文章解释了大型语言模型中温度（temperature）和top-p（nucleus sampling）采样的不同功能，并警告不要同时使用两者。温度会重新调整词元（token）的概率分布，影响所有词元的几率；而top-p通过保留累积概率达到阈值之前最有可能的词元来截断分布。同时使用这两个参数会导致不可预测的交互，并使模型行为的推理变得困难，因为它们的效果并非相互独立，且应用顺序通常无法控制。作者建议选择一个参数进行调整，并将另一个保留在默认设置，并引用了OpenAI和Anthropic的指导。 AI
影响 阐明了LLM参数调整的最佳实践，帮助开发者实现更可预测和可控的模型输出。
排序理由 文章解释了LLM参数调整的技术概念和最佳实践，提供了建议而非宣布新进展。
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