성능을 즉시 향상시키기 위해 상위 7 개의 LLM 매개 변수

질문에 대답 할뿐만 아니라 의도의 뉘앙스를 이해하는 AI와 상호 작용한다고 가정 해 봅시다. 그것은 거의 인간을 느끼는 맞춤형 반응을 만들어 냈습니다. 이런 일이 어떻게 발생합니까? 대부분의 사람들은 비밀이 LLM 매개 변수에 있다는 것을 깨닫지 못합니다.

Chatgpt와 같은 AI 모델이 놀랍도록 생생한 텍스트를 생성하는 방법을 궁금해했다면, 당신은 올바른 장소에 있습니다. 이 모델들은 다음에 무엇을 말 해야할지 마술처럼 알지 못합니다. 대신, 그들은 주요 매개 변수에 의존하여 창의성에서 정확성, 일관성에 이르기까지 모든 것을 결정합니다. 호기심 많은 초보자이든 노련한 개발자이든, 이러한 매개 변수를 이해하면 프로젝트의 새로운 수준의 AI 잠재력을 잠금 해제 할 수 있습니다.

이 기사는 GPT-4O와 같은 LLMS (Lange Models)가 작동하는 7 가지 필수 생성 매개 변수에 대해 논의합니다. 온도 설정에서 Top-K 샘플링에 이르기 까지이 매개 변수는 AI의 출력을 제어하기 위해 조정할 수있는 다이얼 역할을합니다. 그것들을 마스터하는 것은 광대 한 AI 텍스트 생성 세계를 탐색하기 위해 스티어링 휠을 얻는 것과 같습니다.

개요

• 온도, max_tokens 및 상위 P 모양 AI 생성 텍스트와 같은 주요 매개 변수가 어떻게되는지 알아보십시오.
• LLM 매개 변수 조정이 AI 출력의 창의성, 정확성 및 일관성을 향상시키는 방법을 알아보십시오.
• 모든 응용 프로그램에 대한 텍스트 생성을 사용자 정의하기 위해 7 가지 필수 LLM 매개 변수를 마스터하십시오.
• 이러한 매개 변수와의 출력 길이, 다양성 및 사실 정확도를 제어하여 AI 응답을 미세 조정합니다.
• 주파수와 존재 처벌을 조정하여 반복적이고 일관되지 않은 AI 출력을 피하십시오.
• 이러한 중요한 LLM 설정을 이해하고 최적화하여 AI 텍스트 생성의 잠재력을 최대한 활용하십시오.

목차

• LLM 매개 변수는 무엇입니까?
  • LLM 생성 매개 변수의 영향을받는 주요 측면 :
• 7 LLM 매개 변수의 실제 구현
  • 필요한 라이브러리를 설치하십시오
  • 모든 코드 스 니펫에 대한 기본 설정
• 1. 맥스 토큰
  • 구현
• 2. 온도
  • 구현
• 3. Top-P (핵 샘플링)
  • 구현
• 4. Top-K (토큰 샘플링)
  • 구현
• 5. 주파수 페널티
  • 구현
• 6. PRESENTINT 페널티
  • 구현
• 7. 순서를 중지하십시오
  • 구현
• 이 LLM 매개 변수는 어떻게 함께 작동합니까?
• 결론

LLM 매개 변수는 무엇입니까?

GPT-O1과 같은 대형 언어 모델 (LLM)의 맥락에서 생성 매개 변수는 모델이 응답을 생성하는 방식에 영향을 미치는 설정 또는 구성입니다. 이 매개 변수는 창의성, 일관성, 정확도 및 길이와 같은 출력의 다양한 측면을 결정하는 데 도움이됩니다.

생성 매개 변수를 모델의 "제어 노브"로 생각하십시오. 그것들을 조정하면 텍스트를 생성 할 때 AI가 동작하는 방식을 변경할 수 있습니다. 이 매개 변수는 가능한 워드 조합의 방대한 공간을 탐색 할 때 모델을 안내하여 사용자의 입력에 따라 가장 적합한 응답을 선택합니다.

이러한 매개 변수가 없으면 AI는 덜 유연하고 종종 행동에서 예측할 수 없습니다. 이를 미세 조정함으로써 사용자는 모델을보다 집중적이고 사실적으로 만들거나보다 창의적이고 다양한 응답을 탐색 할 수 있습니다.

