待验证50% 置信事实精确时间
常见的采样策略包括top-k采样（只保留概率最高的k个token）、top-p采样（动态选择累积概率刚好超过阈值p的最小token集合）和温度参数（通过缩放logits控制分布尖锐程度）
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/5
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证Top-p（核采样）通过限定候选token的累积概率范围来控制输出多样性，与Temperature配合使用可实现更精细的输出调节80% 相似待验证Temperature 控制采样分布的平坦程度，值越高越倾向选择低概率词汇；Top-p 通过累积概率阈值动态收窄候选词汇集合77% 相似已验证LLM的非确定性来源于采样策略，Temperature参数控制输出分布的随机程度，Top-p和Top-k进一步约束候选Token范围76% 相似待验证Top-p（核采样）通过动态截断概率质量限制候选词范围，相比固定截断 Top-k 具有更好的自适应性71% 相似待验证应对长尾分布的常见策略包括过采样（如SMOTE）、欠采样、类别权重调整、Few-shot Learning及利用大模型零样本能力兜底66% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/857781MCP
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