现代大语言模型采样入门指南

文本生成是大语言模型（LLM）的核心能力之一。模型在预测下一个词元（token）时，并非总是选择概率最高的选项，而是通过一系列采样策略来引入随机性和多样性，从而生成更自然、更具创造性的文本。理解这些采样技术的工作原理，是有效配置和使用大语言模型的关键。

核心内容

文章首先从基础的分词（Tokenization）原理讲起，解释了为何现代 LLM 普遍采用子词（Subword）分词方法，如字节对编码（BPE）和 SentencePiece。这些方法在词汇量、处理未知词和模型效率之间取得了平衡，是文本生成的前置步骤。

随后，文章详细解析了多种核心采样策略：

• 温度调节（Temperature Scaling）：通过调整 softmax 分布的平滑程度来控制输出的随机性。高温增加多样性，低温使输出更确定、更集中。
• Top-K 采样：仅从概率最高的 K 个候选词元中进行采样，排除低概率的长尾词元。
• Top-P（核采样）：从累积概率超过阈值 P 的最小候选词元集合中采样，能动态适应不同分布的预测。
• 重复惩罚（Repetition Penalty）：对已出现过的词元进行概率惩罚，有效减少生成文本中的不必要重复。

文章进一步探讨了这些方法并非孤立使用，它们之间存在相互作用与组合效果。例如，通常先应用温度调节来重塑概率分布，再执行 Top-P 或 Top-K 采样。采样顺序和参数（如温度值与 Top-P 阈值）的协同设置至关重要，不当的组合可能导致生成质量下降。

价值与影响

系统掌握这些采样技术，使开发者能够更精细地控制大语言模型的生成行为。通过合理配置采样策略，可以在文本的质量（准确性与合理性）、多样性（创意与丰富度）和连贯性（逻辑与流畅度）之间找到最佳平衡点。这不仅是提升对话系统、内容创作等应用效果的基础，也是深入理解模型生成机制、进行有效调试和优化的必经之路。

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