在上一篇教程中，我们探讨了模型训练的两个重要阶段——预训练与微调。这两个阶段是构建一个能够生成自然语言的模型的基础。在这篇文章中，我们将深入探讨如何优化训练过程，以提高模型性能和收敛速度。

在前一篇文章中，我们探讨了模型训练过程中的优化方法。本篇将聚焦在生成过程中的输入处理，我们将了解如何将用户输入转换为模型可以理解的格式，并为后续的生成过程打下基础。最后，我们还将介绍一些实际案例，

在上篇中，我们探讨了生成过程的输入处理。了解了模型如何将用户输入转化为可理解的格式，而这一过程为后续的生成环节打下了良好的基础。在本篇中，我们将关注于生成过程中的“采样”机制，以及模型是如何利用这

在上一篇文章中，我们探讨了采样与生成的基本概念，以及如何利用不同的生成策略影响模型的输出。而在本篇中，我们将深入分析温度与多样性控制的机制，如何影响文字生成的风格与内容多样性，这些概念