待验证50% 置信事实精确时间
d3-ultra 属于判别式打分模型，其典型结构是在编码器或融合编码器后接打分头，对每个候选答案计算 logit 并经 softmax 得到概率分布。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/27
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
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% 相似待验证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。67% 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66% 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。66% 相似待验证研究对比了三种LLM生成编码手册的策略：自上而下（理论驱动）、自下而上（数据驱动）和混合方法。65% 相似
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