待验证50% 置信事实精确时间
打分式分类让模型对每个候选答案单独计算logit或相似度分数，经softmax归一化后得到概率分布，推理时通常只需一次前向计算，无需自回归逐token解码。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/29
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证逐答案概率输出通常实现方式包括在输出层增加分类头、对候选答案做likelihood打分，或借助logit对候选做softmax归一化。79% 相似待验证分类模型的推理是非自回归的，仅需一次前向传播即可完成所有位置预测，计算效率显著高于生成模型78% 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76% 相似待验证带类型的问题预先声明答案的取值空间，让模型只能输出归一化概率分布，从而排除解析错误、格式漂移和幻觉。75% 相似待验证直推式范式中计算均匀分布在每个输出token上，归纳式范式中模型可在思考token上投入大量计算而最终答案token相对轻量75% 相似
引用此条事实
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