待验证50% 置信事实精确时间

模型对所有Token计算原始得分Logit后，通过Softmax函数将得分归一化为概率分布，所有Token的概率之和等于1

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/21

首次发现

来源

大模型本质是函数？初中数学就能看懂的AI原理

相关事实

待验证大模型推理的核心机制是不断预测下一个词的概率，通过Softmax函数将原始得分转化为总和为1的概率分布81% 相似待验证LLM在每个生成步骤输出的是词汇表上的完整概率分布，通常通过softmax函数计算77% 相似待验证大模型本质上是在对序列中下一个最可能出现的Token进行概率预测68% 相似待验证逻辑回归通过Sigmoid函数将线性组合的输出压缩到(0,1)区间，表示样本属于某一类别的概率67% 相似待验证SHAP值通过博弈论中的沙普利值方法量化每个特征对单一预测结果的贡献度，LIME通过在预测点附近构建局部线性近似模型解释个案决策67% 相似

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