待验证50% 置信事实精确时间
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
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/13
首次发现
来源
AI智能体安全攻防实战：7大攻击手法与五层防御体系
bilibiliAI课堂2026/7/9
相关事实
待验证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80% 相似待验证大语言模型输出的非确定性源于 Transformer 解码阶段的随机采样机制，采样温度、Top-P 等参数决定每次生成内容可能不同76% 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74% 相似待验证Large language models use the self-attention mechanism in the Transformer architecture to compute the probability distribution of all candidate tokens at each position74% 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73% 相似
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