提示词中调整大模型参数

在提示词中控制大模型参数是优化生成效果的核心技术之一，以下是综合多篇专业资料整理的参数控制方法及实践策略：

一、温度参数（Temperature）控制

1. 核心作用
   温度值控制生成文本的随机性：

• 低温度（0.1-0.3）：生成确定性高、保守的结果，适用于事实问答、代码生成等场景
• 高温度（0.7-1.0）：激发创造性，适合诗歌创作、故事续写等任务

2. 提示词应用范式
   在提示词中直接指定参数值：

"以严谨的学术语言回答（temperature=0.3），避免发散性内容"  

或通过自然语言描述控制：

"请用保守稳定的语气回答，避免随机性假设"  

（建议优先使用数值指令，效果更精确）

二、Top-p（核采样）参数联调

1. 与温度的协同作用

• 低top-p值（0.5-0.7）：聚焦高概率词，与低温配合增强确定性
• 高top-p值（0.9-1.0）：拓宽候选词范围，与高温搭配提升多样性

2. 组合控制示例

生成5个创意广告语，要求覆盖不同风格（temperature=