Top-K 和 Top-P（也称为 Nucleus Sampling）是文本生成过程中常用的采样策略，它们的目标是通过影响采样词汇的范围来提高生成的质量和多样性。它们的主要区别在于如何确定候选词的范围。

1. Top-K Sampling

Top-K Sampling 的核心思想是，在每一步生成时，只从模型输出的概率分布中选择概率最高的 K 个词来进行采样，忽略剩下的所有词。

1. 模型首先预测下一个词的概率分布（通常包含所有词汇表中的词）。
2. 将所有可能的词按概率排序。
3. 选取前 K 个概率最大的词。
4. 在这 K 个词中根据它们的概率重新采样（即按比例选择下一个词）。

通过限制候选词的数量（K 值），可以有效避免生成低概率、不合理的词。提供了对生成多样性的一种简单、可控的机制。K 越大，生成越多样化。

但是，K 是一个固定值，不管前几名词的总概率是多少，它总是选择前 K 个词。对于某些情况下，候选词的概率分布可能有很强的长尾效应（前几个词占据绝大部分概率），而固定 K 可能引入太多低概率词。

2. Top-P Sampling

Top-P（Nucleus Sampling）的采样根据累积概率来选择候选词，而不是固定地选择前 K 个词。

1. 模型预测下一个词的概率分布。
2. 将词按概率从高到低排序。
3. 从排序的词中，选取累积概率达到 P 的最小词集合。比如，如果 P=0.9，则选择前几个词，使它们的概率之和至少为 0.9。
4. 在这些词中根据它们的概率重新采样。

动态选择候选词数量，P 的值控制了候选词的累积概率，而不依赖于固定数量的词。这个策略更适应不同的概率分布情况。例如，如果前几个词的概率很高，Top-P 会只选择这几个词；如果概率分布较为平坦，它会选择更多的词。更灵活，适应性强，避免了固定 K 值引入的不合理词。

控制生成多样性时，P 值的选择比 K 值复杂一些，P=0.9 等于选择了概率总和达到 90% 的词集合，而不是特定的词数量。