存在惩罚(presence penalty):一种固定的惩罚,如果一个token已经在文本中出现过,就会受到惩罚。这会导致模型引入更多新的token/单词/短语,从而使其讨论的主题更加多样化,话题变化更加频繁,而不会明显抑制常用词的重复。 就像temperature 一样,频率惩罚和存在惩罚(frequency and presence penalties)会引导我们远离“最佳的...
需要实验调整: 应该根据实际情况进行实验,调整 Presence Penalty 的值,找到最适合您的应用的设置。 与其他参数的交互: Presence Penalty 会与其他参数(例如 Temperature, Top_p)相互作用,需要综合考虑。 在本地部署大模型Deepseek、llama、gemma等时,可以适当调整不同的Presence Penalty 参数,以获得更好的输出。 在Up...
在对话系统方面,应用适当的Presence Penalty可以使对话更加自然流畅,减少重复和冗余的回复。在智能客服方面,通过调整Presence Penalty参数,可以提高客服系统的回复质量和用户满意度。 结语 Presence Penalty作为大型语言模型中的一个重要参数,对于调节文本生成多样性具有显著的作用。通过合理设置该参数,可以在保证文本连贯性的...
在实际应用中,Presence Penalty 参数通常需要进行调参。一般来说,Presence Penalty 的大小会影响模型的泛化能力和稳定性。如果 Presence Penalty 参数设置得过大,模型可能会过度惩罚某些特征,导致模型在一些任务上的表现不佳。反之,如果 Presence Penalty 参数设置得过小,模型可能会过度关注某些特征,导致模型过拟合或者在某...
二、presencePenalty的作用及优化效果 控制元素出现频率:在大模型的训练过程中,某些元素可能因过于频繁地出现而导致模型对其产生过度关注。通过调整presencePenalty参数,可以有效控制这些元素的出现频率,使模型更加关注于全局数据分布。 提高模型泛化能力:合理的presencePenalty设置有助于减少模型在训练数据上的过拟合现象,增强...
一、大模型中的presence_penalty参数详解 在大模型训练过程中,presence_penalty参数的作用举足轻重。简而言之,该参数用于控制模型在生成文本时对已出现词汇的惩罚程度。通过调整这一参数,我们可以影响模型生成内容的多样性与连贯性。 具体来说,当presence_penalty参数设置得较高时,模型会倾向于避免重复使用已经出现过的词...
通过千帆大模型开发与服务平台,开发者可以更加便捷地利用presencePenalty等先进技术优化模型性能,提高文本生成的多样性和可读性。 例如,开发者可以在平台上选择适合的模型架构和参数设置,然后利用presencePenalty机制对模型进行微调。通过不断调整和优化,开发者可以逐步提升模型的性能表现,满足不同的应用场景需求。此外,千帆...
什么是人工智能领域模型的PresencePenalty 参数? 在人工智能领域中,模型的质量往往受到许多因素的影响,其中一个重要的因素是模型的 Prese 正则化 参数设置 生成模型 原创 JerryWang汪子熙 2023-05-13 09:40:26 119阅读 On the Security of Lattice-Based Fiat-Shamir Signatures in thePresenceof Randomness Leakage ...
Presence Penalty 参数可以看作是对生成文本中重复内容的一种惩罚。当该参数设置较高时,生成模型会尽量避免产生重复的词语、短语或句子。相反,如果 Presence Penalty 参数较低,则生成的文本可能会包含更多重复的内容。通过调整 Presence Penalty 参数的值,可以实现对生成文本的原创性和多样性的控制。 Presence Penalty 参...
Top-p 参数(又称为 Nucleus Sampling)用于控制生成文本的确定性。Top-p 参数设置为较低的值时,生成模型会更倾向于选择概率较高的词汇,从而生成更确定性的文本。 Presence Penalty 参数通常在多任务学习和迁移学习中使用,它可以帮助模型在不同的任务之间保持一定的平衡,避免在某些任务上过分关注,从而提高模型的泛化能...