Top P 與 Top K

中文例子

假設我們使用語言模型生成一句話，輸入提示為：「今天天氣很好，我想去…」。模型需要預測下一個詞，假設概率分佈如下：

詞彙	概率
公園	0.4
海邊	0.3
咖啡廳	0.15
圖書館	0.1
電影院	0.05
其他詞彙	0.0

Top P（核採樣）分析

假設我們設定 P=0.8，即選擇累積概率達到 80% 的最小詞彙集合：

公園（0.4）+ 海邊（0.3）= 0.7（尚未達到 0.8）
公園（0.4）+ 海邊（0.3）+ 咖啡廳（0.15）= 0.85（超過 0.8）
因此，候選詞彙為：公園、海邊、咖啡廳。
模型從這三個詞中隨機選擇，假設選到「海邊」，生成句子為：「今天天氣很好，我想去海邊…」。

影響：

多樣性：Top P 根據概率動態選擇詞彙集合，允許更多樣的輸出（例如可能選到「咖啡廳」），但仍保持語義合理性。
靈活性：當概率分佈較平坦時，候選詞彙數量增加，生成結果更具創意；當概率集中時，候選詞彙較少，輸出更穩定。
風險：若 P 過大（如 0.95），可能納入低概率詞彙，導致輸出偏離語義；若 P 過小（如 0.1），則輸出過於保守，缺乏變化。

Top K（K 採樣）分析

假設我們設定 K=2，即選擇概率最高的前 2 個詞彙：

候選詞彙為：公園、海邊（概率分別為 0.4 和 0.3）。
模型從這兩個詞中隨機選擇，假設選到「公園」，生成句子為：「今天天氣很好，我想去公園…」。

影響：

穩定性：Top K 固定選擇前 K 個詞彙，確保輸出集中在高概率選項，生成的句子通常更可預測且語義連貫。
局限性：K 值過小（如 K=2）可能限制多樣性，導致生成結果單調（例如無法選到「咖啡廳」或「圖書館」）。若 K 值過大（如 K=10），可能納入不相關的低概率詞彙，降低品質。
可控性：Top K 的行為較為直觀，易於調整，但不如 Top P 靈活，因為它不考慮概率分佈的動態變化。

對推理的影響總結

語義連貫性：

Top P：由於動態選擇詞彙，可能在某些情況下生成更符合上下文但不常見的詞（如「咖啡廳」），適合需要創意或多樣性的場景。
Top K：傾向選擇高概率詞（如「公園」），更適合需要穩定、保守輸出的場景，但可能忽略語義上合理的低概率詞。

生成多樣性：

Top P：通過調整 P 值，可以靈活控制多樣性。P 較大時，輸出更隨機；P 較小時，輸出更集中。
Top K：多樣性完全取決於 K 值，K 較小時輸出單調，K 較大時可能過於發散。

計算效率：

Top P：需要計算累積概率，稍微增加計算成本，但通常影響不大。
Top K：直接選取前 K 個詞，計算簡單，效率較高。

應用場景：

Top P：適合生成故事、對話或創意文本，需平衡多樣性和品質。
Top K：適合問答系統或翻譯任務，需確保高確定性和語義正確性。

在例子中，Top P（P=0.8）可能生成「海邊」或「咖啡廳」，增加句子的多樣性；Top K（K=2）則傾向「公園」或「海邊」，更穩定但選項有限。選擇哪種方法取決於應用需求：若追求創意，Top P 更合適；若追求可靠性，Top K 更佳。實際應用中，兩者常結合其他參數（如溫度，Temperature）調整，以優化生成效果。

在語言模型推理時，除了 Top P（核採樣）和 Top K（K 採樣），還有其他重要參數會影響生成結果的品質、多樣性和連貫性。以下是用繁體中文整理的關鍵參數及其對推理的影響，配合簡要分析：

1. 溫度（Temperature）

定義：溫度控制概率分佈的平滑度，影響輸出的隨機性。數值通常在 0 到 2 之間。
低溫（如 0.1~0.5）：使概率分佈更尖銳，模型傾向選擇高概率詞，輸出更確定、保守。
高溫（如 1.0~2.0）：使概率分佈更平坦，增加低概率詞的選擇機會，輸出更隨機、創意。
溫度=1.0：保持原始概率分佈，無額外偏見。
影響：
語義連貫性：低溫下，生成文本更連貫但可能單調；高溫下，文本更具多樣性但可能偏離主題。
應用場景：問答或翻譯任務用低溫（確保準確）；創意寫作或對話生成用高溫（增加趣味性）。
注意事項：過高的溫度（>2.0）可能導致語義混亂；過低的溫度（<0.1）可能導致重複或呆板輸出。
例子：對於提示「今天天氣很好，我想去…」，低溫可能總選「公園」，高溫可能選「圖書館」或更不常見的詞。

