什么时候调整Top K？ 什么时候调整Top P？

这个问题问得非常工程化。

结论先行：Top-K 和 Top-P 不存在“谁更高级”，而是“什么时候该动哪一个”。

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一句话决策规则（先记住这个）

• 你想“限制模型别乱跑” → 调 Top-K
• 你想“在合理范围内更灵活” → 调 Top-P
• 你不知道该不该动 → 只动 Top-P，不动 Top-K

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一、什么时候「应该调整 Top-K」？

本质目的

硬性砍掉低概率词，防止模型“离谱输出”

典型场景

1️⃣ 你在做强约束输出

• JSON / YAML
• SQL
• 代码补全
• API 参数生成
• FSM / 状态机指令

特征

• 词表里大量 token 一旦出现就是错误
• 你宁愿“无聊正确”，也不要“有创意错误”

建议

• top_k = 20 ~ 50
• top_p = 1.0 或很大
• temperature ≤ 0.3

此时 Top-K 是“安全栏”

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2️⃣ 你发现模型频繁胡编低频词

• 生造概念
• 编不存在的 API
• 编假论文、假指标
• 输出奇怪专有名词

这说明：

尾部 token 在作祟

解决

• 下调 Top-K（例如从 100 → 40）
• 直接掐掉低频 token 的“想象空间”

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3️⃣ 你在做Agent 行为执行

• UI 自动化
• 工具调用
• 多步骤规划
• ReAct / Tool Calling

要求

• 行为比语言重要
• 稳定性 > 表达丰富度

建议

• top_k = 30 ~ 60
• top_p = 0.9
• temperature = 0.2~0.4

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❌ 不适合调 Top-K 的情况

• 文案写作
• 长对话
• 故事
• 观点输出

因为：

Top-K 固定砍词，容易让文本“发紧、发重复”

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二、什么时候「应该调整 Top-P」？

本质目的

控制“语义合理范围”，而不是固定数量

典型场景

1️⃣ 大多数自然语言任务（默认）

• 问答
• 对话
• 技术解释
• 长文生成
• RAG 结果整理

为什么

• 不同上下文，概率分布差异巨大
• Top-P 能自动适配

建议

• top_p = 0.85 ~ 0.95
• top_k = 不设 / 很大

这是工业界默认解法

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2️⃣ 你想“更稳”或“更保守”，但不想太死

比如：

• 回答偶尔跑题
• 表达有点飘
• 用词开始夸张

处理方式

• 不动 Top-K

• 下调 Top-P

  • 0.95 → 0.9 → 0.85

这是最温和、风险最低的调参方式。

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3️⃣ 创作类任务需要“松一点”

• 广告文案
• 故事
• 脑暴
• 观点输出

建议

• top_p = 0.9 ~ 0.98
• temperature = 0.7 ~ 1.0
• top_k = 不设

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❌ 不适合只靠 Top-P 的情况

• 结构化输出
• 强 schema
• Tool / Function Calling

因为：

Top-P 仍然允许“低概率但累计合理”的奇怪 token 混进来

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三、工程实战中的「组合决策表」

场景	Top-K	Top-P	说明
JSON / 代码	✅	❌	强约束，先砍尾
Agent 行为	✅	✅	稳定执行
普通问答	❌	✅	默认
RAG 总结	❌	✅	语义优先
创作写作	❌	✅	放松表达
模型胡编	✅	可选	直接止血

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四、一句“老工程师经验”

Top-K 是“刹车片”，Top-P 是“油门行程”
出问题先踩刹车（Top-K），
要手感再调油门（Top-P）。

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五、给你一个直接可用的默认模板

如果你现在在做 Agent / 自动化 / RAG / 工程化应用：

temperature = 0.3
top_p = 0.9
top_k = 40

如果你要的是 通用对话 / 产品默认值：

temperature = 0.7
top_p = 0.9
top_k = 不设