In pratica
Sono il "pensiero non normalizzato" del modello: più alto è il logit di un token, più probabile diventa. Alcune API espongono i `logprobs` (i logit dopo softmax e log) per valutare confidenza o costruire classificatori. Lavorare sui logit direttamente serve solo a chi fa fine-tuning o ricerca.
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