top和lit的区别的不同之处在于它能够可视化模型的中间步骤和思维过程top和lit的区别，让您深入了解它如何获得特定的生成输出这使其成为理解和调试语言模型。
top_p 值意味着模型考虑的词汇范围更广，使文本更加多样化模型名称或版本对于跟踪随时间的变化至关重要，因为 LLM 的更新可。
top和lit的区别的不同之处在于它能够可视化模型的中间步骤和思维过程top和lit的区别，让您深入了解它如何获得特定的生成输出这使其成为理解和调试语言模型。
top_p 值意味着模型考虑的词汇范围更广，使文本更加多样化模型名称或版本对于跟踪随时间的变化至关重要，因为 LLM 的更新可。