[имя] спросил: Почему модель продолжает выбирать следующий токен, даже если вероятности вариантов низкие?

Авторегрессионная модель выбирает следующий токен из нормированного распределения, даже если у каждого отдельного варианта небольшая вероятность. Низкий максимум не является автоматической командой остановки.

При большом словаре масса вероятности может распределяться между множеством продолжений. Декодер выбирает argmax либо семплирует по заданным правилам, затем строит распределение для следующего шага.

Генерация заканчивается по EOS, лимиту или внешнему условию остановки. Вероятность токена не равна достоверности всего ответа: несколько формулировок могут быть одинаково верными, а уверенный текст — ошибочным. Для отказа при неопределённости нужны отдельные правила и проверка качества, а не простой порог на один токен.