为什么问两次，会得到两个答案
采样，按设计，每次都会让措辞有所不同。对话历史，会改变模型实际在回答的东西，即使你的问题一字不差。一个处于边界上的分类，在两次运行中，可能落到任何一边。只有第三种原因，才值得你去应对。
对同一个问题得到不同的回答，读起来像是不可靠，而这三个原因里，有两个是很正常的。把它们区分开，能让你不去改写一个本来就不是问题所在的问题。
采样：措辞本来就该变化
每一个词，是从一个概率分布里选出来的，而不是作为唯一最优选项被挑出来的。这正是让文字读起来自然、而不是机械的原因。结果，是完全相同的问题，会产出措辞不同的答案，而实质内容，通常保持不变。如果事实一致，只是措辞变了，那就没有任何东西出错。
历史：你问的，其实不是同一件事
在一段进行中的对话里，模型会看到你问题之上的一切。同一句话，在第2条消息和第20条消息里问出来，是不同的输入，因为周围的文字变了。这是造成意外差异的最常见原因，而只要你开始一段新对话，它就会消失。
边界情况：这个分类判断，可能倒向任何一边
当一个问题，处于一个类别的边缘时，两次运行，可能落到相反的两边。一次回答了，另一次拒绝或犹豫。这是值得留意的情况，因为它告诉你，这个差异，来自一条边界，而不是来自主题本身，而措辞上一个微小的改变，就能把你挪出这条边界。
你遇到的是哪一种原因
对比实质内容，而不是措辞。事实一致，措辞不同，意味着采样。在一段长对话里，事实不同，意味着历史，而一段新对话，能解决这个问题。这次拒绝，下次回答，意味着边界，而这一种，值得被记住，因为它还告诉你，这个话题，其实从来就没有被真正关闭过。
合理的疑问
我能让答案可以重复吗？
一些服务，暴露出一个能去掉采样变化的设置。大多数面向消费者的聊天产品没有，因为措辞的变化，被视为一个功能，而不是一个缺陷。
连续问两次有帮助吗？
这对边界情况有帮助，对另外两种情况没有帮助。第二次尝试，落到了这条边界的另一边；它不会产出新的知识。
哪种原因，能解释一个完全相反的答案？
通常是历史。一段长对话，会把假设一路携带下去，而10条消息之前做出的一个假设，能颠倒之后的一个答案，而这两条消息，单独看起来都没有任何问题。
在这里开始一段新对话，再问一遍同样的问题。
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