每天都在用大模型，但是你知道temperature、top_p、top_k这些常见参数是做什么的吗？

还记得第一次打开Google AI Studio，准备大展拳脚时的心情吗？兴奋地写好Prompt，目光扫到右侧那一排参数配置：temperature、top_p、top_k、max_tokens...

我的内心OS："这都是啥？默认值好像能用，不管了，先跑起来再说！"

结果，模型的回答就像一场不可预测的冒险：

有时候，它严谨得像个老学究，反复说着同样意思的话。
有时候，它又放飞自我，生成的内容天马行空，甚至编造离谱的"事实"。

这让我深感困惑：我只是想得到一个既自然流畅又不会胡说八道的回答，到底该怎么配置这些"神秘滑动条"？

后面去读了Google的《Prompt Engineering》（链接放在文章末尾），对这些问题有了具体的概念，下面一起来学习一下吧。

一、`temperature`、`top_p`、`top_k`参数解析

想象一下，大模型每次生成下一个词（token）时，它其实会计算一个所有可能词的概率分布列表。比如，接下来是：

"模型" (概率20%)
"很" (概率15%)
"强大" (概率10%)
"吃" (概率0.001%)
...

我们的参数就是用来控制如何从这个概率分布中选词的策略。

1. Temperature（温度）：控制创造力的"油门"

它是什么？ 一个控制输出随机性的参数。
如何工作？ 它会在采样前重新调整模型的原始概率分布。温度值越高，概率分布越平缓（高概率和低概率的差异变小）；温度值越低，概率分布越尖锐（高概率的更高，低概率的更低）。
比喻理解：
- temperature = 0：考试中的学霸。永远只选择那个最确定、概率最高的答案。输出确定性最强，但也最枯燥、重复。
- temperature = 0.5 - 0.7：专业的创意写手。在保持合理性的前提下，有一定的创造力和变化性。这是大多数任务的推荐范围。
- temperature = 1.0：按照模型原本的"想法"来。
- temperature > 1.0 (e.g., 1.2+): 喝醉的诗人。天马行空，充满惊喜（和惊吓），容易产生不合逻辑或事实错误的内容。
何时用？
- 低温度 (0.1-0.5) ：事实问答、代码生成、数据提取、摘要------需要精确和可靠性的任务。
- 中高温度 (0.7-1.0) ：创意写作、营销文案、头脑风暴、对话生成------需要多样性和创造力的任务。

2. Top-K：限制候选词的数量

它是什么？ 在抽样时，只考虑概率最高的前K个词，然后在这K个词里重新计算概率进行选择。
如何工作？ 如果 top_k=50，模型会忽略所有排名50开外的词，只从前50个最可能的词中挑选下一个词。
比喻理解： "决赛圈"选拔。海选（所有词汇）中只有综合排名前K的选手能进入决赛圈，冠军只在决赛圈中产生。
优点/缺点： 能有效过滤掉那些完全不相关的垃圾词。但如果K值固定，在某些上下文中，可能恰好把一些合理但概率稍低的词也排除在外了（比如，"首都"后面，"北京"概率最高，但"东京"也可能是一个有效选项，如果K设得太小，就可能永远选不到"东京"）。

3. Top-P (Nucleus Sampling)：限制候选词的概率范围

它是什么？ 在抽样时，从概率最高的词开始累加，直到总和刚好超过P值，然后只从这个集合中抽样。
如何工作？ 如果 top_p=0.9，模型会从排名第一的词开始累加概率，直到总和超过90%，然后只在这个动态大小的词表中进行选择。
比喻理解： "按成绩划线"录取 。不看固定名额，而是划定一个分数线（概率阈值），所有过线的词都可以参与抽签。这个词表的大小是动态变化的：如果概率分布很尖锐，词表就小；如果概率分布平缓，词表就大。

4. Top-P vs Top-K：为什么需要两种方法？

有没有想到一个问题："有了Top-K为什么还要Top-P？它们不是都在限制候选词吗？"

核心差异：固定 vs 动态

Top-K：固定数量策略
- 无论什么情况，都严格只选前K个词
- 就像固定班级人数：无论学生水平如何，班里永远只有50人
Top-P：动态质量策略
- 根据概率分布的"陡峭程度"自动调整候选词数量
- 就像按分数线录取：90分以上的都要，可能是10人也可能是100人

实际场景对比

场景1：概率分布很尖锐（模型很确信）

arduino 复制代码

词汇概率分布：
"北京" 85%, "上海" 8%, "深圳" 4%, "广州" 2%, "杭州" 0.5%, ...

