5. 顶部k抽样(Top-k sampling): 在这种设置下,模型将在每一步只考虑可能性最高的 k 个单词。例如,如果设置 k=10,那么模型每次选择单词时,只会在可能性最高的10个单词中选择。 顶部k抽样(Top-k sampling)是一种控制生成文本随机性的方法。在这种方法中,模型在每一步生成文本时,只会考虑可能性最高的k个...
较高的温度会导致更随机的回复,较低的温度会导致更确定的回复。 5. `max_length`:生成回复的最大长度限制。 6. `top_k`:在生成回复时,仅考虑概率最高的前k个词。 7. `top_p`:在生成回复时,保留累积概率达到给定阈值的最小集合。 这些参数可以根据具体需求进行调整,以获取最佳的回复效果。
"top_p":0.0 to 1.0 (默认 1.0) 使用温度的另一种选择,也叫核采样(nucleus sampling),建议不要同时使用temperature和top_p。"top_p"与另一个称为“top_k”的参数有关,它将模型限制为仅考虑最可能的前k个标记。这些选项一起提供了更多对生成文本多样性和质量的控制。 "presence_penalty":它的作用是惩罚原...
参数 temperature 表示生成文本的随机性,参数 top_k 和top_p 表示生成文本中保留的词汇和短语的数量和概率,参数 adversarial 表示是否生成对抗性文本,参数 uplication_penalty 表示对重复文本的惩罚,参数 length_penalty 表示对过短或过长文本的惩罚,参数 repetition_penalty 表示对重复词汇的惩罚,参数 num_samples 表示...
5. 控制top-k或top-p参数:ChatGPT的top-k和top-p参数可以用来过滤生成候选词。较高的top-k值或较低的top-p值会使模型有更多选择的词汇,可能导致更多文字的输出。 需要注意的是,以上方法对输出文字量的增加并不是绝对有效的,可能会带来其他问题。因此,在实际应用中需要根据具体需求进行尝试和调整。
top_k:在生成文本时,模型会为每个可能的下一个词分配一个概率。top_k参数用于选择具有最高概率的前k个词作为候选词。取值范围通常为正整数。通过调整top_k,可以影响输出结果的随机性和多样性。较大的top_k值会增加输出结果的随机性,而较小的top_k值会使输出更加确定。
–`top_k`和`top_p`:用于控制文本生成的选择性。较低的值会限制模型仅从最高概率的几个预测中进行选择,较高的值会放宽这个限制。 –`length`:生成文本的长度。 保存并关闭文件。 现在,在命令行终端中运行以下命令来启动ChatGPT: “` python cli.py ...
参数调节: ChatGPT 提供了temperature和top_k等参数,用于调节生成文本的随机性和多样性。temperature值越高,生成的文本越随机;top_k值越大,模型在生成每个词时考虑的候选词越多,从而增加多样性。 解码策略: 采用不同的解码策略,如 Beam Search、Nucleus Sampling 等,可以影响生成文本的多样性。Beam Search 倾向于生...
相对性标注方法是一种标注方法,它通过将两个或多个文本进行比较来减少标注者的主观偏见。例如,pair-wise和list-wise相结合的标注方法,先选出最相关的top-k个(list-wise),再在这top-k个当中做pair-wise排序。这样做不仅降低了标注的成本,而且可以减少标注者的主观偏见。