LLM 的Top-P参数 是在LLM中的每一层发挥作用,还是最后一层?
LLM 的Top-P参数 是在LLM中的每一层发挥作用,还是最后一层?
Top-P(核采样)是在大语言模型(LLM)生成文本的最后一步发挥作用,具体来说是在模型输出**原始分数(Logits)**之后、应用Softmax函数生成概率分布之前进行筛选。它的作用机制与Temperature(温度)类似,但逻辑不同,以下从技术原理、代码实现和应用场景三个维度展开说明:
一、技术原理:仅作用于生成阶段的最后一步
1. LLM的生成流程
LLM生成文本的核心流程可简化为:
输入文本 → 分词 → 多层Transformer处理 → 输出Logits → 后处理(Top-P/Top-K/Temperature) → 采样生成下一个Token
其中,Top-P的筛选操作发生在Logits生成之后、Softmax概率计算之前,属于生成流程的最后一步。
2. Top-P的具体作用位置
- Logits阶段:模型最后一层输出每个Token的原始分