待验证50% 置信事实精确时间
logprobs是语言模型在生成每个token时给出的概率分布的对数形式，开启后接口会额外返回候选token及其对数概率，pricehunt利用这一点把二元的yes/no判断软化成0~100%的匹配百分比。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证利用现有LLM的logprobs接口只请求特定候选token的对数概率，可在不换模型的前提下实现决策模型的效果，OpenAI的logprobs参数支持该模式73% 相似待验证自回归语言模型在每个预测步骤都会产生一个词表大小的 logit 向量，其结构决定了下一个 token 的条件概率分布。71% 相似待验证logit函数定义为log(p/(1-p))，将概率值从[0,1]映射到(-∞,+∞)，是广义线性模型中处理二分类因变量的核心技术69% 相似待验证Logits是模型最后一层输出的未归一化原始分数，经过softmax后变为各token的概率分布，是最接近「模型置信度」的可观测量69% 相似待验证对于选择题类问题，模型在各选项 token 上的 logits 经 softmax 归一化后可得到概率分布，高集中度分布意味着模型对答案更有把握68% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1031908MCP
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