LLM 생성 매개 변수의 영향을받는 주요 측면 :

1. 창의성 대 정확도 : 일부 매개 변수는 모델의 응답이 "창의적"또는 "예측 가능한"방법을 제어합니다. 당신은 안전하고 사실적인 반응을 원하거나 더 상상력있는 것을 추구합니까?
2. 응답 길이 : 이 설정은 단일 응답에서 모델이 생성하는 금액에 영향을 줄 수 있습니다.
3. 출력의 다양성 : 모델은 가장 가능성이 높은 단어에 초점을 맞출 수 있거나 더 넓은 범위의 가능성을 탐색 할 수 있습니다.
4. 환각의 위험 : 지나치게 창의적 인 설정은 모델이“환각”또는 그럴듯한 소리를 낼 수 있지만 사실적으로 잘못된 응답을 생성 할 수 있습니다. 매개 변수는 그 위험의 균형을 맞추는 데 도움이됩니다.

각 LLM 생성 매개 변수는 최종 출력을 형성하는 데 고유 한 역할을하며이를 이해함으로써 AI를 사용자 정의하여 특정 요구 나 목표를 더 잘 충족시킬 수 있습니다.

7 LLM 매개 변수의 실제 구현

필요한 라이브러리를 설치하십시오

OpenAI API를 사용하여 Max_Tokens, 온도 등과 같은 매개 변수를 제어하기 전에 OpenAI Python 클라이언트 라이브러리를 설치해야합니다. PIP를 사용 하여이 작업을 수행 할 수 있습니다.

 ! pip install openai

라이브러리가 설치되면 각 매개 변수에 대해 다음 코드 스 니펫을 사용할 수 있습니다. your_openai_api_key를 실제 OpenAI API 키로 바꾸십시오.

모든 코드 스 니펫에 대한 기본 설정

이 설정은 모든 예에서 일정하게 유지됩니다. GPT 모델과 상호 작용하기위한 기본 설정 으로이 섹션을 재사용 할 수 있습니다.

 OpenAi 가져 오기
# OpenAI API 키를 설정하십시오
openai.api_key = 'your_openai_api_key'
# 예제에서 재사용 할 수있는 간단한 프롬프트 정의
프롬프트 = "인공 지능의 개념을 간단한 용어로 설명하십시오"

1. 맥스 토큰

max_tokens 매개 변수는 모델에 의해 생성 된 출력 길이를 제어합니다. "토큰"은 텍스트의 복잡성에 따라 한 문자만큼 짧거나 한 단어만큼 짧을 수 있습니다.

• 낮은 값 (예 : 10) : 짧은 응답을 생성합니다.
• 높은 값 (예 : 1000) : 더 길고 더 자세한 응답을 생성합니다.

왜 중요한가요?

적절한 max_tokens 값을 설정하면 응답이 빠른 스 니펫인지 심층적 인 설명인지 제어 할 수 있습니다. 이것은 텍스트 요약과 같이 간결성이 핵심적인 응용 프로그램에 특히 중요합니다. 텍스트 요약 또는 지식 집약적 인 대화에서와 같이 자세한 답변이 필요한 경우에 특히 중요합니다.

참고 : max_token 값은 이제 max_completion_tokens의 유리로 더 이상 사용되지 않으며 O1 시리즈 모델 과 호환되지 않습니다 .

구현

OpenAI 모델과 함께 Max_Tokens 매개 변수를 사용하여 생성 된 출력의 길이를 제어하는 ​​방법은 다음과 같습니다.

 OpenAi 가져 오기
client = openai.openai (api_key = 'your_api_key')
max_tokens = 10
온도 = 0.5
응답 = client.chat.completions.create (
model = "gpt-4o",
메시지 = [
{ "역할": "사용자",
"콘텐츠": "인도의 수도는 무엇입니까? 방문 할 7 곳을 줘"}
],,
max_tokens = max_tokens,
온도 = 온도,
n = 1,
))
print (response.choices [0] .message.content)

산출

max_tokens = 10

• 생산량 : '인도의 수도는 뉴 델리입니다. 여기에 '
• 응답은 매우 짧고 불완전하며 토큰 제한으로 인해 차단됩니다. 기본 정보를 제공하지만 정교하지 않습니다. 문장이 시작되지만 끝나지 않아 방문 할 장소를 나열하기 직전에 잘라냅니다.

