九 采样策略分析
在前面几篇文章中，详细讲述了vllm的调度系统和模型推理流程，现在还剩下最后一个问题，即如何对齐输出结果。
本来觉得这部分内容很快就能写完，不过在实测过程中有很多疑点，最近忙于其他事情，没空研究这部分内容。这里先放个屁股，有机会再补上。
先列举下遇到的问题：
在模型输出特征一致的情况下， 影响输出token最大因素即是不同的采样策略，如transformers和vllm的推理结果会有偏差。
目前可以确定，是采样方法差异导致的推理结果不一致，在 https://zhuanlan.zhihu.com/p/658780653 文章中给出了改写方法，不过新版vllm中，情况比该文章描述的更复杂：
比如llama3和llama3.1，在prompt一样时，transformers和vllm的推理结果是对齐的，但qwen系列结果对不齐，这就很奇怪，因为vllm解码与采样策略是所有模型公用的。
另外大模型MLP过程中，down_proj计算，单batch与合并后的多batch计算结果会有少量差异，原因还没找到。
