top-p 也称为 nucleus sampling，和 top-k 是两种用于调整语言模型生成文本多样性和质量的采样方法，它们主要用于在生成文本时从模型预测的概率分布中选取下一个词。
在top-k采样中，选择概率最高的前k个词（即具有最高概率的k个单词），然后从这k个候选词中根据它们的概率分布随机选取一个词作为下一个输出。这种方法可以有效地减少低概率词被选中的机会，但同时也能保持一定的随机性，使得生成的文本不会过于单调。
所以它的优点是通过限制选择范围到前k个最可能的词，可以在一定程度上避免生成不常见或不相关的词汇。缺点是如果设定的k值过小，可能会导致生成的多样性不足；而如果k值过大，则可能包含一些不太合适的词。
Top-P
top-p采样则是基于累积概率来截断词汇表，它不是固定数量的词，而是设定一个概率阈值p，然后选择使得累积概率刚好达到或超过这个p值的所有词作为一个候选集，再从中按比例随机选取下一个词。这意味着候选词的数量会动态变化，取决于每个词的概率分布。
因此，top-p采样的好处是提供了一种更加灵活的方式来平衡生成文本的质量和多样性，因为它能够自适应地考虑不同大小的候选集。但相比于top-k，配置起来可能稍微复杂一些，因为需要找到适合特定任务或应用的最佳p值。
课代表小结
top-p提供了更高的灵活性，因为它允许基于累积概率动态选择候选词集合，而top-k则使用固定的k个最高概率词。
如果你希望对候选词有更直接的控制，并且偏好简单明了的方法，可以选择top-k。若追求更自然流畅的文本生成效果，可能top-p是更好的选择，特别是当处理开放域对话或创意写作等需要较高文本多样性的任务时。
这两种技术策略都是为了改善传统的贪婪解码或者纯随机采样所导致的问题，比如生成结果 缺乏多样性 或 出现重复模式。具体选择哪种方法，或结合使用，通常还是取决于具体的应用需求以及期望的输出风格。
往期推荐：
1. 如何流畅的在本地使用满血版 DeepSeek R1？稳定且免费
2. 微信内测重磅升级！AI搜索接入DeepSeek-R1
3. AI为何离不开GPU加持？深入剖析CPU与GPU的差异！
好了，本期内容就是这么多，希望能够帮助到您，感谢您能读到最后，如果觉得内容不错，请您点赞转发给予鼓励，咱们下期再见。