max_tokens = 20

• 생산량 : '인도의 수도는 뉴 델리입니다. 뉴 델리에서 방문 할 7 가지 장소는 다음과 같습니다. \ n1. '
• 토큰 제한이 약간 높으면 응답은 장소를 나열하기 시작하지만 다시 끊기 전에 첫 번째 항목을 시작하는 것만 관리합니다. 유용한 세부 사항을 제공하거나 단일 장소 설명을 완료하기에는 여전히 너무 짧습니다.

max_tokens = 50

• 생산량 : '인도의 수도는 뉴 델리입니다. 뉴 델리에서 방문 할 7 가지 장소는 다음과 같습니다. \ n1. ** India Gate ** :이 상징적 인 기념비는 뉴 델리의 Rajpath를 따라 위치한 전쟁 기념관입니다. 그것은 세계에서 죽은 군인들에게 전념하고 있습니다. '
• 여기서는 응답이 더 상세하여 완전한 소개와 첫 번째 위치 인 India Gate 에 대한 설명의 시작을 제공합니다. 그러나 중간 문장이 중단되며, 이는 전체 목록에 충분하지 않지만 적어도 하나 또는 두 개의 항목에 대해 더 많은 컨텍스트와 설명을 제공 할 수 있음을 시사합니다.

max_tokens = 500

• 출력 : (7 장소에 대한 자세한 응답)
• 이 큰 토큰 제한으로 응답이 완료되며 뉴 델리에서 방문 할 7 곳의 자세한 목록을 제공합니다. 각 장소에는 간단하지만 유익한 설명이 포함되어 있으며 그 중요성과 역사적 중요성에 대한 맥락을 제공합니다. 응답은 완전히 표현되어 있으며보다 복잡하고 설명적인 텍스트를 허용합니다.

2. 온도

온도 매개 변수는 모델의 응답이 얼마나 무작위 또는 창의적인지에 영향을 미칩니다. 본질적으로 응답이 얼마나 결정적이어야하는지에 대한 척도입니다.

• 저온 (예 : 0.1) : 모델은 더 집중적이고 예측 가능한 응답을 생성합니다.
• 고온 (예 : 0.9) :이 모델은보다 창의적이고 다양하거나 "거친"응답을 생성합니다.

왜 중요한가요?

이것은 톤을 제어하는 ​​데 적합합니다. 기술 답변 생성, 정밀한 문제, 스토리 텔링이나시와 같은 창의적인 작문 작업을위한 고온과 같은 작업에 저온을 사용하십시오.

구현

온도 매개 변수는 출력의 무작위성 또는 창의성을 제어합니다. 새로운 모델과 함께 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

 OpenAi 가져 오기
클라이언트 = OpenAi.openai (API_KEY = API_KEY)
max_tokens = 500
온도 = 0.1
응답 = client.chat.completions.create (
model = "gpt-4o",
메시지 = [
{ "역할": "사용자",
"콘텐츠": "인도의 수도는 무엇입니까? 방문 할 7 곳을 줘"}
],,
max_tokens = max_tokens,
온도 = 온도,
n = 1,
정지 = 없음
))
print (response.choices [0] .message.content)

산출

온도 = 0.1

출력은 엄격하게 사실적이고 공식적이며 최소한의 변화 또는 장식으로 간결하고 간단한 정보를 제공합니다. 백과 사전 항목처럼 읽어 선명도와 정밀도를 우선시합니다.

온도 = 0.5

이 출력은 사실적인 정확도를 유지하지만 문장 구조에 더 많은 변동성이 도입됩니다. 그것은 약간 더 매력적이고 창의적 인 분위기를 제공하지만 여전히 사실에 근거하고 있습니다. 0.1 출력과 비교하여 약간의 리 워드 및 추가 세부 사항을위한 공간이 조금 더 있습니다.

온도 = 0.9

설명적이고 생생한 언어가있는 가장 창의적인 버전. 주관적인 요소와 다채로운 세부 사항을 추가하여 여행 이야기 나 안내서처럼 느껴지고 분위기, 문화적 중요성 및 사실을 강조합니다.

