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大语言模型输出本质上是概率性的，采样温度（Temperature）、Top-P 等参数使模型每次生成内容可能不同，是软件测试的挑战
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7/17/2026
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Verified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83% similarUnverified语言模型采样过程中的温度参数设计使同一提示在不同调用中可能产生截然不同的输出，因此重试本身并不保证收敛79% similarUnverified大语言模型（LLM）由于temperature、top-p、top-k等采样策略带有随机性，同一提示词在两次调用中可能产生截然不同的响应78% similarVerifiedAI大语言模型输出的随机性源于温度（Temperature）参数与采样策略，模型生成每个Token时本质上是在做概率采样78% similarUnverified大语言模型输出的非确定性源于 Transformer 解码阶段的随机采样机制，采样温度、Top-P 等参数决定每次生成内容可能不同77% similar
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