“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。
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...
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。 模型使用以下逻辑选择部分单词加入备选集合 对所有单词按照概率从大到小进行排序 将备选集合中的概率逐个相加,当超过top_n时停止处理后面的单词 假设有这几个单词可供选择,
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 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 ...
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 ...