待验证50% 置信事实精确时间
Transformer架构在每个解码步骤中通过softmax函数计算词表中所有token的概率分布，再通过采样策略（如temperature、top-p）选取下一个token
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/1
首次发现
来源
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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75% 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72% 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 position71% 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70% 相似
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