Parameter 7 LLM teratas untuk meningkatkan prestasi dengan serta -merta

Katakan anda berinteraksi dengan AI yang bukan sahaja menjawab soalan anda tetapi memahami nuansa niat anda. Ia membuat respons yang disesuaikan, yang hampir sama dengan manusia. Bagaimana ini berlaku? Kebanyakan orang tidak menyedari bahawa rahsia terletak pada parameter LLM.

Jika anda pernah tertanya -tanya bagaimana model AI seperti CHATGPT menjana teks yang sangat seumur hidup, anda berada di tempat yang betul. Model -model ini tidak hanya secara ajaib tahu apa yang hendak dikatakan seterusnya. Sebaliknya, mereka bergantung pada parameter utama untuk menentukan segala -galanya dari kreativiti hingga ketepatan kepada koheren. Sama ada anda seorang pemula yang ingin tahu atau pemaju yang berpengalaman, memahami parameter ini boleh membuka kunci potensi AI yang baru untuk projek anda.

Artikel ini akan membincangkan 7 parameter generasi penting yang membentuk bagaimana model bahasa yang besar (LLM) seperti GPT-4O beroperasi. Dari tetapan suhu ke pensampelan atas-K, parameter ini bertindak sebagai panggilan yang anda boleh menyesuaikan diri untuk mengawal output AI. Menguasai mereka adalah seperti mendapatkan stereng untuk menavigasi dunia teks AI yang luas.

Gambaran Keseluruhan

• Ketahui bagaimana parameter utama seperti Suhu, Max_Tokens, dan Top-P Bentuk Teks AI-Generated.
• Ketahui bagaimana menyesuaikan parameter LLM dapat meningkatkan kreativiti, ketepatan, dan koheren dalam output AI.
• Menguasai 7 parameter LLM penting untuk menyesuaikan penjanaan teks untuk sebarang aplikasi.
• Respon AI halus dengan mengawal panjang output, kepelbagaian, dan ketepatan faktual dengan parameter ini.
• Elakkan output AI berulang dan tidak masuk akal dengan tweaking frekuensi dan penalti kehadiran.
• Buka kunci potensi penuh penjanaan teks AI dengan memahami dan mengoptimumkan tetapan LLM penting ini.

Jadual Kandungan

• Apakah parameter LLM?
  • Aspek utama yang dipengaruhi oleh parameter generasi LLM:
• Pelaksanaan praktikal parameter 7 llm
  • Pasang perpustakaan yang diperlukan
  • Persediaan asas untuk semua coretan kod
• 1. Token Max
  • Pelaksanaan
• 2. Suhu
  • Pelaksanaan
• 3. Top-P (pensampelan nukleus)
  • Pelaksanaan
• 4. Top-K (pensampelan token)
  • Pelaksanaan
• 5. Penalti Kekerapan
  • Pelaksanaan
• 6. Penalti kehadiran
  • Pelaksanaan
• 7. Berhenti urutan
  • Pelaksanaan
• Bagaimanakah parameter LLM ini berfungsi bersama?
• Kesimpulan

Apakah parameter LLM?

Dalam konteks model bahasa besar (LLMS) seperti GPT-O1, parameter generasi adalah tetapan atau konfigurasi yang mempengaruhi bagaimana model menghasilkan tanggapannya. Parameter ini membantu menentukan pelbagai aspek output, seperti kreativiti, koheren, ketepatan, dan panjangnya.

Fikirkan parameter generasi sebagai "tombol kawalan" model. Dengan menyesuaikannya, anda boleh mengubah bagaimana AI berkelakuan semasa menghasilkan teks. Parameter ini membimbing model dalam menavigasi ruang yang luas kemungkinan kombinasi perkataan untuk memilih tindak balas yang paling sesuai berdasarkan input pengguna.

Tanpa parameter ini, AI akan kurang fleksibel dan sering tidak dapat diramalkan dalam tingkah lakunya. Dengan menyempurnakan mereka, pengguna boleh membuat model lebih fokus dan faktual atau membolehkannya meneroka tindak balas yang lebih kreatif dan pelbagai.

Aspek utama yang dipengaruhi oleh parameter generasi LLM:

1. Kreativiti vs Ketepatan: Sesetengah parameter mengawal bagaimana "kreatif" atau "diramal" respons model itu. Adakah anda mahukan sambutan yang selamat dan faktual atau mencari sesuatu yang lebih imajinatif?
2. Panjang tindak balas: Tetapan ini boleh mempengaruhi berapa banyak atau berapa sedikit model yang dihasilkan dalam satu tindak balas.
3. Kepelbagaian output: Model ini boleh memberi tumpuan kepada kata -kata seterusnya yang paling mungkin atau meneroka pelbagai kemungkinan yang lebih luas.
4. Risiko halusinasi: Tetapan yang terlalu kreatif boleh menyebabkan model untuk menghasilkan "halusinasi" atau tindak balas yang tidak masuk akal tetapi tidak betul. Parameter ini membantu mengimbangi risiko tersebut.

Setiap parameter generasi LLM memainkan peranan yang unik dalam membentuk output akhir, dan dengan memahami mereka, anda boleh menyesuaikan AI untuk memenuhi keperluan atau matlamat khusus anda.

