如何输出 大模型的作答分数（作答概率）

大模型的作答分数，即作答概率，可以通过模型的 logits 输出来获得。Logits 是模型在 softmax 层之前的输出，表示模型对每个可能的下一个 token 的置信度34。通过评估模型的 logits，可以了解模型对每个答案选项的置信程度，从而得到作答概率。

具体来说，模型的 logits 输出是一个向量，其中每个元素对应一个可能的答案选项。这些元素的值表示模型认为该选项是正确答案的置信度。然后，通过对 logits 应用 softmax 函数，可以将这些置信度转换为概率分布，从而得到每个答案选项的概率3。

此外，还可以使用一些技术来提高模型输出概率的准确性和可靠性。例如，可以通过调整模型的温度参数来控制输出概率的分布7。温度参数越低，概率分布越集中，即模型对某些选项的置信度更高。此外，还可以通过模型输出概率对齐技术，将模型输出的概率与真实事件的概率进行比对和对齐，以修正极端概率值10。

总之，要输出大模型的作答分数，需要利用模型的 logits 输出，并通过 softmax 函数将其转换为概率分布。同时，可以通过调整温度参数和进行概率对齐等技术，来提高输出概率的准确性和可靠性。34710