在大模型中，对话接口的参数对于控制生成文本的行为和特性至关重要。以下是您提到的参数以及其他一些常见参数的详细说明：

1. Temperature（采样温度）：
   • 作用：控制生成文本的随机性和多样性。较高的温度值会增加生成文本的随机性，使得模型更倾向于探索不那么可能的输出，从而增加文本的多样性。较低的温度值会使模型倾向于选择概率更高的输出，减少随机性，使生成的文本更加确定和一致。
   • 取值范围：[0, 2)，通常建议只设置temperature或top_p中的一个。
   • 默认值：不同系列的模型有不同的默认值，例如qwen-max系列、qwen-plus系列、qwen-turbo系列以及qwen开源系列默认为0.7；qwen-long默认为1.0。
2. Top_p（核采样的概率阈值）：
   • 作用：控制模型生成文本的多样性。top_p越高，生成的文本更多样。反之，生成的文本更确定。
   • 取值范围：（0,1.0]，通常建议只设置temperature或top_p中的一个。
   • 默认值：不同系列的模型有不同的默认值，例如qwen-max系列、qwen-plus系列、qwen-turbo系列以及qwen开源系列默认为0.8。
3. Presence_penalty（存在惩罚）：
   • 作用：控制模型生成文本时的内容重复度。正值根据它们在文本中出现的情况对新令牌进行惩罚，从而增加模型谈论新主题的可能性。
   • 取值范围：-2.0到2.0之间。
4. Max_tokens（最大Token数）：
   • 作用：限制模型生成的最大Token数，控制生成文本的长度。
   • 默认值：默认为无穷大，但实际受限于模型上下文长度的限制。
5. Seed（种子）：
   • 作用：设置seed参数会使文本生成过程更具有确定性，通常用于使模型每次运行的结果一致。
6. Stop（停止条件）：
   • 作用：当模型生成的文本即将包含指定的字符串或token_id时，将自动停止生成。
7. N（生成数量）：
   • 作用：控制生成的回复数量，即模型在一次请求中生成多少个独立的回复。
   • 取值范围：正整数，默认为1。
8. Stream（流式输出）：
   • 作用：如果设置，将发送部分消息增量，类似于ChatGPT中的体验。令牌将作为数据服务器推送事件随时可用，并通过终止流来发送 data:[DONE] 消息。
9. Frequency_penalty（频率惩罚）：
   • 作用：通过对已在文本中出现的token施加惩罚以增加输出内容的多样性。这使得对旧的和过度使用的token进行选择变得不太可能，从而让模型选择更新颖的token。
   • 取值范围：-2.0到2.0之间。

这些参数共同作用，使得大模型能够根据不同的应用场景和需求，灵活地调整生成文本的行为和特性。

参照：阿里、豆包一些大模型接口说明