在与大语言模型（Large Language Model, LLM）进行交互时，提示词的设计和参数设置直接影响生成内容的质量和效果。无论是通过 API 调用还是直接使用模型，掌握模型的参数配置方法都至关重要。本文将为您详细解析常见的参数设置及其应用场景，帮助您更高效地利用大语言模型。
核心参数解析
1. Temperature：控制生成内容的确定性和创造性
Temperature 是一个关键参数，用于调整模型生成结果的确定性。其值范围通常在 0 到 1 之间，具体含义如下：
- 低 Temperature 值（接近 0）：模型会更加倾向于选择概率最高的词元（token），生成结果更加确定。这种设置适合需要准确性和可靠性的任务，例如质量保障（QA）或事实性回答。
- 高 Temperature 值（接近 1）：模型会考虑更多可能性，生成内容更加随机和多样化。这种