3. Top-P (핵 샘플링)

핵 샘플링이라고도하는 TOP_P 매개 변수는 다양한 응답을 제어하는 ​​데 도움이됩니다. 토큰 선택의 누적 확률 분포에 대한 임계 값을 설정합니다.

• 낮은 값 (예 : 0.1) : 모델은 가능한 응답의 상위 10% 만 고려하여 변동을 제한합니다.
• 높은 값 (예 : 0.9) : 모델은 더 넓은 범위의 가능한 응답을 고려하여 변동성을 증가시킵니다.

왜 중요한가요?

이 매개 변수는 창의성과 정밀도의 균형을 맞추는 데 도움이됩니다. 온도와 쌍을 이루면 다양하고 일관된 응답을 생성 할 수 있습니다. 창의적인 유연성을 원하지만 여전히 어느 정도의 제어가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

구현

핵 샘플링이라고도하는 Top_p 매개 변수는 응답의 다양성을 제어합니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

 OpenAi 가져 오기
클라이언트 = OpenAi.openai (API_KEY = API_KEY)
max_tokens = 500
온도 = 0.1
top_p = 0.5
응답 = client.chat.completions.create (
model = "gpt-4o",
메시지 = [
{ "역할": "사용자",
"콘텐츠": "인도의 수도는 무엇입니까? 방문 할 7 곳을 줘"}
],,
max_tokens = max_tokens,
온도 = 온도,
n = 1,
top_p = top_p,
정지 = 없음
))
print (response.choices [0] .message.content)

산출

온도 = 0.1
top_p = 0.25

고도로 결정적이고 사실 중심 :이 낮은 TOP_P 값 에서이 모델은 좁은 옵션의 좁은 풀에서 단어를 선택하여 최소한의 변동성을 가진 간결하고 정확한 응답으로 이어집니다. 각 위치는 핵심 사실에 대한 엄격한 준수로 설명되어 창의성이나 추가 세부 사항을위한 여지가 거의 없습니다.

예를 들어, India Gate에 대한 언급은 디자인이나 분위기와 같은 추가 세부 사항없이 전쟁 기념관과 역사적 중요성에 순전히 초점을 맞추고 있습니다. 언어는 간단하고 공식적으로 남아있어 산만하지 않고 명확성을 보장합니다. 이로 인해 출력은 정밀도와 모호함이 필요한 상황에 이상적입니다.

온도 = 0.1
top_p = 0.5

창의성과 사실 정확도 사이의 균형 : Top_p = 0.5를 사용하면 모델은 사실상 콘텐츠에 중점을 두는 동시에 더 다양한 문구로 약간 열립니다. 이 수준은 주요 사실에서 너무 멀리 표류하지 않고 더 풍부한 이야기를 제공하는 추가 상황 정보를 소개합니다.

예를 들어, Red Fort에 대한 설명 에서이 생산량에는 독립 기념일에 깃발을 들어 올리는 총리에 대한 세부 사항이 포함되어 있습니다. 출력은 약간 더 대화적이고 매력적이며 사실과 약간의 맥락을 원하는 독자들에게 호소합니다.

• 더 편안하지만 여전히 사실상 사실이어서 문구에 약간의 가변성을 허용하지만 여전히 상당히 구조화됩니다.
• 문장은 덜 단단하며 독립 기념일의 Red Fort에서 국기의 발자국과 Edwin Lutyens 경의 인도 게이트의 설계를 언급하는 등의 더 넓은 범위가 포함되어 있습니다.
• 문구는 TOP_P = 0.1에 비해 약간 더 유동적이지만 사실적이고 간결하게 유지됩니다.

온도 = 0.5
top_p = 1

가장 다양하고 창의적으로 광범위한 출력 : TOP_P = 1 에서이 모델은 최대의 다양성을 허용하여보다 유연하고 광범위한 설명을 제공합니다. 이 버전에는 더 풍부한 언어와 추가로 예상되는 컨텐츠가 포함됩니다.

