控制 LLM 输出的 7 个核心参数解析
blaizedsouza · x · 2026-08-20
文章解析了决定大语言模型采样过程的七个关键参数：
- Max tokens：输出 Token 的硬性上限，过低会导致截断而非完整句子。
- Temperature：缩放分数以调整概率分布。小于 1 聚焦高概率词，大于 1 增加随机性，0 则为确定性输出。
- Topp (Nucleus Sampling)：保留累积概率达到 p 的最小 Token 集合，仅在集合内采样，动态适应模型置信度。
原文链接还包含了对 Tokenization、Embeddings、Attention、Prefill/Decode 分离、KV Cache 及量化的原理解析。
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