快速理解LLM的temperature和top_p参数

原创 已于 2025-07-21 16:22:14 修改 · 701 阅读 · 6 ·
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#人工智能

于 2025-07-20 18:31:28 首次发布

喵法口袋

LLM令人兴奋的技术特点之一是，它能够为完全相同的提示词生成不同的响应。每当LLM需要生成一个词元时，它都会为每个可能的词元分配一个可能性分数。如图-1所示，在句子“I am driving a…”（我正在开……）中，a后面接词元car（车）或truck（卡车）的可能性通常比接词元elephant（大象）要大。然而，生成elephant的可能性仍然存在，只是要小得多。

图-1 模型根据可能性选择下一个要生成的词元

temperature参数

temperature（温度）决定生成文本的随机性或创造性。它定义了选择本来不太可能出现的词元的概率。其基本原理是，temperature为0时每次都会生成相同的响应，因为它总是选择可能性最大的词。如图-2所示，较高的temperature值允许生成可能性更小的词。

图-2

因此，较高的temperature（如0.8）通常会产生更多样化的输出，而较低的temperature（如0.2）会产生更具确定性的输出。

top_p参数

top-p采样，也称为核采样(nucleus sampling)，是一种控制LLM可以考虑哪些词元子集（核）的采样技术。它会考虑概率最高的若干词元，直到达到

最低0.47元/天 解锁文章
LLM探索：GPT类模型的几个常用参数 Top-k, Top-p, Temperature
强化学习曾小健
06-21 6875
上一篇文章介绍了几个开源LLM的环境搭建和本地部署，在使用ChatGPT接口或者自己本地部署的LLM大模型的时候，经常会遇到这几个参数，本文简单介绍一下~top_ptop_k。
如何理解LLM推理时的参数Temperature和Top_k
kakaZhui的博客
03-24 887
在深入理解和top_k之前，我们需要先简单了解一下LLM生成文本的基本过程。LLM本质上是一个概率模型。给定一个输入文本序列（prompt），LLM会计算下一个词的概率分布。例如，给定输入 “The cat sat on the”，模型可能会预测下一个词是 “mat” 的概率为 0.6，“sofa” 的概率为 0.2，“chair” 的概率为 0.1，等等。然后，模型会根据这个概率分布进行采样，选择一个词作为输出。这个采样过程就是和top_k发挥作用的地方。
大模型中的temperature、top_p和top_k
自闭啦~~
03-20 1472
在大语言模型中，（核采样）和是控制生成文本多样性和随机性的关键参数。
llm推理参数调优：温度、top_p与max_tokens设置指南
最新发布
gitblog_01180的博客
09-17 823
当你使用大语言模型（Large Language Model, LLM）时，是否遇到过这些问题：生成的文本过于保守缺乏创意？输出内容重复冗余难以继续？或是模型在关键信息处突然停止？这些问题往往与推理参数设置密切相关。本文将系统解析温度（Temperature）、top_p和max_tokens三个核心推理参数的工作原理与调优策略，帮助你精准控制LLM输出质量。 读完本文你将掌握： - 温度参数如...
LLM超参数temperature，top-p使用
qq_30921029的博客
05-09 4059
一般来说，prompt 越长，描述得越清楚，模型生成的输出质量就越好，置信度越高，这时可以适当调高 temperature 的值；Top-p 通常设置为较高的值（如 0.75），目的是限制可能被采样的低概率 token 的长尾。从上面的原理可以看到，temperature、top-p等参数用于控制生成文本的随机性，值越大随机性越大，意味着多样性和创造性，但可能产生胡言乱语。大模型选择输出token的时候，会有一个采样策略，用于选择输出哪些token，其中两种主要的采样方法就是top-k和top-p。
关于LLM的TOP-p、top_K、temperature
2301_77727994的博客
02-27 2225
在使用开源的大语言模型或者调用大语言模型API的时候会遇到temperature、top_p、top_k等参数，对于不了解的LLM的原理的人，可能一头雾水，不知道如何设置。
大模型的temperature参数和top_p参数有什么用？
hanmo22357的博客
11-23 3285
详细介绍了大模型中常用的temperature参数和top_p参数的作用，以及如何进行设置
Temperature、Top-P、Top-K、Frequency Penalty详解
qq_60865111的博客
02-06 3073
Temperature、Top-P、Top-K、Frequency Penalty
揭秘LLM三参数：掌控AI输出的秘密：温度，Top-K，Top-P
ZJQ的博客
07-19 335
大语言模型（LLM）通过温度（Temperature）、Top-K和Top-P三个核心参数控制文本生成的随机性与确定性。温度调整概率分布的陡峭程度，低温输出保守确定，高温输出灵活多样；Top-K限定候选词数量，仅从前K个高概率词中选择；Top-P则基于概率总和动态筛选候选词。三者的组合应用可针对不同场景（如正式报告需低温+Top-K=1，创意写作需中温+Top-P=0.8）精准调节生成效果，实现从严谨到自由的灵活切换。这些参数的设计逻辑均源自候选词选择机制，类比热力学、选秀排名等概念便于理解。
