待验证50% 置信事实精确时间
LLM基于Transformer架构的自注意力机制和Softmax概率分布，通过温度参数控制采样随机性，温度趋近0时输出最高概率token，温度升高时引入更多随机性
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/7
首次发现
来源
均值回归：LLM如何悄然扼杀创新与多样性
hackernewshackernews2026/7/6
相关事实
已验证LLM生成每个token时根据温度参数从概率分布中随机采样，而非选择概率最高的确定性输出，从而产生涌现性82% 相似待验证Transformer模型通过注意力机制（Self-Attention）在推理阶段在词汇表上生成一个概率分布，再通过温度参数（Temperature）调节分布的平坦度，温度越高输出越随机多样，温度越低越趋向高概率词元80% 相似待验证LLM本质上是在做下一个token的概率预测，即便温度参数设为0，面对复杂的多步骤指令时，模型仍会受到注意力机制的影响77% 相似待验证大语言模型基于Transformer架构，其输出本质上是概率采样过程，由Temperature参数控制采样随机性77% 相似已验证LLM本质上是基于Transformer架构的概率分布估计器，输出是对下一个Token的概率采样76% 相似
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