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采样参数调优动漫知识图:Temperature 改变分布尖锐度,Top-P 按累计概率动态取核,Top-K 固定候选数,并用任务评测集做单变量调参

记忆点:采样参数是任务级超参数,要用评测集调,不靠背固定值。

💡 答案要点

Temperature(温度):控制随机性

  • 0 = 确定性输出(总是选概率最高的)
  • 1 = 标准随机
  • 1 = 更随机(可能胡言乱语)

Top-P(核采样):

  • 只从累积概率>P 的词里采样
  • 0.9 = 从前 90% 概率的词里选

Top-K:

  • 只从概率最高的 K 个词里采样
  • K=50 = 只从前 50 个候选词里选

调参建议:

场景TemperatureTop-PTop-K
RAG/问答0-0.30.9-
创意写作0.7-1.00.9-
代码生成0.2-0.30.9550

📚 参考:OpenAI API Reference(temperature/top_p 参数说明)