Best of：Best of是一个选择多个生成结果中最佳结果的策略。当设置了Best of时，模型会生成多个文本结果，然后选择其中最好的一个作为最终的输出。
Temperature（温度）是一种用于控制生成模型输出多样性的技术，通常用在语言模型、对话生成等任务中。在温度技术中，将模型生成的 logits（对数几率）除以一个称为 temperature 的参数，然后将结果作为 softmax 函数的输入。Temperature 控制了 softmax 函数输出概率分布的“平缓度”，即当 temperature 值较高时，模型生成的概率分布会更加均匀，而当 temperature 值较低时，模型生成的概率分布会更加尖锐。
在具体应用中，较高的 temperature 值可以促进生成多样性，使得生成的文本更加多样化，但可能会导致生成的文本不够准确；而较低的 temperature 值则有利于生成准确的文本，但可能导致生成的文本过于单一。因此，在使用温度技术时，需要根据具体任务和需求选择合适的 temperature 值来平衡生成的多样性和准确性。
这些参数可以根据具体需求进行调整，以控制生成文本的质量、多样性和惩罚机制等方面。
当涉及参数设置时，具体的取值需要根据应用场景和预期的生成结果来进行调整。
下面是几个案例，展示了如何使用这些参数以及它们的影响：
Top P（Nucleus Sampling）：假设我们希望生成一些有趣且多样化的句子。在这种情况下，我们可以使用Top P参数来控制生成文本的多样性。例如，我们设置Top P为0.8，表示模型在生成下一个词时，将从词汇表中概率分布的前80%中进行采样。这样做可以增加生成文本的多样性，因为模型在选择下一个词时会考虑更多的选项。
Frequency penalty：假设我们使用 GPT模型生成一些关于科技话题的段落。在这种情况下，我们希望避免生成重复的词语，以提高文本的质量和可读性。为了实现这一点，我们可以设置Frequency penalty参数，例如将其设置为0.2。这样，模型在生成文本时会尽量避免使用之前已经生成过的词语，从而减少重复性。
