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AI 起步:能力与边界·判断·13 分钟
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温度变化后,答案为什么会飘

通过概率选择和采样理解稳定性、创造性与事实可靠性之间的区别。

L008
为什么现在学

把“模型如何接话”从听懂变成会判断,避免遇到真实任务时仍靠感觉选择。

本课会用什么
  • 无需安装新工具
  • 准备一个可对照的真实问题或样本

同一提示多跑几次可能得到不同答案。采样设置会改变模型在高概率和低概率候选之间的选择,但它不能把未知事实变成真相。

这一课的结果

能判断何时需要更稳定的输出,何时可以保留更多表达变化。

核心概念

先把关键判断说清楚

01

概率不等于事实置信度

某个 Token 概率高,只表示在当前上下文中更像合适续写,并不证明对应陈述真实。

02

低随机性利于复现

字段提取、格式转换和回归测试通常希望输出差异更小,同时仍需规则与校验。

03

高随机性扩大候选

头脑风暴和创意表达可接受更多变化,但仍要用目标、禁区和人工筛选控制结果。

案例拆解

发票提取和活动命名的不同设置

团队用同一个模型完成固定字段提取和新活动命名。

  1. 01

    发票任务降低随机性,固定输出结构,并用业务规则校验金额。

  2. 02

    命名任务允许更多候选,要求每个名字说明含义和禁用风险。

  3. 03

    两类任务都由验收标准判断,不能用温度替代事实核对。

案例结果

设置服从任务用途,一个追求一致,一个追求候选空间。

提交前练习

现在轮到你

为一个稳定任务和一个创意任务分别设计试跑方案。

完成本课需要:完成以下内容用于本课收口。

内容会自动保存在当前设备
查看参考答案与评分标准

参考答案

稳定任务,抽取日期、金额、主体,运行五次比较字段一致性并回查原文;创意任务,生成十个活动名,按受众、记忆度和禁用词人工筛选。

评分标准

  • 两个任务的目标差异清楚
  • 试跑次数与记录项明确
  • 事实验收没有依赖随机性设置

本课收口 · 应用检查

完成一次应用,再检查理解

完成一次必填练习,再通过理解检查;阅读标记和总结不设硬门槛。

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02完成本课必填练习0 / 4 项必填内容已填写03通过理解检查点此去回答,约 30 秒
04补一句总结(可选)可以留空,不影响完成本课。
降低采样随机性通常会带来什么变化?
你现在更接近哪一种状态?
尚有必填项未完成,请补齐后再继续。

资料来源

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