你的技术前沿之旅，从这里开始
大模型采样随机性：同一问题答案为何不同
采样策略改变输出路径，评测时需要控制这项变量。
一、随机性来自哪里
生成模型通常为下一个令牌提供一组分数，解码器再决定选哪个词。采样允许不同路径出现，温度影响分布的集中程度，候选集合限制又会改变可选范围。因此相同问题有不同回答并不自动说明服务出错，但答案中的事实仍需单独核对，不能用随机性解释所有错误。
二、把创作与评测分开
面向写作时可以允许多个候选，以表达完整性和可读性挑选；评测抽取或分类时则应固定解码设置，减少重复实验间的干扰。记录模型版本、提示、候选限制和随机种子。种子只能帮助控制部分随机来源，跨硬件与不同实现未必能得到逐字一致的输出。
三、观察结果而非调感觉
选择一组包含简单、模糊和无答案问题的样本，多次运行并记录正确率、格式错误与结果差异。调低随机程度不能替代事实检索，也不会修复缺失的业务规则。若目标是稳定结构化数据，应同时验证输出字段，并为无法确定的结果保留明确的失败状态。
延伸阅读
Transformers 生成策略官方文档：https://huggingface.co/docs/transformers/generation_strategies 。资料供核对相关基础概念；本文流程建议需结合具体任务验证。