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...
顶部K值参数(Top-p)用于限制ChatGPT生成回答时的词汇选择范围。具体来说,当设置了顶部K值后,模型只会从最可能的前K个词中进行选择。 较小的顶部K值会限制生成内容的多样性,使得回答更加确切和一致。而较大的顶部K值会扩大选择范围,使得回答更加多样和灵活。通过调整顶部K值,可以平衡生成的多样性和准确性。 六、重...
top-k抽样从概率最高的k个词中进行选择,而top-p抽样则从累积概率达到给定阈值(通常介于0.8到1.0之间)的词中进行选择。通过调整这些抽样参数,我们可以控制生成回复的多样性和可读性。 5.学习率(Learning rate):学习率是指在训练ChatGPT时用来更新模型参数的步长。较大的学习率可以加快模型的收敛速度,但可能会导致...
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-p值通常设置的比较高,如p=0.75,可以有效避免长尾中的低概率token作为候选项。当然可以同时使用top-k和top-p。若k和p同时启用,则p在k之后起作用。 2.3 frequency_penalty (频率惩罚) & resence_penalty(存在惩罚) 这两个参数都是通过影响模型的预测输出的概率分布来控制下一个生成的词。 frequency_penalty通...
top_logprobs (integer or null,可选):在0到5之间的整数,指定在每个令牌位置返回最可能的令牌数量,每个令牌都有一个相关的对数概率。如果使用此参数,logprobs必须设置为true。 max_tokens (integer or null,可选):在聊天完成中可以生成的最大令牌数。 n (integer or null,可选):默认为1。为每个输入消息生...
因此,平衡长度参数与其他参数(如温度、重复惩罚和 top-k 抽样)很重要。通过微调所有这些参数,用户可以优化与 ChatGPT 的对话,并产生更准确和引人入胜的回应。 温度 是影响 ChatGPT 回应随机性和创意性的参数。它控制模型的“创意”程度,即它偏离安全、保守答案的程度。 温度参数用于从可能跟在先前文本输入后的单...
Top-p (nucleus sampling) - 如果设置为 < 1,则只有概率加起来为 top_p 或更高的最小概率的最小标记集一代保留。 Top-k - 保留用于 top-k-filtering 的最高概率词汇令牌的数量。 Temperature - 用于对数分布 (logits distribution) 进行模块化的值。