예를 들어, 주목할만한 장소 목록에 Raj Ghat을 포함시키는 것은 표준 역사적 또는 건축 랜드 마크에서 벗어나고 Mahatma Gandhi의 기념관으로서의 중요성을 강조함으로써 인간의 손길을 더합니다. 설명에는 Lotus Temple이 방문객을 끌어들이는 고요한 환경을 가지고있는 방법과 같은 감각 또는 감정적 언어도 포함될 수 있습니다. 이 설정은 사실적으로 정확할뿐만 아니라 더 광범위한 청중에게 매력적이고 호소하는 콘텐츠를 제작하는 데 이상적입니다.

4. Top-K (토큰 샘플링)

TOP_K 매개 변수는 다음 단어를 예측 (생성) 할 때 다음 토큰을 가장 많이 고려하는 것으로 모델을 제한합니다.

• 낮은 값 (예 : 50) : 모델을보다 예측 가능하고 제한된 응답으로 제한합니다.
• 높은 값 (예 : 500) : 모델이 더 많은 수의 토큰을 고려하여 다양한 응답을 증가시킬 수 있습니다.

왜 중요한가요?

TOP_P와 유사하지만 TOP_K는 모델이 선택할 수있는 토큰 수를 명시 적으로 제한하므로 출력 변동성에 대한 엄격한 제어가 필요한 응용 프로그램에 유용합니다. 공식적이고 구조화 된 응답을 생성하려면 낮은 TOP_K를 사용하면 도움이 될 수 있습니다.

구현

TOP_K 매개 변수는 TOP_P와 같은 OpenAI API에서 직접 사용할 수 없지만 TOP_P는 토큰 선택을 제한하는 유사한 방법을 제공합니다. 그러나 TOP_P 매개 변수를 프록시로 사용하여 토큰의 임의성을 여전히 제어 할 수 있습니다.

 OpenAi 가져 오기
# API 키로 OpenAI 클라이언트를 초기화하십시오
클라이언트 = OpenAi.openai (API_KEY = API_KEY)
max_tokens = 500
온도 = 0.1
top_p = 0.9
응답 = client.chat.completions.create (
model = "gpt-4o",
메시지 = [
{ "역할": "사용자", "콘텐츠": "인도의 수도는 무엇입니까?
],,
max_tokens = max_tokens,
온도 = 온도,
n = 1,
top_p = top_p,
       정지 = 없음
))
print ( "Top-K 예제 출력 (Top_p 사용 프록시 사용) :")
print (response.choices [0] .message.content)

산출

 Top-K 예제 출력 (Top_p 사용 프록시 사용) :<br><br> 인도의 수도는 뉴 델리입니다. 방문 할 7 가지 주목할만한 곳이 있습니다<br> 뉴 델리 :<br><br> 1. ** 인도 게이트 ** - 이것은 Rajpath에 위치한 전쟁 기념관입니다.<br> 인도 뉴 델리의 의식 축의 동쪽 가장자리, 이전에는<br> 킹스 웨이. 제 1 차 세계 대전 중에 죽은 군인들에게 경의를 표하고<br> 세 번째 앵글로 아프간 전쟁.<br><br> 2. ** Red Fort (Lal Qila) ** - 인도 델리시의 역사적인 요새,<br> 이는 무갈 황제의 주요 거주지 역할을했습니다. 매년<br> 인도 독립 기념일 (8 월 15 일), 총리는 국가<br> 요새의 정문에 깃발을 깃발하고 전국 방송 연설을 제공합니다.<br> 성벽에서.<br><br> 3. ** Qutub Minar ** - Mehrauli에 위치한 유네스코 세계 문화 유산 부지<br> 델리 지역, Qutub Minar는 5의 73 미터 테이퍼 타워입니다.<br> 14.3 미터의 기본 직경을 가진 Storeys는 상단에서 2.7 미터로 감소합니다.<br> 피크의. 그것은 1193 년에<br> 델리의 마지막 힌두교 왕국의 패배 후 델리 술탄국.<br><br> 4. ** Lotus Temple ** - 꽃 모양으로 주목할 만하면<br> 도시의 눈에 띄는 매력. 종교 나 어떤 것에 관계없이 모든 사람에게 열려 있습니다<br> 다른 자격, Lotus Temple은 명상을위한 훌륭한 장소입니다.<br> 그리고 평화를 얻습니다.<br><br> 5. ** Humayun 's Tomb ** - 또 다른 유네스코 세계 문화 유산, 이것은 무덤입니다.<br> Mughal 황제 Humayun의. 그것은 Humayun의 첫 번째 아내가 의뢰했습니다<br> 그리고 1569-70 년에 Empress Bega Begum, CONCONT, Mirak이 디자인했습니다.<br> Mirza Ghiyas와 그의 아들 Sayyid Muhammad.<br><br> 6. ** Akshardham Temple ** - 힌두교 사원과 영적 문화 캠퍼스<br> 인도 델리. Akshardham Mandir라고도 불리우며 수천 년을 전시합니다<br> 전통적인 힌두교와 인도 문화, 영성 및 건축.<br><br> 7. ** Rashtrapati Bhavan ** - 인도 대통령의 공식 거주지.<br> 뉴 델리의 Rajpath의 서쪽 끝에 위치한 Rashtrapati Bhavan<br> 광대 한 저택이며 건축물은 아슬 아슬합니다. 그것은 통합된다<br> Mughal 및 European을 포함한 다양한 스타일은 다음과 같습니다

