向量相似度计算与Softmax概率分布对比
向量相似度计算与Softmax概率分布对比
向量相似度计算和“向量相乘 + Softmax”在目的、计算逻辑和应用场景上有明显区别，下面通过文本匹配和语言模型生成的例子详细对比：
一、核心区别：目的不同
| 对比项 | 向量相似度计算 | 向量相乘 + Softmax（以 LLM 输出为例） |
|---|---|---|
| 核心目的 | 衡量两个向量的相似程度（如文本 A 和文本 B 是否相关） | 生成概率分布（如 LLM 预测下一个词的概率） |
| 典型场景 | 文本检索（找相似文档）、推荐系统（用户画像匹配） | 语言模型生成（如 ChatGPT 输出下一个词）、分类任务 |
| 输出结果 | 相似度得分（如余弦相似度 0.8） | 概率值（如“苹果”概率 0.6，“香蕉”概率 0.2 ） |