大家用开源模型做Prompt工程时，到底怎么调temperature和top_p？

结构化输出直接上JSON mode或者function calling，比死磕prompt省心多了。

建议先固定top_p=0.9，重点调temperature，不同模型对温度敏感度差异很大，Qwen偏稳Llama偏飘。

结构化输出别硬磕prompt，直接上JSON mode或者Pydantic解析器，省心太多。

调参真没啥万能公式，我都是先固定temperature再扫top_p，Qwen和Llama的敏感区间完全不一样。结构化输出别硬磕prompt了，直接上JSON mode或者写个输出校验函数省事得多。

说实话temperature和top_p真没有万能组合，我拿同样的参数跑过Qwen和Llama，前者可能0.7刚好，后者就得往0.4以下压，跟模型训练时的采样分布关系很大。你不如先固定top_p=0.85，然后单独扫temperature，每个值跑个20条测试用例看输出质量，比瞎猜靠谱。至于few-shot被忽略，多半是模板里示例和查询之间分隔符不够清楚，或者示例数量太少，我一般会直接上JSON mode或者用function calling约束格式，省得跟prompt死磕。

调参真没啥银弹，我都是先固定temp再单独看top_p，Qwen和Llama的敏感区间差挺多的。
结构化输出别硬磕prompt了，直接上json mode或者写个parser兜底，省心太多。

不同模型对温度敏感度差挺多的，先固定top_p再扫温度区间试错最快。结构化输出直接上JSON模式省心，别硬刚prompt。

说实话你这个问题我太有共鸣了，调参这事儿真不是一套参数走天下。我自己试下来感觉temperature和top_p得分开看，temperature影响的是概率分布的尖锐程度，而top_p其实是截断采样空间，两个一起调才能控制“发散程度”。Qwen和Llama的底座训练方式不一样，对温度的敏感度差异很大，我建议你先固定top_p在0.85左右，然后单独扫temperature，从0.1到0.8每隔0.1测一遍，记录每个值下输出的重复率和跑题率，比盲目跟着教程走靠谱多了。关于few-shot被忽略的问题，我猜大概率是示例和你的query在语义空间上离得太远，模型没学会“格式”这个抽象概念，反而把示例内容当成了上下文。你可以试试把输出格式的要求写成“系统指令”放在最前面，并且用XML标签或者Markdown的代码块把格式模板包起来，很多开源模型对这类显式结构更敏感。至于结构化输出，如果你对JSON的合法性要求很高，别硬调prompt了，直接上JSON mode或者用Pydantic做输出解析，省心太多。最后想问你一句，你用的LangChain版本是0.2以上的吗？新版对输出解析器的支持好了很多，可能你之前遇到的格式问题换个处理方式就解决了。

说实话temperature和top_p从来就不是独立调的，得跟采样器一起看，比如repetition_penalty和no_repeat_ngram_size，Qwen和Llama对这几个参数的敏感度差挺多。我最近测下来Qwen适合先把温度拉到0.8再压top_p到0.85，Llama反而要温度0.4配top_p 0.95，你那个0.7在Qwen上好使可能正好碰上了它的偏好区间。

结构化输出这块，我劝你别死磕prompt，直接在pydantic里定义好JSON schema，然后让模型输出纯JSON再解析，比写十遍“请按以下格式”靠谱多了。langchain的output_parser虽然方便，但few-shot示例如果跟schema没对齐，模型很容易学歪，你可以试试把few-shot的输入输出都转成JSON对，效果会明显改善。

另外你提到模型忽略格式要求，我怀疑是系统提示词太长或者跟用户消息混在一起导致的注意力分散，试着把格式要求单独放在系统提示的末尾，用分隔符强调一下，或者干脆把示例拆成两条消息发，模型对独立消息的格式跟随能力强很多。

说实话调参这块真没啥统一公式，我自己的经验是temperature和top_p得跟着模型对齐方式走，Qwen对高温度容忍度就比Llama高不少，后者稍微高一点就放飞自我。结构化输出我建议别死磕prompt，直接上JSON mode或者function calling，开源模型对格式约束的支持其实比想象中好，LangChain那套模板反而容易把指令搞混。另外few-shot别贪多，两三个精炼例子够了，多了模型反而抓不住重点，你可以试试把格式要求放到system prompt里，效果往往比user prompt强。

其实可以先固定top_p=0.9，单独扫temperature，每个模型对温度的敏感度差别挺大的。结构化输出直接上JSON模式吧，比调prompt省心多了。

top_p可以不动，temperature按模型单独标定，Qwen和Llama的敏感区间差挺多的。

结构化输出别硬调prompt，直接上JSON mode或者function calling，省心多了。

结构化输出别死磕prompt，直接上JSON mode或者function calling，省心太多。

结构化输出别死磕prompt，直接上JSON mode或者function calling，省心太多。

说实话temperature和top_p真不是模型通用的，Qwen对温度敏感度低，Llama反而特别吃这个参数，我建议你先固定top_p=0.85，然后单独扫temperature，每个模型跑一组测试问题看输出分布再定。至于few-shot被忽略，八成是模板里示例和target格式离得太远，试试把格式要求写进system prompt里，或者每个示例后面直接跟一段“输出必须是JSON”的硬约束。结构化输出别硬调prompt了，直接上JSON mode或者function calling，省得跟模型斗智斗勇。

