你此前圍繞溫度的核心困惑始終是：“溫度不改變 logits 與概率的排名，為何還會影響模型輸出？” 以下總結將緊扣這一困惑，并重點補充核采樣（Top-p）在其中的作用，明確溫度與核采樣如何共同影響輸出。

一、你的核心疑問（錨定困惑起點）

1. 基礎困惑：溫度僅縮小 / 放大概率差距（如 300:3→3:1），不改變概率排名（高 logits 的 token 始終概率最高），為何要調整溫度？
2. 關鍵延伸：若溫度不改變概率排名，且結合核采樣（Top-p）是 “選概率累積達 p 的 token 集合”，為何最終輸出仍會受溫度影響？

二、關鍵結論（緊扣核采樣，解答困惑）

1. 溫度的本質：不改變概率排名，只調整 “概率分布的離散度”（基礎前提）

溫度的作用是對模型輸出的logits（未歸一化分數）進行縮放（計算概率前需先除以溫度），核心影響是概率分布的 “陡峭 / 平緩程度”，但不改變排名：

• 溫度↑：logits 縮放后差距縮小→softmax 歸一化后，高概率 token 的概率降低、低概率 token 的概率升高→概率分布更 “平緩”；

• 溫度↓：logits 縮放后差距放大→高概率 token 的概率更集中、低概率 token 幾乎被壓制→概率分布更 “陡峭”。

  例：logits [5,3]，無論溫度 T 是 0.1 還是 10，5/T 始終＞3/T→概率排名永遠是 “第一個 token＞第二個 token”。

2. 輸出是否受影響，核心取決于 “采樣策略”—— 需重點結合核采樣（Top-p）分析

你困惑的關鍵突破口是 “采樣策略”：若僅看 “概率排名”，忽略實際生成中如何 “選 token”，就會誤以為溫度無效；而核采樣（Top-p）作為大模型常用的隨機采樣策略，正是溫度發揮作用的重要場景。

（1）對比：貪心搜索（溫度無效，無核采樣參與）

若采用 “每次選概率最高的 token”（貪心搜索）：

因概率排名固定，無論溫度如何調整，永遠只會選排名第一的 token→輸出完全確定，溫度和核采樣均無意義。這也解釋了 “為何你會覺得‘排名不變則輸出不變’”—— 但這是僅針對貪心搜索的特殊情況，而非大模型生成的主流場景。

（2）重點：核采樣（Top-p）+ 隨機采樣（溫度的核心作用場景）

核采樣（Top-p）的本質是 “動態劃定候選 token 范圍”，而非直接按概率選：

1. 第一步（排序與累積）：先將所有 token 按概率從高到低排序，然后依次累加概率，直到累積概率達到預設閾值 p（如 p=0.9），此時選中的所有 token 組成一個 “候選集合”（排除概率極低、累積后仍達不到 p 的 token）；
2. 第二步（重新歸一化與采樣）：對 “候選集合” 內的 token 概率重新歸一化（確保集合內概率和為 1），再從這個集合中隨機采樣選下一個 token。

而溫度的作用，正是在核采樣的 “候選集合” 中發揮關鍵影響：

• 低溫場景（如 T=0.1）：

  溫度低→概率分布極陡峭→核采樣篩選出的 “候選集合” 中，排名第一的 token 概率可能占比極高（如 95%），其他候選 token 概率僅 5%→即使在集合內隨機采樣，也幾乎只會選到高概率 token→輸出高度確定、穩定（核采樣僅排除了極低概率 token，溫度放大了候選集內的概率差距）；

• 高溫場景（如 T=2.0）：

  溫度高→概率分布平緩→核采樣篩選出的 “候選集合” 中，各 token 概率更平均（如排名第一的 token 占 40%，第二占 30%，第三占 20%）→隨機采樣時，低排名但在候選集內的 token 被選中的概率大幅提升→輸出更隨機、更多樣（核采樣劃定了范圍，溫度縮小了候選集內的概率差距）。

簡言之：核采樣負責 “圈出有資格被選的 token”，溫度負責 “調整這個圈子里各 token 的‘中獎概率’差距”—— 兩者協同，讓溫度即使不改變排名，也能通過影響核采樣候選集內的概率分布，最終改變輸出。

三、核心總結（錨定你的困惑，強化核采樣角色）

溫度的作用不是 “改變概率排名”，也不是 “替代核采樣”，而是與核采樣協同，通過調整概率分布的離散度，影響核采樣候選集內的隨機采樣結果：

• 若用貪心搜索：排名不變→輸出不變，溫度和核采樣均無效；

• 若用核采樣 + 隨機采樣：溫度通過改變候選集內的概率差距，直接影響 “低排名但在候選集內的 token 被選中的概率”—— 最終實現 “溫度越高，輸出越多樣；溫度越低，輸出越確定” 的效果。

  這也正是 “概率排名不變，但輸出仍受溫度影響” 的核心原因，而核采樣則是溫度發揮作用的重要載體。