temperature、top_k 和 top_p 等采样参数的应用顺序，对大型语言模型的输出有着显著影响。存在两种常见的堆栈顺序：先应用 temperature，然后是 top_k，最后是 top_p；或者先应用 top_k，然后是 top_p，最后是 temperature。在 top_p 之前应用 temperature 会改变 top_p 所测量的累积质量，从而导致不同的 token 选择。这种差异通常是悄无声息的，这意味着由于参数应用顺序不同，在不同模型实现或配置之间移植的设置可能不会产生预期的结果。 AI
影响 理解采样参数的顺序对于 LLM 结果的可复现性和研究发现的准确复现至关重要。
排序理由 该条目讨论了 LLM 采样参数及其实现的具体技术细节，这是一个研究级别的议题。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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