正常LLM做 next token predicate 时，对输出的 logits 做 softmax，选择概率最大的token。
num_beams ：当我们设置 num_beams=2 后，就使用了 beam search 的方法，每次不是只直接选择概率最大的 token，而是保留 num_beams 个概率最大的 token 选择，接着进行下一轮的 next token predicate，把两次预测的 token的 联合概率作为选择标准，选取联合概率最大的分支。
top_k：当我们设置top_k=2之后，会对LLM输出的 logits 保留 top_k 个最大的，然后其他 token 的 logits 设置为负无穷-inf，再对所有 logits 进行 softmax，那么-inf就会变成0，选概率最大的token即可。实现了在top_k个概率最大的 token 中选取。
top_p：当我们设置top_p=0.8之后，对每个token的softmax的概率累积求和，当概率达到top_p之后，后面概率更小的token概率设置为-inf，然后再经过一次softmax重新分配概率，取概率最大的token。
temperature：当我们设置temperature=[0,2]之后，就是对softmax进行调节。temperature越大，softmax得到的各个token概率越平均，生成的随机性越大。
