🧠AI 冷知识
你知道吗？
这些有趣的 AI 小知识可能让你大吃一惊
🎭
采样的艺术文本生成中的temperature参数控制输出的"随机性"：温度越高越奔放，越低越保守。temperature=0时模型永远选概率最高的词，每次输出相同；但稍微提高一点温度，模型就开始"创造力爆发"——虽然偶尔会胡说八道，但也可能生成意想不到的妙句。
一句话总结
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文本生成模型以自回归方式逐 token 预测下一个词，广泛用于写作、对话与代码生成等任务。
常见误区
这些坑别踩
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误区 1
每次选概率最高的词效果最好。
✓
正确理解
贪心解码易陷入重复，引入采样或 beam search 能提升多样性与质量。
✗
误区 2
temperature 越高生成质量越好。
✓
正确理解
temperature 过高导致随机噪声增多，需在多样性与连贯性间权衡。
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误区 3
生成长度越长越好。
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正确理解
过长易跑题和重复，需通过 max_length 和重复惩罚等控制。