待验证50% 置信事实精确时间
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
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/15
首次发现
来源
相关事实
已验证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84% 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80% 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78% 相似待验证Agent系统依赖大型语言模型进行动态决策，其行为具有由temperature参数控制的采样过程决定的随机性77% 相似待验证Large language models use probability-based sampling strategies during text generation, where hyperparameters like temperature and top-p determine the degree of randomness in output.76% 相似
引用此条事实
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