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提问：温度不改变 logits 与概率的排名，为何还会影响模型输出？

news 2025/8/25 12:40:05

你此前围绕温度的核心困惑始终是：“温度不改变 logits 与概率的排名，为何还会影响模型输出？” 以下总结将紧扣这一困惑，并重点补充核采样（Top-p）在其中的作用，明确温度与核采样如何共同影响输出。

温度的作用是对模型输出的logits（未归一化分数）进行缩放（计算概率前需先除以温度），核心影响是概率分布的 “陡峭 / 平缓程度”，但不改变排名：

温度↑：logits 缩放后差距缩小→softmax 归一化后，高概率 token 的概率降低、低概率 token 的概率升高→概率分布更 “平缓”；
温度↓：logits 缩放后差距放大→高概率 token 的概率更集中、低概率 token 几乎被压制→概率分布更 “陡峭”。

例：logits [5,3]，无论温度 T 是 0.1 还是 10，5/T 始终＞3/T→概率排名永远是 “第一个 token＞第二个 token”。

你困惑的关键突破口是 “采样策略”：若仅看 “概率排名”，忽略实际生成中如何 “选 token”，就会误以为温度无效；而核采样（Top-p）作为大模型常用的随机采样策略，正是温度发挥作用的重要场景。

若采用 “每次选概率最高的 token”（贪心搜索）：

因概率排名固定，无论温度如何调整，永远只会选排名第一的 token→输出完全确定，温度和核采样均无意义。这也解释了 “为何你会觉得‘排名不变则输出不变’”—— 但这是仅针对贪心搜索的特殊情况，而非大模型生成的主流场景。

核采样（Top-p）的本质是 “动态划定候选 token 范围”，而非直接按概率选：

第一步（排序与累积）：先将所有 token 按概率从高到低排序，然后依次累加概率，直到累积概率达到预设阈值 p（如 p=0.9），此时选中的所有 token 组成一个 “候选集合”（排除概率极低、累积后仍达不到 p 的 token）；
第二步（重新归一化与采样）：对 “候选集合” 内的 token 概率重新归一化（确保集合内概率和为 1），再从这个集合中随机采样选下一个 token。

而温度的作用，正是在核采样的 “候选集合” 中发挥关键影响：

低温场景（如 T=0.1）：

温度低→概率分布极陡峭→核采样筛选出的 “候选集合” 中，排名第一的 token 概率可能占比极高（如 95%），其他候选 token 概率仅 5%→即使在集合内随机采样，也几乎只会选到高概率 token→输出高度确定、稳定（核采样仅排除了极低概率 token，温度放大了候选集内的概率差距）；
高温场景（如 T=2.0）：

温度高→概率分布平缓→核采样筛选出的 “候选集合” 中，各 token 概率更平均（如排名第一的 token 占 40%，第二占 30%，第三占 20%）→随机采样时，低排名但在候选集内的 token 被选中的概率大幅提升→输出更随机、更多样（核采样划定了范围，温度缩小了候选集内的概率差距）。

简言之：核采样负责 “圈出有资格被选的 token”，温度负责 “调整这个圈子里各 token 的‘中奖概率’差距”—— 两者协同，让温度即使不改变排名，也能通过影响核采样候选集内的概率分布，最终改变输出。

温度的作用不是 “改变概率排名”，也不是 “替代核采样”，而是与核采样协同，通过调整概率分布的离散度，影响核采样候选集内的随机采样结果：

若用贪心搜索：排名不变→输出不变，温度和核采样均无效；
若用核采样 + 随机采样：温度通过改变候选集内的概率差距，直接影响 “低排名但在候选集内的 token 被选中的概率”—— 最终实现 “温度越高，输出越多样；温度越低，输出越确定” 的效果。

这也正是 “概率排名不变，但输出仍受温度影响” 的核心原因，而核采样则是温度发挥作用的重要载体。