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令牌选择的统计：Logits、温度与Top-P采样详解
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了大语言模型（LLM）中令牌选择的统计过程，包括logits、温度和top-p采样。logits是模型输出的原始分数，温度用于调整概率分布的平滑程度，top-p则限制候选令牌的范围。通过这些参数的组合，模型在生成输出时能够平衡确定性与创造性。开发者需根据不同应用场景选择合适的温度和top-p值，以实现最佳效果。
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关键要点
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大语言模型（LLM）在生成输出时，涉及多个标准，包括响应的相关性、一致性和创造性。
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logits是神经网络中生成的原始分数，通常在最终线性层产生，用于表示可能的输出。
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温度是应用于logits的缩放因子，高温度会使概率分布更均匀，增加不确定性和创造性；低温度则会增强高概率令牌的选择。
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top-p（核采样）通过限制候选令牌的范围来控制随机性，选择累积概率达到阈值p的最小令牌集合。
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logits、温度和top-p可以结合成一个多步骤的管道，用于生成LLM的输出，首先生成logits，然后应用温度和top-p进行筛选。
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开发者需根据应用场景选择合适的温度和top-p值，以实现最佳效果，例如在高风险场景中使用低温度和严格的top-p，而在创造性领域中使用较高的温度和top-p。
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