引言
当你让大模型生成一段文案、解答技术难题，甚至创作小说时，是否好奇过：为什么同样的提示词，换个参数结果就天差地别？
这就像把相同的食材交给不同的厨师——有人端出米其林三星料理，有人做出黑暗料理。现在，随我走进大模型的厨房后台，用烹饪逻辑拆解那些关键参数配置！
揭秘AI厨房的「烹饪秘籍」
一、调味风格：控制「创意浓度」
1. 温度 (Temperature)
厨师行为：控制调味时的保守 vs 激进倾向
- 低温 (0.1-0.4) → 厨师严格遵循祖传配方。例：做番茄炒蛋只用盐和糖，拒绝任何创新
- 高温 (0.7-1.0+) → 厨师化身分子料理狂人 。例：给番茄炒蛋加跳跳糖和芥末，可能惊艳也可能翻车
技术本质：调整模型选择下一个词的概率分布集中度
专业术语：用于控制随机性和多样性的程度。具体来说，temperature值控制了生成文本时对每个候选词的概率分布进行平滑的程度。较高的temperature值会降低概率分布的峰值，使得更多的低概率词被选择，生成结果更加多样化；而较低的temperature值则会增强概率分布的峰值，使得高概率词更容易被选择，生成结果更加确定。
2. Top P（核采样）
厨师行为：限定「靠谱调料桶」的大小
- P值低 (0.5) → 只能从小调料桶抓取（仅最核心的几种调料） 。例：做红烧肉只允许用酱油、糖、料酒
- P值高 (0.9) → 允许从大调料桶随机抓取（桶内调料总概率≥90%） 。例：做红烧肉可从20种香料中任选组合
技术本质：动态截断概率分布，平衡多样性与合理性
专业术语：生成过程中核采样方法概率阈值，例如，取值为0.8时，仅保留概率加起来大于等于0.8的最可能token的最小集合作为候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的确定性越高。
二、食材管理：设定「资源边界」
3. 最大标记 (Max Tokens)
厨房规则：规定厨师这次烹饪总共能消耗多少食材（包括你提供的食材和他添加的）。
- 厨师必须在限定食材内完成烹饪（提示词+生成内容的总长度） ：你给厨师一些米（你的问题），规定总食材量是“一碗饭的量”。厨师只能在这总量内完成烹饪（他的回答），用完即停，即使菜没炒完。
- 例：限定“一碗饭的食材量”，即使鱼还没煎熟也必须关火
专业术语：用于指定模型在生成内容时token的最大数量，它定义了生成的上限，但不保证每次都会生成到这个数量。
4. 重复惩罚 (Repetition Penalty)
厨房警报：“禁止连续放同一种调料”的警报器
- 值>1.0时触发惩罚机制（常用1.05-1.2）
- 例：厨师刚撒过盐，再想加盐时警报响起：“试试酱油或糖！”
专业术语：用于控制模型生成时的重复度。提高repetition_penalty时可以降低模型生成的重复度。1.0表示不做惩罚。
三、烹饪流程：优化「出品策略」
5. 随机种子 (Random Seed)
魔法菜谱：固定的“灵感食谱”页码
- 相同种子+相同参数=完全复刻的菜品 ：厨师有一本充满随机创意的食谱。种子值指定从这本食谱的某一固定页开始做菜
- 例：每次做“创意沙拉”时，如果厨师总是翻到食谱第1234页，他就会按上面写的固定随机搭配（比如：生菜+草莓+山羊奶酪+核桃）来做，味道每次都一样。换一页种子，搭配就变了。
专业术语：生成时使用的随机数种子，用户控制模型生成内容的随机性。支持无符号64位整数，默认值为 1234。在使用seed时，模型将尽可能生成相同或相似的结果，但目前不保证每次生成的结果完全相同。
6. 取样数量 (N)
出品方式：一次做几份菜端上来
- N=1 → 只做1份终极版（默认）
- N=3 → 同时出3种风味版本供挑选
- 例：你点“麻婆豆腐”。 取样数量=1：厨师做一份他认为最好的麻婆豆腐端上来。 取样数量=3：厨师同时做三份不同风格（如微辣/中辣/重辣，或加肉沫/纯素）的麻婆豆腐让你挑。
专业术语：生成时，采样候选集的大小。例如，取值为50时，仅将单次生成中得分最高的50个token组成随机采样的候选集。取值越大，生成的随机性越高；取值越小，生成的确定性越高。
7. 思考模式 (Reasoning Mode)
备菜间规则：要不要在正式做菜前“备菜”和“规划步骤”
- 开启：在后台规划烹饪步骤（用户不可见）
- 关闭：直接开炒，省时但可能翻车
- 例： 接到复杂订单“做一桌法式中餐融合宴”。 思考开启：厨师先去备菜区：切好所有食材，想好每道菜的烹饪顺序和时间，安排好灶台使用... 规划完毕后再开火。 思考关闭：厨师直接冲进厨房开火，边做边想，可能手忙脚乱影响最终效果。
8. 思考长度限制
备菜台尺寸：备菜区的工作台大小限制
- 如果厨师开启“思考模式”（去备菜区规划），这个参数规定了他能使用的备菜工作台有多大。
- 例子： 厨师要规划那桌融合宴。 思考长度限制小：他只有一个小砧板的空间来备菜和写计划，只能做简单规划。 思考长度限制大：他有一个宽敞的大理石台面，能铺开所有食材，详细写下复杂的烹饪流程图。
四、信息保鲜：突破「知识时令」
9. 联网搜索 (Web Search)
食材年鉴权限：能不能查《最新食材年鉴》
- 厨师是只能凭自己记忆中的知识做菜，还是可以随时查阅一本记录当前市场最新食材和做法的年鉴。
- 例子： 你问：“现在最时令的本地蔬菜是什么？” 联网开启：厨师翻看《最新食材年鉴》 后回答：“本月是芦笋和蚕豆最新鲜。” 联网关闭：厨师凭记忆回答：“我记得春天是吃笋的时候...”（可能过时或不准确）。
专业术语：模型内置了互联网搜索服务，该参数控制模型在生成文本时是否参考使用互联网搜索结果。启用互联网搜索，模型会将搜索结果作为文本生成过程中的参考信息，但模型会基于其内部逻辑“自行判断”是否使用互联网搜索结果。
总结：没有万能配方，只有场景最优解
你（用户）是食客/餐厅经理，给**厨师（大模型）**下达做菜指令（输入问题）。
- 温度、Top P： 控制厨师的创意自由度和选料范围（严格经典 vs 大胆创新；只在靠谱桶里抓）。
- 最大标记： 限定这顿饭总的食材消耗量。
- 取样数量： 要求厨师做几份菜端上来。
- 随机种子： 指定厨师使用哪一页固定的“灵感食谱”。
- 重复惩罚： 给厨师装个警报器，防止他连续猛撒同一种调料。
- 联网搜索： 决定厨师能不能**查《最新食材年鉴》**获取实时信息。
- 思考模式： 要求厨师正式烹饪前先去备菜区规划（可能不让你看过程）。
- 思考长度限制： 规定厨师备菜区的工作台有多大。
这样调整“厨房规则”，就能指挥这位AI厨师做出符合你要求的“文本大餐”了