说实话你这情况我太懂了，Qwen和Llama对温度敏感度完全不是一个量级，我试过把top_p从0.9拉到0.95，Llama的输出稳定性直接崩了。后来我干脆给不同模型写了个小脚本，分别跑几个典型prompt，用困惑度或者人工打分挑参数，比瞎试靠谱多了。至于格式问题，别指望few-shot能约束住，我最后直接上了Pydantic输出解析器，配合function calling才把结构化输出稳住，硬调prompt是真的费头发。

调参真得看模型脾气，我一般先固定top_p再单独扫temperature，省得俩变量互相干扰。结构化输出别硬磕prompt，直接上JSON mode或者函数调用，省心多了。

说实话我之前也踩过这个坑，Qwen和Llama对温度敏感度完全不一样，后来发现跟模型训练时的采样分布有关系，建议你先固定top_p=0.95，然后单独扫temperature，每个模型画条曲线看输出质量，比两个参数一起调好定位问题。

至于few-shot被忽略，大概率是模板里分隔符不够醒目，试试在示例前后加特殊标记比如【示例开始】这种，或者直接把格式要求重复两遍，比单纯堆例子管用。

结构化输出别硬磕prompt，直接上JSON mode或者用Pydantic做输出解析，省心很多，尤其是公司内部demo，稳定性比调参重要多了。

调参别只看单一数值，不同模型对温度敏感度差异很大，建议先固定top_p扫温度区间。结构化输出直接上JSON mode吧，比硬调prompt省心太多。

说实话你这个问题我太有同感了，Qwen和Llama对温度敏感度完全不是一个量级，我甚至怀疑网上那些参数教程都是拿GPT-4试出来的，放到开源模型上根本不灵。我自己最近调Mixtral也是，temperature从0.5到0.8之间性能曲线直接跳崖，根本不存在什么通用区间，感觉更靠谱的思路是先固定top_p=0.95，然后单独扫temperature，每个模型跑一遍小样本验证集，看输出分布稳定性再定区间，比盲目照搬参数靠谱得多。至于few-shot被无视这事，我猜多半是LangChain模板里的分隔符和模型微调时见过的格式不一致，尤其是Qwen这种对ChatML格式敏感的模型，你试试把示例直接塞进system message里，或者改成更强烈的指令式结尾比如“严格按以下JSON结构输出”，效果会明显好一些。不过说实话，结构化输出我最后都是直接上JSON mode或者用Instructor库做函数调用，硬调prompt太费心力了，尤其公司里要稳定交付的话，纯文本约束根本扛不住用户乱输入。你现在的demo是纯RAG还是有做意图分类？如果只是简单问答，我建议干脆temperature调0.3以下，top_p放宽到0.9，然后靠后处理修格式，比在prompt上死磕要省事。要是你试了JSON mode还是有问题，咱可以交流下具体报错，我最近刚踩完一个Llama3.1的schema解析坑。

说实话你遇到的情况太典型了，temperature和top_p根本不是独立参数，它们俩是互相牵制的。Qwen对温度敏感度低，但top_p稍微调低一点就能稳住结构；Llama恰恰相反，它对温度更敏感，top_p反而可以放宽到0.95。我一般先固定top_p=0.9，然后只动temperature，每个模型跑一个从0.1到1.0的阶梯测试，看哪个区间输出既稳定又保留多样性，比瞎猜效率高多了。

说到few-shot被忽略，这多半是模板里示例和你的格式描述混在一起了，模型根本分不清哪些是示例哪些是规则。我习惯把格式要求单独放在最后一句，用“必须遵守”这种强指令，而且示例里只放输入输出，不带任何解释性文字。另外，如果输出还是乱飘，直接上JSON mode或者function calling，别跟prompt死磕，开源模型在这方面的指令遵循能力真的不如商用API稳定。

你提到LangChain，我怀疑是它的PromptTemplate默认拼接方式把你的格式指令稀释了，试试不用模板，直接硬编码一个完整字符串丢给模型，对比一下就知道。还有个小技巧，把temperature调低后，可以故意在prompt里加一句“如果信息不足，直接回答不知道”，能有效减少幻觉。暴力试错不是办法，但你可以搞个自动化脚本，批量测不同参数组合下的输出，记录格式符合率，比手动调快得多。

最后想问你一句，你那个内部知识库是纯检索问答，还是需要模型自己推理总结？如果是后者，我建议把top_p卡在0.85以下，不然推理链容易断裂。另外，Qwen和Llama的tokenizer对中文支持差异很大，你few-shot里的中文标点符号可能都会被切得乱七八糟，检查一下预处理流程，有时候问题根本不在参数上。