待验证50% 置信事实精确时间
Logits是模型最后一层输出的未归一化原始分数，经过softmax后变为各token的概率分布，是最接近「模型置信度」的可观测量
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/12
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证logit函数定义为log(p/(1-p))，将概率值从[0,1]映射到(-∞,+∞)，是广义线性模型中处理二分类因变量的核心技术68% 相似待验证模型对所有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165% 相似待验证逻辑回归假设对数几率（log-odds）是特征的线性组合，通过 sigmoid 映射到概率空间，并以交叉熵（对数似然）作为目标函数65% 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64% 相似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64% 相似
引用此条事实
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