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简述：大模型输出的原始得分。
Logits 在中文技术文献中通常直接使用英文术语，没有统一的中文译名。
在大模型训练中，Logits 可以理解为模型对每个预测结果的“原始打分”，它直接反映了模型对不同类别的“倾向性”，但尚未转换为概率。以下是通俗解释：
Logits 是什么？
直观理解
假设你问大模型：“明天会下雨吗？”模型可能会输出三个选项的原始分数：
下雨：
2.5不下雨：
-1.0阴天：
0.3这些数值就是 Logits，它们表示模型对每个选项的“信心值”，数值越大代表模型越倾向于该结果。
技术定义
Logits 是模型最后一层神经网络的原始输出，未经过任何归一化处理（如 Softmax）。它的特点是：
可以是任意实数（正数、负数，甚至极大/极小值）。
不直接代表概率（总和不一定为1）。
Logits 的作用
训练阶段：指导模型学习
计算损失：模型通过 Logits 直接计算损失（如交叉熵损失）。例如，若正确答案是“下雨”，但模型对“下雨”打分为
2.5，对“不下雨”打分为-1.0，损失会衡量这种预测偏差。反向传播：Logits 的数值差异会影响梯度更新，帮助模型调整参数，提升预测准确性。
推理阶段：决定最终预测结果
选择最大值：在预测时，模型只需取 Logits 中数值最大的那个类别。例如，
[2.5, -1.0, 0.3](@ref)中最大值是2.5，对应“下雨”。避免冗余计算：直接取最大值比先转换为概率再选类别更高效。
灵活适配任务
多分类：如文本分类（新闻、娱乐等）。
生成任务：如语言模型预测下一个词时，Logits 对应词汇表中每个词的得分。
Logits 为什么重要？
数值稳定性
直接输出 Logits 而非概率，能避免梯度消失或爆炸问题（例如概率接近0时梯度趋近于0）。
模型表达自由
Logits 允许模型输出任意实数，无需受限于概率的约束（如总和为1），从而更灵活地学习复杂关系。
统一处理不同任务
无论是分类、生成还是强化学习，Logits 都能作为中间结果适配不同损失函数（如交叉熵、对比损失）。
Logits 与概率的区别
特性 | Logits | 概率（Softmax后） |
|---|---|---|
数值范围 | 任意实数（如 -100, 50） | 0~1 之间 |
总和 | 无限制 | 必须为1 |
直接含义 | 模型的“原始倾向性” | 明确的概率解释 |
计算效率 | 高效（无需转换） | 需额外计算 Softmax |
举个实际例子
假设大模型要分类图片中的动物：
Logits 输出：
[猫: 3.2, 狗: 1.5, 鸟: -0.8](@ref)Softmax 转换后：
[猫: 0.78, 狗: 0.19, 鸟: 0.03](@ref)预测结果：模型认为图片最可能是猫（概率最高）。
总结
Logits 是模型输出的“原始信号”，它直接反映模型对每个选项的倾向性，是训练和推理的核心中间结果。通过 Softmax 转换后，Logits 变成可解释的概率，但实际应用中（如预测时）通常直接使用 Logits 的最大值，兼顾效率与准确性。