# temperature

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推論：取樣、Temperature 與生成

LLM 如何在推論期生成文字——greedy decoding、top-k、top-p、temperature——以及這些參數如何影響攻擊成功率。

Experiment with temperature and top-p settings to understand their impact on 越獄 success rates.

探索 how temperature and sampling parameters affect model susceptibility to 越獄s and safety boundary enforcement.

Systematically test how temperature,top-k,top-p parameters affect safety guardrail effectiveness.

透過操縱溫度、top-p、top-k、頻率懲罰與種子參數來降低安全對齊、啟用可重現性攻擊並繞過內容過濾的方法。