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...
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...
温度:0.7(平衡连贯性和创造力)Top-p:0.8(允许选择多样的词汇,而不会变得混乱) 提示:“为一个新的无线蓝牙音箱生成产品评价[插入名字,包括它的特性,性能,设计特点]“,温度:0.7,Top-p:0.8 向ChatGPT发送提示内容,如下所示。 ChatGPT收到内容,返回结果如下: 产品评价:VibeTune 蓝牙音箱 特性: 卓越音质: VibeT...
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子集。例如,如果 Top-p 设置为 0.8,模型在生成文本时只会考虑词汇中最可能的 80%的单词。 Top-p 参数可以显著影响 ChatGPT 生成文本的质量和连贯性。较高的 Top-p 值可能导致更连贯和与上下文相关的文本,而较低的 Top-p 值可能导致更多样化...
GPT 的 API 中允许使用 top_p 和 temperature 两个参数调节模型输出的随机性,本文从模型运行的角度解释这两个参数的区别。 temperature 的作用机制 GPT 中的 temperature 参数调整模型输出的随机性。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...
2、temperature和top_p参数 除了max_tokens,调整temperature和top_p参数也能间接影响生成文本的长度。temperature控制输出的随机性,值越低,输出越保守;值越高,输出越随机。top_p使用核采样,通过选择具有最高累积概率的令牌来剪裁文本。 response=openai.Completion.create(engine="text-davinci-003",prompt="请写...
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...
这个参数被称为Top P,也称为Nucleus Sampling。 例如,如果将Top P参数设置为0.7,那么模型会选择可能性排名超过70%的词进行采样。这样可以保证生成的文本准确性较高,但可能会缺乏多样性。相反,如果将Top P参数设置为0.3,则会选择可能性超过30%的词进行采样,这可能会导致生成文本的准确性下降,但能够更好地增加多样...
"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...