用 Logprobs 把 LLM 变成可调阈值的软分类器
JnBrymn · x · 2026-09-19
作者在《Hands-On Large Language Models》分类章节基础上扩展:常规做法是让 LLM 做「硬分类」,只输出 positive/negative 一个结论;而利用 logprobs 可以拿到每个类别的概率,做成「软分类器」,从而在概率上设阈值、对着训练集调优,让分类决策与业务目标最优对齐。
作者还提到自己两年前就萌生过类似想法,并预测 OpenAI 和 Anthropic 未来会把这类能力直接内置进模型,使许多外围用例不再需要。原文附带 10 分钟视频讲解。
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