待验证50% 置信观点精确时间
在 LLM 生成任务中，采样温度、上下文微小变化都会带来可观的输出方差，因此内置空模型尤为必要。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/4
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM本质上是在做下一个token的概率预测，即便温度参数设为0，面对复杂的多步骤指令时，模型仍会受到注意力机制的影响80% 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77% 相似待验证LLM网关面临泄漏抽象问题，模型能力的本质差异会泄漏到上层，如system prompt格式、temperature参数语义、function calling调用规范差异74% 相似已验证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74% 相似待验证LLM 的输出非确定性根源于自回归生成机制，即使输入相同，Temperature、Top-p 等采样参数也会导致不同输出73% 相似
引用此条事实
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