待验证60% 置信事实精确时间
即使temperature设为0（贪心解码），大语言模型的行为仍受上下文长度和注意力机制位置偏差等因素影响
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/23
首次发现
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相关事实
已验证大语言模型的非确定性根源于其自回归采样过程，即便temperature设为0，不同推理框架、批处理大小和硬件浮点运算差异都可能导致输出漂移78% 相似待验证即使temperature设为0，不同的对话历史和系统提示也可能导致Transformer自注意力机制的注意力权重微小偏移，从而产生不同的数值输出77% 相似待验证即便temperature设为0，LLM在长对话上下文中仍可能出现幻觉或遗漏必要披露，不宜依赖模型生成强监管行业的合规话术73% 相似待验证模型版本更新后，其注意力分配机制、温度敏感度和指令解析方式可能变化，导致原有提示词策略失效73% 相似待验证温度为零的贪心解码会进一步压制模型输出ESCALATE的概率，因为模型倾向选择训练中出现频率最高的回答模式，而上报在指令微调数据中本就稀少72% 相似
引用此条事实
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