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"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":它的作用是惩罚原始文本中已经出现过的单词/短语,从而鼓励生成无重复的输出。这个参数是在生成句子的时候加入惩罚项来限制重复单词的,如果输出的文章...
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。
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...
其中,参数 text 表示要生成的文本,参数 max_tokens 表示要生成的文本的最大长度,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...
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。
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...
–`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 ...
但是并不是说什么结果都能输出来,还需要设置2个参数Top k和Top p。 生成一个词,有10万种可能性,并不是说所有词都能生成出来,不可能“今天吃啥”,输出“吃个大理石”、“吃个耳机”,这些词别给采样出来。 Top k在任务中就选概率前10个来采样,后面都给设置成0,后面的太离谱了,就别往外输出了。