2-2 LLM大模型实战调优：DeepSeek-R1与Qwen2.5中温度参数与采样策略(Top-K/Top-P参数)最佳应用实践
ai8086的博客
07-12 1951
本文探讨了深度学习文本生成模型中关键参数的调节策略。温度参数（0.1-1.5）控制文本随机性，高温适合创意写作，低温适用于技术文档；Top-K（10-200）和Top-P（0.4-0.95）共同影响生成多样性，K/P值越高多样性越强但风险越大。参数组合策略建议：创意写作用高温+高P值（T=1.2+P=0.95），技术文档用低温+中K值（T=0.3+K=50）。特殊场景需动态调节，如长文本采用温度衰减策略（1.2→0.7→0.9），安全敏感内容强制T=0。合理配置这些参数能显著提升生成质量。
LLM 的Top-P参数 是在LLM中的每一层发挥作用，还是最后一层？
ZJQ的博客
07-19 260
摘要： Top-P（核采样）仅作用于大语言模型（LLM）生成文本的最后一层，在Logits输出后、Softmax前进行候选词筛选。其技术原理是对原始分数排序并累加概率至阈值P，保留候选集后重新计算概率分布采样。与中间层的语义特征提取不同，Top-P属于结果筛选而非过程干预，需配合Temperature等参数实现多样性控制。代码实现中，Top-P通过掩码动态调整候选范围，与可训练的中间层参数完全隔离。其作用位置的唯一性由Token映射特性决定，是平衡生成合理性与多样性的关键工具。
【llm模型-参数解释】-temperature（基于GPT4的返回理解）
hao3011432091的博客
03-15 4027
较低的温度使得模型更加保守，倾向于生成大家都能想到的、平滑流畅的内容。这种调整让模型在生成文本时更愿意冒险，尝试新颖或不常见的词汇组合，从而增加文本的多样性和创新性，但同时也可能降低文本的连贯性和合理性。温度 < 1：让概率分布更加尖锐，增加高概率事件的概率，同时降低低概率事件的概率。这会使模型在生成文本时倾向于选择更确定、更常见的词汇，从而生成的文本看起来更加流畅和合理，但可能牺牲一些创意和多样性。相反，如果游戏的"温度"调得高，那就意味着你在游戏中愿意大胆猜测，即便是一些看起来不太可能的词也敢于尝试。
【AIGC】深度解析LLM生成参数：Temperature与top_p的作用机制与调优实践
十一逐星的博客
02-12 1267
掌握temperature和top_p的调节艺术，需要结合具体任务需求进行系统性实验。建议建立参数配置知识库，持续积累不同场景下的最佳实践方案。对于关键业务系统，推荐实现参数自动优化模块，通过强化学习持续改进生成质量。降低temperature至0.3-0.5。提升temperature至1.0+提升top_p至0.95。降低top_p至0.7。
OpenAI GPT模型进行对话生成时，设置top_p，Temperature，Top k，Top-p sampling，Frequency penalty，Presence penalty
qq_15821487的博客
06-06 7724
在使用OpenAI GPT模型进行对话生成时，设置top_p参数可以控制生成下一个单词的概率分布，即从所有可能的单词中，只选择概率最高的一部分作为候选单词。例如，如果设置top_p=0.7，则模型将仅考虑概率最高的70%的单词作为候选单词。这么做可以一定程度上增加生成的多样性，避免生成过于单调或重复的回答。用于调整随机从生成模型中抽样的程度，因此每次点击“生成”时，相同的提示可能会产生不同的输出。Top p 通常设置为较高的值（如 0.75），目的是限制可能被采样的低概率 token 的长度。
大模型参数：temperature和top_p
ZJQ的博客
11-09 561
值会使生成文本更加保守和精准，但可能缺乏多样性和创造性。因此，在选择这些参数时，需要考虑到应用场景和用户需求。值会增加生成文本的多样性和随机性，但也可能导致生成不连贯或错误的文本。：指定生成文本的多样性。与温度类似，但控制方式略有不同。通常需要根据具体需求进行权衡和调整。是在生成式模型中常用的两个参数，它们用于。，但也可以设置为更高的值以增加随机性。，而较低的温度则会更加保守和精准。：控制生成文本的随机性。相反，较低的温度和较低的。
【LLM 温度参数（Temperature）解析指南】：从0-1如何选择合适的参数
qq_62223405的博客
04-04 2807
如果设为 0.3，可能每次推荐相同的热门动漫（如《一人之下》）；设为 0.7 则会覆盖小众作品（如《时光代理人》《刺客伍六七》）。用同一问题（如“写一首关于春天的诗”）测试不同温度值，观察输出差异。的任务，适当提高温度（0.6~0.8）可以让回答更丰富。高温时需限制生成长度（避免跑偏），低温时可放宽。→ 避免低概率词干扰（更适合开放式生成）。，模型会选择概率最高的词（保守、精准）。，模型会探索低概率词（创造性、多样性）。时，同一问题可能得到截然不同的回答。时，模型可能会反复生成相似的答案。
Cohere 的 temperature、top-p、top-k、frequency_penalty、presence_penalty和likelihood参数
engchina的专栏
04-27 1906
Cohere 的 temperature、top-p、top-k、frequency_penalty、presence_penalty和likelihood参数
学习笔记41-大语言模型参数说明（Temperature，Top p，Top k）
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chat-gpt笔记：参数temperature与top_p
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09-19 2311
