反复问 DeepSeek AI 同一个问题，LLM 大模型会给出一样的答案吗？

不一定不一定。DeepSeek AI作为一个大型语言模型（LLM），其回答可能因上下文、模型内部状态或随机性而有所不同。以下是一些影响因素：

1. 模型随机性
   生成式模型（如GPT）通常引入随机性（如temperature参数）以产生多样化的回答。例如：

   # 设置不同的温度参数
   response = model.generate(input_text, temperature=0.7)  # 温度较低，回答更一致
   response = model.generate(input_text, temperature=1.0)  # 温度较高，回答更具随机性
   

2. 上下文长度
   如果上下文窗口较长，模型的生成过程可能受到之前对话历史的影响，导致回答变化。

3. 模型更新与微调
   模型可能定期更新或微调，导致相同问题得到不同回答。

4. 输入微小差异
   即使问题看似相同，输入的微小差异（如标点、空格）也可能触发不同回答。

5. 硬件和实现
   不同的硬件或软件实现可能导致生成过程中的浮点运算差异，影响输出。

示例代码

以下是如何使用OpenAI API设置temperature参数的示例：

import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

response1 = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="什么是量子计算？",
  temperature=0.7  # 较稳定的回答
)

response2 = openai.Completion.create(  model="text-davinci-003",
  prompt="什么是量子计算？",
  temperature=1.0  # 更随机的回答
)

print("Response 1:", response1['choices'][0]['text'])
print("Response 2:", response2['choices'][0]['text'])

总结

由于模型随机性和其他因素，DeepSeek AI在反复回答相同问题时可能会给出不同的答案。