大模型不确定性成因与确定性系统构建方案探讨

2026年10月，相关技术讨论指出，大语言模型在实际生产中即使设定 temperature 0 和固定 seed 也无法保证输出完全确定，其主要原因在于服务端动态批处理引发的底层 GPU 计算差异以及模型静默更新。针对业务落地中的确定性构建，架构方案建议将涉及资金与权限等核心判定交由硬编码规则、校准分类器或专用决策模型处理，仅让大语言模型负责非结构化文本的读写。同时，对于关键边界决策，团队应通过多次采样测试一致率，并直接持久化记录决策结果，以实现系统的可追溯与可复现。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。