LLM 參數設定界的「地雷故事」和業界經典的翻車現場，包你聽完印象深刻，也能在團隊開參數 review 時閃得遠遠的——
🧨 1.
「放飛自我」大翻車
組合：Temperature 1.5 + Top-p 0.99 + Top-k 0
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現場狀況：有人覺得「創意模式」就是要炸裂，全部設最大，反正創意越多越好。
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結果：生成內容根本語無倫次、瘋狂兜圈，開始自己跟自己聊天，甚至亂扯外星人，問天氣還能寫一篇詩。寫故事時角色突然變身、時空亂跳。
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真實案例：某公司測內部AI寫小說，結果看到一半角色變章魚，世界末日就突然出現小當家……
🧨 2.
「極端保守」死寂模式
組合：Temperature 0.1 + Top-p 0.5 + Top-k 5
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現場狀況：有人怕「出錯」，索性全部設得超低。
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結果：不論你怎麼問，永遠都是那幾句話反覆出現，問什麼都答「很抱歉，請您再描述一次」。
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真實案例：某客服 bot，客戶問什麼都只會回「您好，請問有什麼可以幫您？」連續五次，最後客戶怒噴：「這是機器人還是錄音帶？」
🧨 3.
「兩頭燒」矛盾設定
組合：Temperature 1.2 + Top-p 0.7 + Top-k 100
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現場狀況：某 PM 想「創意一點，但要精確」，所以參數一邊拉高一邊又壓低。
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結果：模型一會兒很保守，一會兒又亂入，產出極不穩定，明明主題一樣，回覆一下超簡短、一下開始腦洞。
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真實案例：某內容生成平台，產出的句子不是四平八穩，就是忽然開始押韻寫詩，team review 時大家直接傻眼：「這個AI有多重人格嗎？」
🧨 4.
「亂疊」Top-p + Top-k + 預設不一致
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現場狀況：開發者抄來的參數各自來自不同 repo，結果彼此打架。
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結果：有時候模型回應很正常，有時候直接 silent（因為預設 top-k 是 0 = 無上限，但 top-p 太小，反而什麼都選不到），log 還出現「無法取樣」錯誤。
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真實案例：有個團隊想參數自動化 A/B test，結果有一組完全沒人測過，production 線上用戶遇到「AI 沉默了」……
🧨 5.
「過度解放」長文災難
組合：Temperature 1.2 + Max token 2048 + Top-p 0.98
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現場狀況：客戶想要長文「越多越好」，結果參數全都放到極限。
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結果：一按生成，內容越寫越不收斂，有時還自帶結局，有時自問自答，甚至段落間主題跑掉，生成到 token 斷掉為止。
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真實案例：某新聞生成工具，開會檢查生成稿件時發現，一半的段落突然開始描述火星移民，另一半主題還留在台灣本地新聞。
🧨 6.
「一刀切」只設 Top-p 不設 Top-k
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現場狀況：預設只調 Top-p，不設 Top-k（或設成 0）。
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結果：有時效果OK，但碰到特殊主題（像冷門專業名詞、罕見拼音），top-p 計算完其實只剩下極少數單字，導致模型進入死循環、出現「鬼打牆」現象。
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真實案例：有團隊在生成醫學問答時，模型突然只會講「健康」、「注意飲食」、「運動」三個詞。
小總結
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參數不是越大越好，也不是越保守越穩，最怕的其實是「亂搭」沒經過測試。
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最保險的辦法就是：「每次調整只改一兩個，然後現場A/B測，讓真實用戶來用」。
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如果遇到沒邏輯的組合，大膽打回票才是工程師該有的自信！
常見設定範圍
參考範圍
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保守型應用（精準回覆、寫程式）：
Top-k 10~30（有的極端只設 5~10，確保只選最有機率的詞）
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聊天、寫作、創意場景：
Top-k 30~60 很常見
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極度發散、無限創意：
Top-k 80~100+，甚至設成 0（不限制）
Top-k 跟 Top-p 怎麼搭？
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同時設置時：
兩個條件都會生效，只有同時符合 Top-p 和 Top-k 篩選出來的詞才會參與取樣。
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如果 Top-p 很大（比如 0.95），但 Top-k 設很小（比如 10），那還是只從 10 個裡挑，實際 diversity 受限於 k。
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反之亦然。
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只設一個：
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只設 Top-k，取樣範圍固定。
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只設 Top-p，取樣範圍會隨每次生成情境變動（有時可能就只有幾個詞，有時上百個）。
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經驗法則（簡單版）
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想讓內容有創意但不失控：Top-k 設 30~40，Top-p 0.92 左右。
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想讓內容很嚴謹：Top-k 10~20，Top-p 0.85 左右。
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純娛樂/故事腦洞：Top-k 60~100，Top-p 0.95 以上。