看到篇讲大模型 temperature和top_p设置的文章，好奇为什么默认是0.7 和 （0.5-0.8）的设置，Gemini Flash thinking给的解释 1. 为什么 0.7 常常作为 temperature 的默认值？ temperature = 0.7 通常被认为是 在创造性和可靠性之间取得较好平衡 的一个值。 在这个温度下，模型在各常见任务 (例如：对话、文本生成、摘要等) 中，都能产生相对令人满意的、质量和多样性兼顾的输出。 2. 为什么 top_p 的常用建议范围是 0.5 - 0.8？ top_p 的主要作用是控制采样范围，降低 top_p 可以约束模型的生成方向，使其更聚焦、更可控。 0.5 - 0.8 这个范围，被认为是既能有效控制发散程度，又能保留一定的多样性和创新性的一个平衡区间。 top_p 过高 (例如 0.9 - 1.0)，采样范围过大，可能导致模型生成内容过于发散、主题不明确、跑题等。 在高 temperature 的情况下，这种 “失控” 的风险更高。 top_p 过低 (例如 0.3 或更低): 采样范围过窄，会导致生成内容过于保守、重复、缺乏新意，甚至出现 “卡壳” 或循环的情况。 对于需要较高准确性和可靠性的任务 ，例如：事实性问答、代码生成，top_p 可以适当调低一些，例如 0.3 - 0.6 对于需要较高创造性和多样性的任务 ，例如：故事创作、头脑风暴。 top_p 可以适当调高一些，例如 0.7 - 0.9 top_p 值越低，要考虑的词语数量越少，计算效率相对越高。 在某些对延迟敏感应用场景下，适当降低 top_p 也有一定的性能优化作用。