Randomness in large language models: What researchers need to know (and report)
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摘要
本研究揭示大型语言模型输出的非确定性及其对实证研究的影响，强调将模型输出视为来自分布的抽样结果而非固定值。通过梳理 Deliberate sampling、Silent model updates、Floating point rounding 和 Expert routing 等关键来源，分析可控与不可控因素，并以年报文本情感分类实验量化影响，提出面向作者与期刊编辑的可重复性报告与验证标准，为未来研究提供系统性框架 [page::1][page::3][page::4]
