已验证80% 置信事实精确时间
大语言模型在生成每个token时从概率分布中采样，temperature参数控制随机性的强弱，temperature越高输出越多样，越低则越确定
20
来源数
80%
置信度
长期有效
时效性
2024/12/21
首次发现
来源
零代码用AI搭建SaaS网站：Bolt+Cursor全流程实战拆解
bilibiliAI进修生2024/12/21
涉及实体
相关事实
已验证温度（temperature）参数控制采样过程，温度越高输出越随机多样，温度越低越趋向最高概率的选择85% 相似待验证温度值越高，模型输出概率分布越平滑，随机性越强；Top-p采样只从累积概率达到阈值的最小token集合中采样85% 相似已验证AI大语言模型输出的随机性源于温度（Temperature）参数与采样策略，模型生成每个Token时本质上是在做概率采样84% 相似待验证大语言模型输出本质上是概率性的，采样温度（Temperature）、Top-P 等参数使模型每次生成内容可能不同，是软件测试的挑战83% 相似待验证大模型输出具有随机性（由Temperature参数控制），单次比对不具决定性意义，需多次采样统计比较82% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1358MCP
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