Top-K=50：会选择前50个词，包含很多概率极低（<0.1%）的无关词汇
Top-P=0.9：只会选择"北京"和"上海"，因为85%+8%=93%已超过90%

结果：Top-P更智能，避免了无意义的词汇干扰

场景2：概率分布很平缓（模型不太确定）

arduino 复制代码

词汇概率分布：
"可能" 12%, "也许" 11%, "或许" 10%, "大概" 9%, "估计" 8%, ...前20个词概率都比较接近

Top-K=50：会考虑前50个词，给模型充分的选择空间
Top-P=0.9：可能需要考虑前15-20个词才能达到90%累计概率

结果：两种方法都合理，但Top-P自动适应了分布特性

⚖️ 各自的优劣势

策略	优势	劣势
Top-K	计算简单，参数直观行为可预测	无法适应分布变化可能包含噪声
Top-P	自动适应分布特性更智能的筛选	概念稍复杂行为不太直观

什么时候用哪个？

推荐Top-P的情况：
- 通用对话和创作任务（分布变化大）
- 需要模型自适应不同确信度的场景
- 追求更自然、智能的输出
推荐Top-K的情况：
- 需要严格控制输出范围的任务
- 计算资源有限（Top-K更快）
- 调试时需要可预测的行为
两者结合：
- 很多系统支持同时设置，比如 top_k=40, top_p=0.9
- 这会先用Top-K筛选出40个候选词，再用Top-P进一步筛选
- 取两者的交集，兼顾效率和智能性

二、《Prompt Engineering》里给出的一些建议

谷歌的指南不仅解释了参数，更提供了一套方法论：

从明确的任务开始：首先，花80%的精力 crafting（精心设计）你的Prompt。清晰、具体的指令是成功的一半。参数只是微调工具，无法拯救一个糟糕的Prompt。
默认值是你的朋友：开始时，先使用默认参数（通常是 Temperature=0.7，Top-P=0.95/1.0）运行你的Prompt，建立一个基线。
迭代式调试 ：一次只改变一个参数，并观察输出变化。
- 如果输出太呆板、重复 -> 稍微提高 temperature 或 top_p。
- 如果输出太随机、不相关 -> 稍微降低 temperature 或 top_p。
针对任务选择策略：
- 确定性任务：低Temperature (0.2-0.5) + 可选Top-P (0.7-0.9)
- 创造性任务：中高Temperature (0.7-1.0) + 较高Top-P (0.9-1.0)

三、实战配置参考

任务类型	Temperature	Top-P	说明
代码补全/生成	0.1 - 0.3	0.7 - 0.9	需要高度准确，避免随机性
事实性问答	0.1 - 0.5	0.8 - 1.0	追求正确答案，减少胡编乱造
文本摘要/翻译	0.3 - 0.7	0.9 - 1.0	在忠实原文和流畅自然间平衡
通用对话/聊天	0.7 - 0.9	0.9 - 1.0	友好且富有变化，不会太死板
创意写作/故事生成	0.8 - 1.2	0.95 - 1.0	鼓励多样性和出乎意料的发展

黄金法则：这些只是起点，最佳值强烈依赖于你的具体模型和Prompt，必须通过实验来确定。

《Prompt Engineering》地址

2025-01-18-pdf-1-TechAI-Goolge-whitepaper_Prompt Engineering_v4-af36dcc7a49bb7269a58b1c9b89a8ae1.pdf