temperature控制输出确定性与创造性，值低则保守、高则随机；top_p限制采样词表范围，值低则聚焦、高则多样；二者需协同调节，避免冲突配置如temperature=0时启用top_p或top_p=1.0且temperature≥1.5。
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如果您在使用DeepSeek API时发现模型输出过于刻板或过于随机，可能是Temperature和Top_p参数设置不当。以下是针对这两个参数的详细说明及调节方法：
一、Temperature参数的作用与调节
Temperature控制模型输出的概率分布平滑程度，数值越低，模型越倾向于选择高概率的token，输出越确定、保守；数值越高，概率分布越均匀，输出越随机、富有创造性。
1、将Temperature设为0.1：模型几乎只选择最高概率的下一个词，适合需要精确、重复性高的任务，如代码补全或事实复述。
2、将Temperature设为0.7：在确定性与多样性之间取得平衡，适用于通用问答与内容生成。
3、将Temperature设为1.2：概率分布显著拉平，模型更可能采样低概率但语义新颖的词，适合创意写作或头脑风暴场景。
二、Top_p（Nucleus Sampling）参数的作用与调节
Top_p定义累积概率阈值，模型仅从累计概率超过该值的最小词表子集中采样，自动排除尾部低概率词，兼顾多样性与合理性，不受词汇表规模影响。
1、将Top_p设为0.3：仅保留概率最高的前几个候选词，输出高度聚焦、简洁，易出现重复句式。
2、将Top_p设为0.9：覆盖绝大多数中高概率选项，语句结构更丰富，逻辑连贯性较强。
3、将Top_p设为0.95：引入少量低频但上下文适配的表达，增强措辞变化与风格灵活性。
三、Temperature与Top_p协同调节策略
二者共同作用于采样阶段，存在交互效应：高Temperature搭配低Top_p可能导致采样不稳定；低Temperature下Top_p影响减弱，因头部分布已极陡峭。
1、追求强一致性回答时，采用Temperature=0.2 + Top_p=0.85组合，抑制发散同时保留基本表达弹性。
2、生成多角度观点时，采用Temperature=0.9 + Top_p=0.92组合，扩大语义探索范围而不落入无意义采样。
3、调试异常输出时，先固定Top_p=0.9，单独调整Temperature观察变化趋势，再反向微调Top_p以收敛结果质量。
四、避免常见配置冲突
当Temperature接近0时，Top_p实际失效，因模型始终选择argmax token；当Top_p=1.0且Temperature极高时，等效于均匀采样，易产生语法断裂或逻辑脱节。
1、禁止将Temperature设为0的同时启用Top_p采样，此时Top_p逻辑被绕过，行为退化为贪婪解码。
2、禁止将Top_p设为1.0且Temperature≥1.5，该组合显著提升幻觉与不连贯输出概率。
3、在中文长文本生成中，建议Top_p不低于0.75，否则易导致句末助词缺失或语气词单调重复。
