什么是 Top-K？
Top-K 是一种文本生成的采样策略。模型在生成下一个词时，只考虑概率最高的 K 个候选词，忽略其余所有词，然后在这 K 个词中按概率随机选择。例如，K=50 时，模型只从概率最高的 50 个词中选择下一个词。
Top-K vs Top-P
Top-K 是固定数量的选择——不管概率分布如何，都保留 K 个候选词。Top-P 是动态数量的选择——根据概率分布决定保留多少候选词。
Top-K 的缺点是：当概率分布非常集中时（95% 的概率集中在 1 个词上），Top-K 仍然保留了另外 49 个低概率词，可能引入不必要的噪声。当概率分布非常分散时，K=50 又可能不够用。因此，Top-P 通常比 Top-K 更灵活、效果更好。
实际使用
目前大多数 AI 应用主要使用 Temperature 和 Top-P 参数，Top-K 使用较少。如果你想要更精细的控制，可以将 Top-K 设置为一个较大的值（如 50-100），让它作为"安全网"来过滤掉概率极低的���合理词，然后用 Top-P 做更精细的采样控制。