待验证50% 置信事实精确时间
模型蒸馏的核心在于温度softmax函数的应用,通过温度参数T软化概率分布揭示类别间的相似性关系
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/10
首次发现
来源
涉及实体
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73% 相似待验证温度参数T趋近于0时模型趋向贪心解码，相同输入下必然给出完全相同输出，是导致Agent固化循环的根本原因72% 相似已验证LLM的不一致性与模型的温度参数和随机采样过程密切相关，同一问题多次调用同一模型可能产生不同答案72% 相似已验证模拟退火算法是一种源自统计力学的随机优化算法，通过引入温度参数控制搜索过程中接受劣解的概率，理论上具有全局收敛性保证71% 相似待验证传统控制模型多样性的方法是通过调整温度、Top-p等采样参数70% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/887108API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/887108MCP
get_claim(id=887108)