在自然语言处理（NLP）领域，文本生成任务（例如机器翻译、文本摘要和对话生成）是一个重要的研究方向。生成文本时，通常使用诸如 GPT、BERT 等模型。然而，要生成符合预期的文本，仅仅依靠模型本身还不够。如何在解码时控制生成策略对于模型的表现至关重要。本文将详细介绍几种常见的文本生成参数：top_k、top_p、temperature 和 num_beams，并配合实际例子展示它们在生成效果上的不同之处。

1. top_k：限制候选词个数

top_k 是控制生成策略中一个经典的参数。在文本生成过程中，每一步都会根据模型的输出概率分布选择下一个单词。top_k 用于限制在每一步中可选的候选词数量。具体来说，它会从所有可能的词汇中选出概率最高的 k 个词，然后只在这些候选中进行采样。

例子：

假设在某一步生成时，模型输出的单词概率分布如下：

• “the”：0.4
• “cat”：0.3
• “sat”：0.15
• “on”：0.05
• “a”：0.04
• 其他词：剩余概率

如果我们设置 top_k=3，那么只会从概率最高的 the、cat 和 sat 这三个词中采样，其他词将被忽略。这种方法有助于避免模型生成不合适或低概率的词。