LLM 系列（十六）：输出采样

LLM 系列（十六）：输出采样

摘要

大型语言模型生成回应时，通过自注意力机制和SoftMax函数，将隐藏状态映射为词元概率分布。经典策略如贪心搜索和Beam Search虽简单高效，但易导致文本重复和缺乏多样性。随机采样策略如温度采样、Top-K和Top-P，通过调整概率分布和候选集，平衡确定性与随机性，赋予模型创造力，避免文本退化。采样策略的组合调优，决定模型输出的多样性与准确性，是LLM流畅性与创造力的关键。