所以,通过调整温度参数,你可以控制模型输出的随机性,从而影响生成内容的创新性和一致性。 4. 顶部p抽样(Top-p sampling): 这是另一种控制输出随机性的方法。在这种情况下,模型将在每一步选择一个概率分布中的一组单词,这组单词的累积概率不超过 p。例如,如果设置 p=0.9,模型将在概率总和为 0.9 的最可能的单...
温度系数,采样Top-p,frequency_penalty、resence_penalty目的是一样的,控制文本生成的多样性以及质量,方式上略有差异,这些可以根据不同任务灵活选择。另外,不知道怎么设置时,也可以去官网借鉴一下,对应不同任务官方例子给出的prompt、参数设置。
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...
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...
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...
Top P 你会经常遇到的另一个模型参数被称为“Top P”。 Top P 是温度的一种替代物。 Top P 值是在 0 和 1 之间的概率。 Top P 值为 0.1 意味着在预测中只使用前 10% 的 token 来选择。 在你的模型中,使用温度或 Top P 是一个很好的做法,但不能同时使用。
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...
采样温度的设置,介于0到2之间。较高的值(例如0.8)会使输出更加随机,而较低的值(例如0.2)会使其更加专注和确定性。 我们通常建议修改此项,但不建议同时修改top_p。 看到这,我就又开始有了新想法,那既然我们对对话时可以使用温度参数temperature,那是不是我也可以使用其它的API参数呢?那就来试试 ...