6.2.2 高级采样：Mirostat, Min-P, Typical Sampling

文档摘要

6.2.2 高级采样：Mirostat, Min-P, Typical Sampling 在大语言模型（LLM）的推理工程中，采样策略不仅仅是调节“创造性”的旋钮，更是决定模型输出质量、连贯性与可控性的核心阀门。当我们厌倦了生成文本在“复读机”般的单调与“醉酒胡言”般的幻觉之间反复横跳时，基础采样方法如 Temperature、Top-K 和 Top-P 往往显得力不从心。这些传统方法大多基于静态的截断或缩放，缺乏对生成过程动态状态的感知。为了突破这一瓶颈，我们需要引入更高级、更具自适应能力的采样算法。本节将深入探讨 Mirostat、Min-P 和 Typical Sampling 这三种高级策略，剖析其背后的数学原理，并亲手拆解它们的实现逻辑与参数调优技巧。