温度采样参数取值介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使其更加集中和确定性。我们通常建议此参数或top_p参数不要同时更改。
llm = ChatOllama( model="deepseek-r1:7b", base_url="http://127.0.0.1:11434", temperature=0.1, top_p=0.4 )
03-01
<think>好的，我现在需要解释用户给出的这段代码，也就是使用ChatOllama初始化一个大语言模型的实例。用户可能想了解各个参数的作用以及整个代码的功能。首先，我应该回忆一下Ollama是什么，它是一个本地运行大型语言模型的工具，对吧？用户提到的模型是"deepseek-r1:7b"，这可能是一个7B参数的模型，由深度求索公司开发。base_url指向本地端口11434，说明Ollama服务运行在本地机器上。 接下来，参数temperature设置为0.1，这个值较低，通常会让模型的生成结果更确定，减少随机性。而top_p是0.4，这属于核采样（nucleus sampling）的参数，控制生成时选择词汇的范围，值越小，生成的内容更集中，多样性更低。我需要确认这两个参数的具体影响，以及它们如何共同作用。 用户可能想知道每个参数的意义，比如model指定哪个模型，base_url的作用，temperature和top_p如何影响输出。此外，用户可能在使用类似LangChain的库，因为ChatOllama看起来像是封装了与Ollama交互的聊天模型类。需要指出这段代码的典型应用场景，比如构建聊天应用或自动化任务。 还要注意可能的常见问题，比如确保Ollama服务正在运行，模型是否已下载（ollama pull deepseek-r1:7b），以及参数调整对生成效果的影响。最后，总结各个参数的作用，并给出一个完整的示例，帮助用户理解如何在实际中使用这个配置。</think>您提供的代码是使用 `ChatOllama` 类初始化一个大语言模型实例的配置，主要用于本地部署的模型调用。以下是逐项解析： #### 1. 核心组件说明 ```python llm = ChatOllama( model="deepseek-r1:7b", base_url="http://127.0.0.1:11434", temperature=0.1, top_p=0.4 ) ``` - **`model="deepseek-r1:7b"`** 指定使用的模型名称： - `deepseek-r1` 是深度求索公司（DeepSeek）发布的模型系列 - `7b` 表示70亿参数规模 - 需提前通过 `ollama pull deepseek-r1:7b` 下载模型 - **`base_url="http://127.0.0.1:11434"`** 指向本地Ollama服务： - Ollama默认使用11434端口 - 需确保已安装并运行Ollama服务（终端执行 `ollama serve`） - **`temperature=0.1`** 控制生成随机性： - 取值范围 $[0,1]$ - 低值（如0.1）输出更确定，适合事实问答 - 高值（如0.8）输出更创意，适合故事生成 - **`top_p=0.4`** 核采样（nucleus sampling）参数： - 取值范围 $[0,1]$ - 仅从概率质量前40%的词汇中选择 - 与temperature配合使用，增强输出可控性 #### 2. 典型应用场景 - **本地知识问答系统** $$\text{低temperature} + \text{知识库检索} \rightarrow \text{精准答案生成}$$ - **自动化脚本开发** 通过API调用处理结构化数据： ```python response = llm.invoke("解析日志：2023-12-25 08:30:45 [INFO] User login success") ``` - **研究测试** 对比不同参数对生成质量的影响： $$ \text{当temperature} \uparrow \text{时，输出多样性} \uparrow $$ #### 3. 常见问题解决方案 - **连接失败错误** 检查服务状态： ```bash curl http://127.0.0.1:11434 # 正常应返回Ollama版本信息 ``` - **模型未找到错误** 确认模型已下载： ```bash ollama list # 查看本地模型列表 ``` - **输出过于呆板** 调整参数组合： ```python temperature=0.3, top_p=0.6 # 平衡确定性与多样性 ``` #### 4. 完整使用示例 ```python from langchain_community.chat_models import ChatOllama # 初始化模型 llm = ChatOllama( model="deepseek-r1:7b", base_url="http://127.0.0.1:11434", temperature=0.1, top_p=0.4 ) # 执行问答 response = llm.invoke("解释量子纠缠现象") print(response.content) ``` 输出效果示例： $$ \text{量子纠缠是量子系统中两个或多个粒子间的一种特殊关联...} $$ 建议通过调整temperature和top_p进行参数实验，找到最适合具体任务的配置组合。
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