有一种替代温度采样的方法,叫做核采样,模型会考虑概率质量在top_p内的tokens的结果。所以0.1意味着只有概率质量在前10%的tokens会被考虑。 我们通常建议此参数或temperature参数不要同时更改。 作用机制 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...
简单来说,它是一个控制模型输出多样性的参数。它的值范围通常在0到1之间。 当“top-p”值较高时:模型在生成答案时会考虑更多的可能性,从而使得输出的答案更加多样和丰富。你可以想象成一个开放的思维,愿意探索更多不同的观点和方向。 当“top-p”值较低时:模型在生成答案时会更加集中和确定,倾向于选择最可能...
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...
也就是说,Top-p越小,内容越单调。Top-p越大,越丰富。 How,如何使用这两个参数? 首先还是回到之前的我画的那张图,来看看Temperature和Top-p到底应该处于什么位置。 Temperature和Top-p是直接调控ChatGPT的内部参数,对应于图中的“ChatGPT”,然后然后得到想要的答案。常见的调控场景如下所示: 如果是严谨的学术...
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...
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 ...
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...
因为接下来会有个问题：为什么使用2而不是1?
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...