已验证65% 置信事实精确时间
带温度参数 T 的 Softmax 公式为 P(xᵢ) = exp(zᵢ/T) / Σexp(zⱼ/T)，当 T→0 时退化为 argmax，当 T→∞ 时趋近于均匀分布
3
来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/20
首次发现
来源
相关事实
待验证温度参数（Temperature）的数学本质是对Softmax函数输出的概率分布进行缩放，趋近于0时模型进行贪心解码71% 相似待验证采样温度T=1时保持原始概率分布，T→0时输出趋于确定性，T>1时分布更平坦、输出更随机69% 相似已验证大模型温度参数（temperature）通过将logits除以温度值后再做softmax归一化来调节输出概率分布的平坦程度68% 相似已验证temperature参数对Logits向量进行缩放，temperature为0时退化为贪婪解码67% 相似已验证Temperature参数作用于softmax函数输出：低于1时概率分布变得更尖锐，高于1时分布变得更平坦67% 相似
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