【大模型采样策略（Greedy、Top-k、Top-p、温度调节）三化学习】
一、系统化（放到大环境里看）
采样策略的意义，要放在 概率预测 的背景下理解：
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大模型每次生成下一个词时，并不是只有一个答案，而是会算出一个 概率分布（比如“今天”之后，可能接“天气”(40%)、“晚上”(30%)、“股市”(10%)…）。
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采样策略就是告诉模型：你到底是严格挑最高概率的词，还是在多个可能里随机挑。
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外部环境影响：
- 如果策略太保守（总选概率最高的），模型就会机械重复。
- 如果策略太随机，模型就会胡言乱语。
所以采样策略的本质是 在“确定性”和“多样性”之间找平衡。
二、全局化（核心组成）
主要有四种常用策略：
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Greedy Search（贪心搜索）
- 逻辑：每次都选概率最高的词。
- 好处：简单，结果稳定。
- 坏处：容易重复、缺乏创造性。
- 类比：写作文时总用最常见的词，结果很平淡。
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Top-k Sampling（前 K 个候选）
- 逻辑：只考虑概率前 k 个的词，从中随机选。
- 好处：减少低概率的胡言乱语。
- 坏处：k 选小了容易死板，选大了可能还是乱。
- 类比：点菜时只在“推荐前 10 道菜”里挑，避免选到奇怪的冷门菜。
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Top-p Sampling（核采样 / Nucleus Sampling）
- 逻辑：不固定 k，而是看概率总和，直到累计到 p（如 90%）为止，把这些候选词作为选择范围。
- 好处：能动态调整候选范围，更灵活。
- 类比：点菜时选“人气最高的 90% 菜品”，菜单随情况不同而变化。
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Temperature（温度调节）
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逻辑：调整概率分布的“陡峭度”。
- 温度低（<1）：概率差距被放大，更保守。
- 温度高（>1）：概率更平均，更随机。
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类比：温度低时，大家都点最热门的菜；温度高时，冷门菜也有人点。
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三、结构化（它们之间的关系）
- Greedy = 确定性极强 → 稳定但无趣。
- Top-k = 固定数量的随机性 → 可控但生硬。
- Top-p = 动态数量的随机性 → 灵活自然。
- 温度 = 不是单独的方法，而是一个“旋钮”，可以套在前面几种上，让输出更保守或更大胆。
结构化总结：
👉 Greedy 是最死板的，Top-k 给固定范围的随机性，Top-p 给动态范围的随机性，而温度像一个“调味剂”，决定整个模型是偏冷静还是偏冒险。
视频链接：【使用大模型时可调节的TopK、TopP到底是什么意思？】 https://www.bilibili.com/video/BV1UM4m127A2/?share_source=copy_web&vd_source=5553fd2e1fdf5ffd393a78ea8bc166f8
补充：
Top-K中的K和Top-P中的P的英语简称分别是什么？
Top-K 中的 K
- K = “前 K 个候选词”里的 K
- K 表示一个 固定的整数，即每次只保留概率最高的前 K 个词作为候选，其余全部丢弃。
- 举例：如果 K=5，就只在“概率最高的 5 个词”里随机选择。
👉 直观理解：K 代表 数量阈值。
Top-P 中的 P
- P = “概率 (Probability)” 的缩写
- P 表示一个 概率阈值，即累计概率总和达到 P 之前的所有候选词都保留下来。
- 举例：如果 P=0.9，就把概率加起来直到 ≥90%，然后在这些词中随机挑。
👉 直观理解：P 代表 累计概率阈值。
对比总结
- Top-K：固定 数量，候选集大小始终一样。
- Top-P：固定 概率阈值，候选集大小随分布而变。