模型微调参数科普：Temperature, Top-p, Top-k

模型微调参数科普：Temperature, Top-p, Top-k

大模型的文本生成基于概率，从候选词汇中选择概率最高的词组合成回复。以下介绍几个关键参数及其作用：

想象一下，大模型就像一位大厨，它正在用文字做一桌美味的“语言大餐”。而我们提到的 Temperature、Top-k 和 Top-p 就是控制这位大厨烹饪风格的三个神奇旋钮。

1. 大厨的菜谱 (概率)

首先，大厨的脑海里有一本巨大的菜谱，记录了每个词出现的可能性，我们称之为“概率”。比如，在“你喜欢什么动物？”这句话后面：

• “猫”可能出现的机会是 50% (这道菜很受欢迎！)
• “狗”的机会是 25% (也不错)
• “老鼠”的机会是 23% (有点小众)
• “羊”的机会只有 2% (非常冷门)

2. Top-k：今日特供菜 (限制候选词数量)

Top-k 旋钮就像餐厅门口挂着的“今日特供”牌子，上面只列出了今天最推荐的 k 道菜。

• 原理： 大厨只从最拿手的 k 道菜里选。
• Top-k = 3： 牌子上写着：“猫”、“狗”、“老鼠”。 好，大厨只考虑这三道菜，其他的 (“羊”) 暂时不考虑。

简单来说，Top-k 决定了选择范围的大小。

3. Top-p：招牌菜总动员 (限制累积概率)

Top-p 旋钮更像是一个“人气指标”。它告诉大厨：“今天你做的菜，加起来的人气 (概率) 至少要达到 p% 哦！”

• 原理： 大厨按人气从高到低选菜，直到选的菜加起来的人气达到 p%。
• Top-p = 0.50 (50%)： 大厨只做“猫” (50%) 这道菜就够了。
• Top-p = 0.75 (75%)： 大厨要做“猫”(50%) + “狗” (25%)，因为这两道菜加起来人气够 75% 了。
• Top-p = 0.98 (98%)： 大厨得做“猫”+“狗”+“老鼠”，因为这三道菜加起来人气才够 98%。

简单来说，Top-p 决定了选择的菜品要多大程度上覆盖热门选项。

4. Top-k 和 Top-p 联手：双重精选

如果两个旋钮一起用呢？那就是双重把关！

1. 先看“今日特供”(Top-k)： 列出 k 个招牌菜。
2. 再看“人气指标”(Top-p)： 从这 k 个招牌菜里，选出加起来人气达到 p% 的菜。

• Top-k = 3, Top-p = 0.8： 先选出“猫”、“狗”、“老鼠”，然后发现它们加起来人气 (0.98) 超过了 0.8，所以都做！
• Top-k = 3, Top-p = 0.74： 同样先选“猫”、“狗”、“老鼠”，但发现“猫”+“狗”的人气 (0.75) 就够 0.74 了，所以只做这两道！
• Top-k = 3, Top-p = 0.99： 还是先选“猫”、“狗”、“老鼠”，即使它们加起来人气 (0.98) 还不到 0.99，但因为“今日特供”只有这三道，所以也只能做这三道！（Top-k 的限制优先）

简单来说，Top-k 和 Top-p 同时使用，就是既要控制选择范围，又要保证选出来的都是热门的。

5. Temperature：大厨的创意指数 (调节概率分布)

Temperature 旋钮最神奇，它控制着大厨的“创意指数”。

• 低温 (例如 0.7)： 大厨变得保守，更愿意做那些人气高的菜 (安全牌)，不太敢尝试冷门菜。

  动物	温度 = 0.7 概率
  猫	0.55 (更受欢迎了)
  狗	0.22
  老鼠	0.18
  羊	0.05 (更冷门了)

• 高温 (例如 1.5)： 大厨变得奔放，愿意尝试各种菜，即使是冷门菜也有机会被选中 (创意十足！)。

  动物	温度 = 1.5 概率
  猫	0.3 (没那么突出了)
  狗	0.3
  老鼠	0.2
  羊	0.2 (也有机会了)

简单来说，Temperature 越高，大厨越有创意，回答就越多样化；Temperature 越低，大厨越保守，回答就越可预测。

省流

• 想要准确、靠谱的回答？ 把 Temperature 和 Top-p 调低，让大厨专注于做那些最拿手的菜。
• 想要脑洞大开、充满创意的回答？ 把 Temperature 和 Top-p 调高，鼓励大厨自由发挥。
• 想要控制选择范围？ 用 Top-k 限制一下“今日特供”的数量。