LLM logprobs 可当软分类器？一年半前的预言被验证

JnBrymn · x · 2026-09-19

作者回顾一年半前写过的一篇博客：可用 LLM 的单 token 预测（logprobs）作为「软分类器」，输出某选项的概率分布。

当时他发现一个关键问题：logprobs 与人类直觉的概率经常不匹配。例如让模型猜一枚正面概率 60% 的不公硬币的落点，模型会给出接近 100% 的正面概率，而非 60%。他当时认为需要收集各类统计事件、历史事件和博彩事件的数据集来训练模型修正这一偏差，但因未跟进而作罢。

如今相关思路似乎被验证（他贴出 proof 链接），作者自嘲这是「我早想到了」的贴，并感叹当时应该坚持做下去。

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