5. 주파수 페널티

주파수 _penalty 매개 변수는 이전에 사용한 단어를 반복하지 않도록 모델이 방해합니다. 그것은 이미 출력에 나타난 토큰의 확률을 줄입니다.

• 낮은 값 (예 : 0.0) : 모델은 반복을 위해 처벌하지 않습니다.
• 높은 가치 (예 : 2.0) :이 모델은 반복적 인 단어를 크게 불쾌하게하여 새로운 컨텐츠의 생성을 장려합니다.

왜 importnt입니까?

이것은 모델이 창의적인 작문과 같이 반복적 인 출력을 피하기를 원할 때 유용합니다. 반대로 반복되는 용어가 명확성에 도움이 될 수있는 기술적 인 글쓰기에서 더 낮은 처벌을 원할 수 있습니다.

구현

주파수 _penalty 매개 변수는 생성 된 출력에서 ​​반복적 인 단어 사용을 제어하는 ​​데 도움이됩니다. GPT-4O와 함께 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

 OpenAi 가져 오기
# API 키로 OpenAI 클라이언트를 초기화하십시오
client = openai.openai (api_key = 'your_api_key')
max_tokens = 500
온도 = 0.1
top_p = 0.25
주파수 _penalty = 1
응답 = client.chat.completions.create (
model = "gpt-4o",
메시지 = [
{ "역할": "사용자", "콘텐츠": "인도의 수도는 무엇입니까?
],,
max_tokens = max_tokens,
온도 = 온도,
n = 1,
top_p = top_p,
주파수 _penalty = 주파수 _penalty,
정지 = 없음
))
print (response.choices [0] .message.content)

산출

주파수 _penalty = 1

자연 흐름을 유지하면서 약간의 반복으로 균형을 이루었습니다. 일부 반복이 허용되는 창의적 글쓰기와 같은 상황에 이상적입니다. 설명은 명확하고 응집력이있어 과도한 중복성없이 쉽게 읽을 수 있습니다. 명확성과 흐름이 모두 필요할 때 유용합니다.

주파수 _penalty = 1.5

반복 감소로 더 다양한 문구. 언어 적 다양성이 보고서 나 기사와 같은 가독성을 향상시키는 상황에 적합합니다. 텍스트는보다 역동적 인 문장 구조를 소개하면서 명확성을 유지합니다. 일관성을 잃지 않고 과도한 반복을 피하기 위해 기술적 인 글쓰기에 도움이됩니다.

주파수 _penalty = 2

다양성을 극대화하지만 유창성과 응집력을 희생 할 수 있습니다. 출력은 균일하지 않아 더 다양하지만 때로는 부드러움을 잃는다. 높은 변형으로 인한 혜택을받는 창의적인 작업에 적합하지만 불일치로 인해보다 공식적이거나 기술적 인 맥락에서 명확성을 줄일 수 있습니다.

6. PRESENTINT 페널티

PRESENTINE_PENALTY 매개 변수는 주파수 페널티와 유사하지만 단어가 얼마나 자주 사용되는지에 따라 처벌하는 대신, 지금까지 응답에 단어가 전혀 나타 났는지에 따라 처벌을받습니다.

• 낮은 값 (예 : 0.0) :이 모델은 단어를 재사용 한 것에 대해 불이익을받지 않습니다.
• 높은 값 (예 : 2.0) : 모델은 이미 나타난 단어를 사용하지 않습니다.

