LLM 的Top-P参数 是在LLM中的每一层发挥作用，还是最后一层？

LLM 的Top-P参数 是在LLM中的每一层发挥作用，还是最后一层？

Top-P（核采样）是在大语言模型（LLM）生成文本的最后一步发挥作用，具体来说是在模型输出**原始分数（Logits）**之后、应用Softmax函数生成概率分布之前进行筛选。它的作用机制与Temperature（温度）类似，但逻辑不同，以下从技术原理、代码实现和应用场景三个维度展开说明：

一、技术原理：仅作用于生成阶段的最后一步

1. LLM的生成流程

LLM生成文本的核心流程可简化为：
输入文本 → 分词 → 多层Transformer处理 → 输出Logits → 后处理（Top-P/Top-K/Temperature） → 采样生成下一个Token
其中，Top-P的筛选操作发生在Logits生成之后、Softmax概率计算之前，属于生成流程的最后一步。

2. Top-P的具体作用位置

• Logits阶段：模型最后一层输出每个Token的原始分