理解大语言模型的温度、top_k等超参数

AI大语言模型的温度、top_k等超参数是用来控制模型生成文本的多样性和准确性的重要参数。下面是对这些参数的详细解释：

1. 温度（temperature）：温度参数控制着生成文本的随机性和多样性。较高的温度值会增加文本的多样性和创造性，但可能会牺牲一些准确性或连贯性。具体地，温度会调整概率输出的softmax概率分布。较高的温度值（如0.95）会使生成的文本更加随机，而较低的温度值会使生成的文本更加保守[1]。
2. top_k：top_k参数用于控制在每个步骤中考虑的token数量。较大的top_k值会考虑更多的token，而较小的top_k值会限制考虑的token数量。这个参数可以帮助控制生成文本的多样性和准确性[1]。
3. top_p：top_p参数是一个单步累计采用阈值，用于控制考虑的token数量。如果累计概率已经超过top_p的值，剩下的token将不会被考虑。较大的top_p值会考虑更多的token，而较小的top_p值会限制考虑的token数量[1]。

这些超参数可以根据具体的应用场景和需求进行调整，以获得最佳的生成结果。

Learn more:

1. 大模型加载的参数介绍及推荐表，temperature、top_k、top_p、num_beams、num_beam_groups、do_sample等_大模型temperature和topn-CSDN博客
2. 深入理解AI大模型：参数、Token、上下文窗口、上下文长度和温度_大模型token和参数的区别-CSDN博客
3. 大模型中的Top-k、Top-p、Temperature详细含义及解释 – AI魔法学院