2. 最大長度（Max Length）

定義：限制生成文本的最大詞彙數或字符數。
影響：
完整性：若設置過短，句子可能被截斷，影響語義完整性；若設置過長，可能生成冗長或跑題的內容。
效率：較長的最大長度增加計算成本，特別在批量生成時。
注意事項：需根據任務需求設置，例如短對話用 50~100 詞，文章生成用 500~1000 詞。確保長度足以涵蓋上下文但不過於冗長。
例子：若設置最大長度為 5 詞，生成可能為「今天天氣很好，我想去」，無法完成句子。

3. 重複懲罰（Repetition Penalty）

定義：懲罰已經出現過的詞彙，降低其再次被選中的概率，防止生成重複內容。數值通常在 1.0（無懲罰）到 2.0 之間。
影響：
多樣性：適當的重複懲罰可避免模型生成重複詞或短語，增強文本多樣性。
語義風險：過高的懲罰可能導致模型避免使用必要的詞，生成不自然的句子。
注意事項：建議設置在 1.1~1.5 之間，根據語言和任務調整。中文生成中，重複懲罰需謹慎，因為某些詞（如「的」、「是」）重複是正常的。
例子：若無懲罰，模型可能生成「我想去公園公園公園」；若懲罰為 1.2，可能生成「我想去公園散步」。

4. 束搜索（Beam Search）參數

定義：束搜索是一種確定性生成方法，保留多個（束寬，Beam Width）候選序列，選擇整體概率最高的序列，而非單詞隨機採樣。
束寬（Beam Width）：保留的候選序列數，通常為 3~10。
影響：
品質：束搜索生成更連貫、語法正確的文本，適合翻譯或摘要等任務。
多樣性：束搜索傾向生成高概率序列，降低隨機性，結果可能單一。
計算成本：束寬越大，計算成本越高，但品質提升有限。
注意事項：束搜索與 Top P/Top K 不兼容，因為它不依賴隨機採樣。束寬過大可能導致過擬合高概率序列，失去創意。
例子：用束搜索（束寬=5），可能生成「今天天氣很好，我想去公園散步」，而非隨機的「咖啡廳」。

5. 上下文窗口（Context Window）

定義：模型在推理時考慮的上下文長度（輸入提示+生成內容的總長度），通常以詞彙數或字符數計。
影響：
連貫性：較大的上下文窗口能更好地捕捉長距離依賴，生成更符合上下文的內容。
限制：上下文窗口受模型設計限制（例如 4096 詞彙），超出部分會被截斷，導致信息丟失。
注意事項：確保輸入提示簡潔，留足空間給生成內容。長篇生成可能需分段處理。
例子：若上下文窗口小，模型可能忘記提示中的「天氣很好」，生成不相關的「我想去電影院」。

6. 停止條件（Stop Criteria）

定義：指定生成停止的條件，例如特定詞彙（如「。」或「\n」）或達到最大長度。
影響：
控制性：適當的停止條件可確保生成完整的句子或段落，避免過長或不完整。
靈活性：若停止條件過嚴格，可能截斷有意義的內容；若過寬鬆，可能生成冗長文本。
注意事項：中文生成中，常用句號「。」或換行符作為停止條件。需根據任務（如對話或文章）設置。
例子：若設置停止條件為「。」，生成可能為「今天天氣很好，我想去公園。」，避免繼續生成。

總結與注意事項

這些參數共同影響推理結果，需根據任務需求平衡：

任務導向：
高連貫性（如翻譯、問答）：用低溫（0.5~0.7）、Top K（K=10~50）或束搜索（束寬=5）。
高創意（如故事、對話）：用高溫（0.9~1.2）、Top P（P=0.8~0.9）、適當重複懲罰（1.1~1.5）。
參數交互：
溫度與 Top P/Top K 相互作用，高溫搭配 Top P 更增強多樣性，低溫搭配 Top K 更穩定。
重複懲罰與最大長度需謹慎調整，避免不自然的輸出。
試驗與調優：
不同模型和語言（中文 vs. 英文）對參數敏感度不同，需反覆測試。
中文生成中，注意詞彙重複（如「的」）和句法結構的自然性。

例子應用：
對於「今天天氣很好，我想去…」，若設置：

溫度=0.7，Top P=0.9，重複懲罰=1.2，最大長度=20，停止條件=「。」，
可能生成：「今天天氣很好，我想去海邊散步。」（多樣且連貫）。
若改用溫度=0.3，Top K=5，束搜索（束寬=3），
可能生成：「今天天氣很好，我想去公園。」（穩定但較單調）。