提示词工程中的 LLM 输出配置

输出参数决定了 LLM 的“边界与风格”，工程化配置是高质量 AI 产出的关键。

在大语言模型（LLM, Large Language Model）应用中，输出行为并非仅由模型本身决定，而是由一组可调参数共同塑造。提示词（Prompt）定义任务意图，输出参数则决定生成边界。工程系统中，输出参数与提示词同等重要，直接影响稳定性、可控性、性能与成本。本章以体系化视角对输出控制进行建模，避免碎片化解释，建立一套可复用的参数选择框架。

下方结构图展示了 LLM 在一次生成过程中，各类输出参数的应用顺序与层次。

LLM 输出参数应用流程

一、 输出长度控制：生成边界的外层约束

输出长度控制是 LLM 生成内容的最硬边界，决定了模型可使用的 token 上限和生成终止条件。

最大 Token（Maximum Tokens）

最大 Token 限制模型生成的最大长度，是成本、速度和内容完整性的直接约束。

下表总结了不同任务类型的推荐 Token 范围及风险说明：

任务类型	推荐 Token	风险说明
问答	50–200	过短可能造成关键句缺失
代码生成	200–1000	增大延迟，易触发截断
长文写作	500–2000	成本上升，注意分段生成

表 1: 最大 Token 推荐值与风险说明

最大 Token 的关键作用是保证任务不会因模型的“自由展开”导致成本不可控。工程环境中通常将其作为服务级别策略（SLO, Service Level Objective）的一部分，而不是用户可随意配置的选项。

停止条件（Stop Sequences）

停止条件用于指定特定 token 或字符串，当模型生成到该内容时立即停止。

应用价值包括：

• 强制结构化输出（如 JSON 对象末尾）
• 避免模型继续冗余描述
• 规避生成循环或模板化重复

停止条件是面向生产环境的工具，在构建 Agent、API、函数调用模式时尤其关键。

二、采样参数：从概率分布中选择输出的策略层

采样参数决定模型如何在下一 token 的概率分布中选择实际输出，直接影响回答的确定性、可控性与创造性。

采样策略由三个核心变量组成：

• Temperature
• Top-K
• Top-P (Nucleus Sampling)

Temperature：概率分布尖锐度

Temperature 用于调整概率分布，使分布更集中或更平坦。

下表总结了不同 Temperature 范围的行为模式与应用场景：

Temperature 范围	行为模式	应用场景
0.0–0.3	高确定性、强一致性	事实问答、代码生成
0.3–0.7	平衡模式	通用对话
0.7–1.0+	高随机性	创意写作、头脑风暴

表 2: Temperature 配置与应用场景

Temperature 是最常用的采样控制项，也是最容易误调的参数。过高会导致语义漂移，过低会导致重复或僵硬。

Top-K：候选空间的硬截断

Top-K 限定仅在概率最高的前 K 个候选词元中采样。

• K 小 → 输出稳定、变化小
• K 大 → 多样性增加，但可能引入噪声

下表总结了不同任务类型的推荐 K 值：

任务类型	推荐 K
事实类	1–10
代码	10–30
创意写作	40–100

表 3: Top-K 推荐值

Top-P：动态截断概率质量

Top-P 按概率累积分布截断候选集合，是比 Top-K 更柔性的采样策略。

下表总结了不同任务类型的典型 Top-P 配置：

任务类型	Top-P
精确任务	0.1–0.3
平衡任务	0.7–0.9
多样性任务	0.9–1.0

表 4: Top-P 推荐值

Top-P 和 Top-K 可以单独使用，也可混合，以 Top-P 为主导。

三、参数组合：构建任务级输出模式

实际工程中不会单独依赖单个参数，而是构成一组任务模板。

下表总结了多数 LLM 服务的默认策略基准：

任务类型	Temperature	Top-K	Top-P	目标特性
事实问答	0.1–0.2	1–5	0.1–0.3	稳定、无偏差、确定性输出
代码生成	0.2–0.5	10–30	0.5–0.8	语法一致性、少量探索
创意写作	0.7–1.0	40–60	0.8–0.95	生成性、多样性强
通用对话	0.3–0.7	10–40	0.6–0.9	平衡性最佳

表 5: 任务类型参数组合推荐

组合策略的核心思想是：Temperature 决定行为风格；Top-P 与 Top-K 决定搜索空间规模。

四、惩罚机制：减少重复、防止模式化输出

模型在长文、对话、摘要任务中容易出现重复，惩罚机制用于修正这种行为。

Repetition Penalty

Repetition Penalty 用于降低模型重复出现的词元概率。

推荐区间：1.1–1.3

主要用途：

• 长文生成
• 避免段落重复
• 避免“无限循环式回答”

Frequency Penalty

Frequency Penalty 用于惩罚高频词，使输出语义分布更均衡。

推荐区间：0.1–0.3

主要用途：

• 内容多样化
• 头脑风暴
• 避免简单复述输入

五、调优方法：从默认值走向稳定产线配置

输出参数调优不应依赖直觉，而应采用工程化流程。

单变量调优（One-Variable-at-a-Time）

每次只调整一个参数，观察输出变化。适合初始探索与小模型调优。

A/B 对比

两套参数在同一输入上跑对比，判断准确性、完整性、格式稳定度。适用于构建 API、插件、企业场景。

自动化调优（Parameter Tuning Pipeline）

通过脚本对多组参数组合进行网格搜索或随机搜索，形成自动化调优流程。

典型步骤如下：

1. 构造样本输入集
2. 批量运行参数矩阵
3. 记录指标（准确、相关、差异度）
4. 固化最优组合为默认策略

这是生产级 RAG（Retrieval-Augmented Generation）与 Agent 系统中最重要的调优步骤。

如何学习大模型 AI ？

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
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• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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