Unverified50% confidenceFactExact time
The temperature parameter introduces randomness into token selection, making LLM outputs non-deterministic
1
Sources
50%
Confidence
Medium-term (~90 days)
Relevance
7/2/2026
First Seen
Valid until: 9/30/2026
Sources
Core Methodology of Prompt Engineering: A Systematic Deep Dive from Principles to Practice
bilibili大模型研究所5/27/2026
Related Claims
VerifiedLLM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79% similarUnverified大模型输出具有随机性（由Temperature参数控制），单次比对不具决定性意义，需多次采样统计比较72% similarUnverifiedLLM生成的摘要是概率性的，同样输入在不同温度参数下可能产生不同结果，带来可复现性隐患72% similarUnverifiedLLM在不同温度参数、上下文长度、随机种子下可能对同一攻击payload给出截然不同的响应，因此LLM安全测试的通过标准本质上是统计性的68% similarUnverifiedTemperature=0（贪心采样）也不能保证模型输出的确定性，至少有三个原因：浮点运算非结合性、MoE路由不确定性、服务端配置漂移68% similar
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