这里是一些GenerationConfig中参数的解释：
temperature：控制生成文本的多样性。较高的温度值（例如1.0）会使生成的文本更加随机，而较低的温度值（例如0.2）会使生成的文本更加确定性。top_k：控制生成文本时，模型会考虑的最高概率的词的数量。较小的top_k值会限制模型只考虑概率最高的几个词，从而增加生成文本的多样性。top_p（或者称为nucleus sampling）：控制生成文本时，模型会考虑的累积概率的阈值。较小的top_p值会限制模型只考虑累积概率高于阈值的词，从而增加生成文本的多样性。repetition_penalty：用于抑制生成文本中重复词语的参数。较大的repetition_penalty值会降低重复词语的概率。do_sample：指示模型是否使用采样方法生成文本。当设置为True时，模型会根据概率分布随机选择下一个词语；当设置为False时，模型会根据概率分布选择概率最高的词语。pad_token_id：用于填充序列的特殊标记的ID。eos_token_id：用于表示输入序列结束的特殊标记的ID。min_new_tokens：生成文本时，要求至少生成的新词语数量。max_new_tokens：生成文本时，要求最多生成的新词语数量。
除了上述参数之外，还有其他可以调整的参数，具体取决于所使用的模型和库。例如，您可能会发现以下参数：
num_beams：用于束搜索（beam search）的束大小。length_penalty：用于调整生成文本长度的惩罚因子。early_stopping：控制生成文本是否在遇到结束标记后立即停止。
这些参数的具体含义和用法可能因模型和库而异。建议查阅相应模型和库的文档以获取更详细的信息。
