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...
简单来说就是Temperature 越高生成内容越放飞自我,更有创意,越低越贴近参考的知识;Top-p 越高生成的内容越喜欢用多样的表达方式,越低则越单调。 我们平时使用New Bing就提供的有创造力、平衡和精确三个模式,不同模式背后不仅 Prompt 不同,Temperature 和 Top-p 也是有明显区别的。 如何使用这两个参数 虽然,这...
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,
“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 ...
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...
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...
因为接下来会有个问题：为什么使用2而不是1?