[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-logprobs::ru":3,"gloss-cluster-logprobs::ru":23,"gloss-next-logprobs::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"logprobs","core-ai","Logprobs (логарифмы вероятностей)","Logprobs (логарифмы вероятностей) — это лог-вероятности, которые модель присваивает каждому токену, рассматриваемому при генерации текста, — по сути, насколько вероятным модель считала каждое слово. Многие LLM-API умеют возвращать их вместе с выводом, и это практичное окно во внутреннюю уверенность модели, которого не даёт один лишь видимый текст. Разработчики используют logprobs для реальных задач: оценить, насколько модель уверена в ответе; строить классификаторы, сравнивая вероятности вариантов-меток, а не разбирая свободный текст; помечать низкоуверенные генерации для проверки или запасного пути. Поскольку они отражают собственные вероятностные оценки модели, это часто более надёжный сигнал уверенности, чем вопрос модели «насколько ты уверена?». Практическая заметка: доступность и формат зависят от провайдера, поэтому проверьте, отдаёт ли ваша модель logprobs, прежде чем строить на них логику. И помните: вероятности токенов измеряют уверенность модели, а не истинность — модель может быть уверена и при этом ошибаться, поэтому используйте logprobs как один из входов для решения, а не как гарантию правильности.","Logprobs — лог-вероятности, присвоенные моделью каждому рассмотренному токену: практичное окно в её уверенность, которого не даёт один видимый текст.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"model-calibration","Калибровка модели (Model Calibration)",{"slug":15,"name":16},"temperature","Температура (Temperature)",{"slug":18,"name":19},"token","Токен",{"slug":21,"name":22},"top-p","Top-p (нуклеус-сэмплирование)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]