6.2.1 基础采样：Temperature, Top-P, Top-K

文档摘要

6.2.1 基础采样：Temperature, Top-P, Top-K 在构建大语言模型（LLM）应用的过程中，我们往往惊叹于模型庞大的参数量和深邃的语义理解能力，但在工程落地的最后一公里，真正决定用户体验的，往往是那个看似不起眼的“采样”环节。模型给出的并非确定的文字，而是一个充满可能性的概率分布。如何从这个混沌的分布中提炼出有序、连贯且符合人类预期的文本，正是“6.2 采样与生成策略”这一章节的核心议题。作为研发人员，我们不能仅仅满足于调用 API 时传入一个，更需要深入理解这背后的数学原理、代码实现逻辑以及参数间的微妙制衡。