【LLM基础#3】控制输出的“抖动”：温度 / Top-p / Top-k / 重复惩罚的验证

本文对手动控制 LLM 输出的关键参数进行了实践探索，重点关注它们对文本生成可变性的影响。通过使用不依赖外部 API 的最小实验设置，它为开发人员提供了对这些参数的实际理解。鉴于文章的定义范围，不评估模型质量的限制是合理的。

• •本文演示了 Temperature、Top-p 和 Top-k 采样策略的行为差异。
• •它利用了基于 Python 和 NumPy 的最小实验设置。
• •重点是理解参数效果，而不是评估整体模型性能。