温度采样参数取值介于 0 和 2 之间。较高的值(如 0.8)将使输出更加随机,而较低的值(如 0.2)将使其更加集中和确定性。 我们通常建议此参数或top_p参数不要同时更改。 效果 随机性大可以理解为多次询问的回答多样性、回答更有创意、回答更有可能没有事实依据。随机性小可以理解为多次询问更有可能遇到重复的回答...
一般平常使用调的比较多的参数,当属temperature,top_p,presence_penalty, frequency_penalty,其中temperature,top_p控制的是生成文字的随机性(官方建议控制随机性,调整其中一个即可,不要两个都调整) 2.详细看看temperature,top_p参数原理 生成文字序列的随机性问题。在模型生成最终序列的过程中,总共涉及到两个环节,分别...
“top-p”参数就像是一个调节器,可以帮助我们根据需求调整模型的“思维方式”。 无论是寻求多样性和创新,还是追求确定性和稳妥,都可以通过合理调整“top-p”值来实现。
top_p 对回答的影响时机,是在 temperature 调整完 token 概率之后。但是官方建议不要同时使用这两个参数。 top_p 参数接受的是一个累积概率,top_p 的大小影响到候选 token 的数量。 我们还是假设有这几个单词可供选择 the: 0.5 a: 0.25 an: 0.15 some: 0.08 this: 0.02 假设我们设定 top_p = 0.7 ,模型...
top_p参数的值介于0和1之间（包括0和1），越接近0，生成的文本将越保守，可能性较高的token将更有可能被选中；越接近1，生成的文本将越大胆，更多的token会被选中，这会导致生成的文本更加多样化。例如，如果您将top_p设置为0.5，这意味着在生成的文本中，每个token的可能性都不超过0.5。这将导致生成的答案...
“控制温度和Top-P抽样”在自然语言处理中,控制温度是指通过调整生成文本的随机性和多样性,而Top-P抽样是一种生成文本的策略,它选择概率最高的前P个词作为候选词汇。这两个技术常用于生成文本的质量控制和多样性控制。 提示示例: 提示1: ”辩论实施普遍基本收入(UBI)的优缺点。提供三个支持UBI的论点和三个反对...
Top-P Top-p(也称为核采样或概率采样)是 ChatGPT 中用于控制对提示的响应中生成文本量的参数。该参数通过减少生成与提示无关或不相关的文本的可能性,帮助模型生成更连贯和与上下文相关的文本。 Top-p 通过过滤模型词汇中最不可能的单词来工作。模型生成一个词汇上的概率分布,Top-p 参数用于选择最可能的单词的...
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_p": 0.9, "frequency_penalty": 0.1, "presence_penalty": -0.6, "stop": ["hi", "how are you"] } 在调用Chat API时,开发者需要关注以下关键参数: prompt:用户输入的文本,作为生成对话的起点。 max_tokens:生成对话的最大长度(以token为单位)。 temperature:控制生成文本随机性的参数,值越大随机...