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...
"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...
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_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_p:也称为nucleus sampling。与top_k类似,top_p参数用于选择累积概率大于p的词作为候选词。取值范围通...
Top-k 采样:只从概率最高的k个token中进行采样,k是一个超参数。这种方法可以控制生成输出的多样性,但...
和上下文无关的词也有可能被随机到，因此，可以设置个超参数top_k，仅从概率最大的k个词里边随机出来...
ChatGPT的超参数包括模型大小、温度(temperature)和顶级(top-k)采样等。在调优这些超参数时,我们需要考虑到模型生成的准确性、多样性和可控性三个方面。 首先,模型大小是超参数调优中最重要的因素之一。较大的模型能够处理更多的语义和句法规则,从而生成更加准确和流畅的回答。但是,增大模型规模也意味着计算资源和调用...
综上所述,ChatGPT技术的模型参数初始化方法和实用技巧对于优化模型的效果和鲁棒性非常重要。模型参数的初始化应该合理选择和调整,以提供良好的初始状态和稳定性。而实用技巧的应用则可以通过数据增强、对抗训练、温度调解以及Top-k和Top-p抽样等方法,进一步优化模型的生成效果和多样性。这些技术的应用将有助于改进ChatGP...
4. 控制temperature参数:ChatGPT的temperature参数用于调节生成文字的随机性。较高的temperature值会使生成的文字更加随机,可能会产生一些不太合理或不太连贯的内容,但有时也能帮助扩大输出的文字量。如果你不太关心输出的连贯性,可以尝试增加temperature值并观察结果。 5. 控制top-k或top-p参数:ChatGPT的top-k和top...