왜 중요한가요?

PRESENTINT PERALTIES는보다 다양한 콘텐츠 생성을 장려하는 데 도움이됩니다. 브레인 스토밍 세션에서와 같이 모델이 새로운 아이디어를 지속적으로 도입하기를 원할 때 특히 유용합니다.

구현

PRESENTINE_PENALTY는 모델이 이미 소개 한 아이디어 나 단어를 반복하지 못하게합니다. 적용하는 방법은 다음과 같습니다.

 OpenAi 가져 오기
# API 키로 OpenAI 클라이언트를 초기화하십시오
client = openai.openai (api_key = 'your_api_key')
# 채팅 요청에 대한 매개 변수를 정의합니다
응답 = client.chat.completions.create (
model = "gpt-4o",
메시지 = [
{
"역할": "사용자",
"콘텐츠": "인도의 수도는 무엇입니까? 방문 할 7 곳을주십시오."
}
],,
MAX_TOKENS = 500, # MAX 토큰 응답
온도 = 0.1, # randomness를 제어합니다
top_p = 0.1, #는 다양한 응답을 제어합니다
PREASE_PENALTY = 0.5, #는 새로운 아이디어의 도입을 권장합니다
n = 1, # 완료 만 생성합니다
정지 = 없음 # 정지 시퀀스,이 경우 없음
))
print (response.choices [0] .message.content)

산출

PRESENTED_PENATTY = 0.5

출력은 유익하지만 다소 반복적입니다. 각 사이트에 대해 잘 알려진 사실을 제공하므로 독자에게 이미 친숙 할 수있는 세부 사항을 강조합니다. 예를 들어, India Gate 및 Qutub Minar에 대한 설명은 일반적인 지식과는 별다른 점이 있으며 기존의 요약과 밀접한 관련이 있습니다. 이것은 낮은 존재 페널티가 어떻게 모델이 친숙하고 이미 확립 된 컨텐츠 패턴을 유지하도록 장려하는 방법을 보여줍니다.

PRESENTED_PENATTY = 1

출력은 세부 사항을 제시하는 방법이 더 다양하며 모델은 더 미묘한 정보를 소개하고 덜 공식적인 방식으로 사실을 재조정합니다. 예를 들어, Akshardham Temple에 대한 설명은 수천 년의 힌두교 문화에 대한 추가 문장을 추가하여, 높은 존재감이 모델을 약간 다른 문구와 세부 사항을 도입하여 중복성을 피하고 콘텐츠의 다양성을 촉진한다는 신호를 보냅니다.

7. 순서를 중지하십시오

정지 매개 변수를 사용하면 추가 컨텐츠 생성을 중지하도록 모델이 신호를 보내는 일련의 문자 또는 단어를 정의 할 수 있습니다. 이를 통해 특정 지점에서 세대를 깨끗하게 끝낼 수 있습니다.

• 예제 중지 시퀀스 : 기간 (.), Newlines (\ n) 또는“끝”과 같은 특정 문구 일 수 있습니다.

왜 중요한가요?

이 매개 변수는 논리적 결론에 도달 한 후에는 모델이 중지되기를 원하는 응용 프로그램에서 작업 할 때 또는 Q & A 또는 대화 기반 모델과 같은 특정 아이디어를 제공 한 후에 특히 편리합니다.

구현

정지 매개 변수를 사용하면 텍스트를 생성 할 때 모델의 중지 점을 정의 할 수 있습니다. 예를 들어 항목 목록을 생성 한 후에는 중지 할 수 있습니다.

 OpenAi 가져 오기
# API 키로 OpenAI 클라이언트를 초기화하십시오
client = openai.openai (api_key = 'your_api_key')
max_tokens = 500
온도 = 0.1
top_p = 0.1
응답 = client.chat.completions.create (
model = "gpt-4o",
메시지 = [
{ "역할": "사용자", "콘텐츠": "인도의 수도는 무엇입니까?
],,
max_tokens = max_tokens,
온도 = 온도,
n = 1,
top_p = top_p,
stop = [ ".", "목록 끝"] # 정의 정지 시퀀스
))
print (response.choices [0] .message.content)

산출

 인도의 수도는 뉴 델리입니다

이 LLM 매개 변수는 어떻게 함께 작동합니까?

