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这篇文章是一份关于现代大型语言模型（LLMs）采样方法的详细指南，主要介绍了LLMs生成文本的机制、多种采样方法（如温度参数、惩罚机制、Top-K、Top-P等）及其技术实现，还探讨了采样器的顺序和相互作用。
它适合对自然语言处理、人工智能或大语言模型技术感兴趣的开发者、研究人员以及相关专业的学生学习。通过阅读本文，读者可以深入了解LLMs文本生成背后的原理和优化方法，掌握如何通过调整采样策略来控制模型输出的多样性和质量，从而在实际应用中更好地利用大语言模型。
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