文章大纲

• 2.2.2 文本生成逻辑：Top-k采样与温度控制
• • 1. 文本生成的核心挑战与数学框架
  • • 1.1 自回归生成的基本流程
  • 2. `Top-k`采样原理与工程实现
  • • 2.1 数学定义与算法流程
    • 2.2 PyTorch实现优化
  • 3. 温度控制的数学本质与参数调优
  • • 3.1 温度系数对概率分布的影响
    • 3.2 温度控制实现方案
  • 4. 组合策略与高级优化
  • • 4.1 `Top-k与温度控制的协同应用`
  • 5. 生成质量评估体系
  • • 5.1 自动评估指标
    • 5.2 人工评估标准
  • 6. 工程实践与性能优化
  • • 6.1 生成加速技术
    • 6.2 内存管理策略
  • 7. 典型案例分析
  • • 7.1 对话生成场景`（T=0.8, k=100）`
    • 7.2 诗歌创作场景`（T=1.2, k=200）`
  • 总结：采样策略的平衡艺术