이제 실제 마법은 이러한 매개 변수를 결합 할 때 발생합니다. 예를 들어:

• 창의적인 작업을 미세 조정하기 위해 온도 와 TOP_P를 함께 사용하십시오.
• Max_tokens를 짝 을 이루어 긴 형태의 응답을 효과적으로 제한합니다.
• 반복적 인 텍스트를 피하기 위해 주파수 _penalty 및 presence_penalty를 활용하십시오. 이는시 생성 또는 브레인 스토밍 세션과 같은 작업에 특히 유용합니다.

이러한 LLM 매개 변수를 이해하면 언어 모델과 상호 작용하는 방식을 크게 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 어시스턴트를 개발하거나 창의적인 콘텐츠를 생성하거나 기술 작업을 수행하든 이러한 매개 변수를 조정하는 방법을 알고 있으면 특정 요구에 가장 적합한 출력을 얻을 수 있습니다.

온도 , max_tokens 및 top_p 와 같은 LLM 매개 변수를 조정하면 모델의 창의성, 일관성 및 길이를 제어 할 수 있습니다. 반면에, 주파수 및 존재 와 같은 처벌은 출력이 신선하게 유지되고 반복적 인 패턴을 피할 수 있도록합니다. 마지막으로 정지 시퀀스는 깨끗하고 잘 정의 된 완료를 보장합니다.

최적의 구성이 응용 프로그램에 따라 다르므로 이러한 설정을 실험하는 것이 중요합니다. 한 번에 하나의 매개 변수를 조정하여 시작하여 출력이 어떻게 이동하는지 관찰하십시오.이를 통해 사용 케이스를위한 완벽한 설정으로 전화를 걸 수 있습니다!

결론

Max 토큰, 온도, Top-P, Top-K, 주파수 페널티, 존재 페널티 및 정지 시퀀스와 같은 LLM 매개 변수는 생성 된 출력을 형성하는 데 중요한 역할을합니다. 이러한 매개 변수의 적절한 조정은 원하는 결과를 보장하여 창의성과 일관성을 균형을 유지합니다. 이해하고 구현하면 언어 모델 동작에 대한 제어가 향상됩니다.

기사가 마음에 들기를 바랍니다! LLM 매개 변수는 다양한 설정을 포함하는 모델 성능을 최적화하는 데 중요합니다. LLM 매개 변수 목록에는 일반적으로 가중치, 바이어스 및 하이퍼 파라미터가 포함됩니다. LLM 매개 변수 예제 의 경우 출력 다양성과 관련성에 영향을 미치는 온도 및 컨텍스트 창 조정을 고려하십시오. 이러한 LLM 매개 변수를 이해하면 특정 작업을 효과적으로 미세 조정하는 데 도움이됩니다.

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Q1. LLM 생성 매개 변수는 무엇입니까?

Ans. LLM 생성 매개 변수는 GPT-4와 같은 AI 모델이 텍스트를 생성하여 창의성, 정확성 및 길이에 영향을 미치는 방법을 제어합니다.

Q2. 온도 매개 변수의 역할은 무엇입니까?

Ans. 온도는 모델의 출력이 얼마나 창의적이거나 집중되는지를 제어합니다. 낮은 값은 더 정확하게 만들고 값이 높을수록 창의성이 높아집니다.

Q3. max_tokens는 출력에 어떤 영향을 미칩니 까?

Ans. max_tokens는 생성 된 응답의 길이를 제한하며, 더 높은 값은 더 길고 더 자세한 출력을 생성합니다.

Q4. 상위 P 샘플링이란 무엇입니까?

Ans. Top-P (Nucleus Sampling)는 토큰 선택의 누적 확률에 대한 임계 값을 설정하여 정밀성 및 창의성의 균형을 잡음으로써 다양한 응답을 제어합니다.

Q5. 빈도와 존재 처벌이 중요한 이유는 무엇입니까?

Ans. 이러한 처벌은 반복을 줄이고 모델이보다 다양한 콘텐츠를 생성하여 전반적인 출력 품질을 향상시킬 수 있도록 장려합니다.

위 내용은 성능을 즉시 향상시키기 위해 상위 7 개의 LLM 매개 변수의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!