Pelaksanaan praktikal parameter 7 llm

Pasang perpustakaan yang diperlukan

Sebelum menggunakan API OpenAI untuk mengawal parameter seperti max_tokens, suhu, dan lain -lain, anda perlu memasang perpustakaan klien Python OpenAI. Anda boleh melakukan ini menggunakan PIP:

 ! Pip memasang terbuka

Sebaik sahaja perpustakaan dipasang, anda boleh menggunakan coretan kod berikut untuk setiap parameter. Pastikan untuk menggantikan anda_openai_api_key dengan kunci API OpenAI sebenar anda.

Persediaan asas untuk semua coretan kod

Persediaan ini akan tetap berterusan dalam semua contoh. Anda boleh menggunakan semula bahagian ini sebagai persediaan asas anda untuk berinteraksi dengan model GPT.

 Import Openai
# Tetapkan kunci API Openai anda
openai.api_key = 'your_openai_api_key'
# Tentukan arahan ringkas yang dapat kita gunakan semula dalam contoh
prompt = "Jelaskan konsep kecerdasan buatan dalam istilah mudah"

1. Token Max

Parameter max_tokens mengawal panjang output yang dihasilkan oleh model. "Token" boleh seketika satu aksara atau selagi satu perkataan, bergantung kepada kerumitan teks.

• Nilai rendah (misalnya, 10) : menghasilkan respons yang lebih pendek.
• Nilai Tinggi (contohnya, 1000) : menjana tindak balas yang lebih panjang dan lebih terperinci.

Mengapa penting?

Dengan menetapkan nilai max_tokens yang sesuai, anda boleh mengawal sama ada respons adalah coretan cepat atau penjelasan yang mendalam. Ini amat penting untuk aplikasi di mana keringkasan adalah kunci, seperti ringkasan teks, atau di mana jawapan terperinci diperlukan, seperti dalam dialog intensif pengetahuan.

NOTA: Nilai max_token kini ditolak memihak kepadaMAX_COMPLETION_TOKENS dan tidak serasi dengan model siri O1 .

Pelaksanaan

Berikut adalah cara anda dapat mengawal panjang output yang dihasilkan dengan menggunakan parameter max_tokens dengan model terbuka:

 Import Openai
pelanggan = openai.openai (api_key = 'your_api_key')
max_tokens = 10
suhu = 0.5
response = client.chat.completions.create (
Model = "GPT-4O",
Mesej = [
{"peranan": "pengguna",
"Kandungan": "Apakah ibukota India? Berikan 7 tempat untuk dikunjungi"}
],
max_tokens = max_tokens,
suhu = suhu,
n = 1,
)
cetak (respons.choices [0] .message.content)

Output

max_tokens = 10

• Output: 'Ibukota India adalah New Delhi. Inilah '
• Sambutannya sangat singkat dan tidak lengkap, dipotong kerana had token. Ia menyediakan maklumat asas tetapi tidak terperinci. Kalimat bermula tetapi tidak selesai, memotong sebelum menyenaraikan tempat untuk dikunjungi.

max_tokens = 20

• Output: 'Ibukota India adalah New Delhi. Berikut adalah tujuh tempat untuk dikunjungi di New Delhi: \ n1. '
• Dengan had token yang sedikit lebih tinggi, tindak balas mula menyenaraikan tempat tetapi hanya berjaya memulakan item pertama sebelum dipotong lagi. Masih terlalu pendek untuk memberikan perincian yang berguna atau bahkan menyelesaikan satu keterangan tempat.

max_tokens = 50

• Output: 'Ibukota India adalah New Delhi. Berikut adalah tujuh tempat untuk dikunjungi di New Delhi: \ n1. ** India Gate **: Monumen ikonik ini adalah peringatan perang yang terletak di sepanjang Rajpath di New Delhi. Ia didedikasikan kepada tentera yang meninggal dunia semasa dunia '
• Di sini, respons lebih terperinci, menawarkan pengenalan lengkap dan permulaan penerangan untuk lokasi pertama, India Gate . Walau bagaimanapun, ia dipotong pertengahan hukuman, yang menunjukkan had 50-token tidak mencukupi untuk senarai penuh tetapi boleh memberikan lebih banyak konteks dan penjelasan untuk sekurang-kurangnya satu atau dua item.

max_tokens = 500

• Output: (respons terperinci penuh dengan tujuh tempat)
• Dengan had token yang lebih besar ini, respons selesai dan menyediakan senarai terperinci tujuh tempat untuk dikunjungi di New Delhi. Setiap tempat termasuk penerangan ringkas tetapi bermaklumat, menawarkan konteks mengenai kepentingannya dan kepentingan sejarahnya. Tanggapan ini sepenuhnya diartikulasikan dan membolehkan teks yang lebih kompleks dan deskriptif.

2. Suhu

Parameter suhu mempengaruhi bagaimana rawak atau kreatif tindak balas model. Ini pada dasarnya adalah ukuran bagaimana deterministik respons harus:

• Suhu rendah (contohnya, 0.1) : Model ini akan menghasilkan lebih banyak tumpuan dan respons yang boleh diramal.
• Suhu tinggi (contohnya, 0.9) : Model ini akan menghasilkan tindak balas yang lebih kreatif, bervariasi, atau bahkan "liar".

Mengapa penting?

Ini sesuai untuk mengawal nada. Gunakan suhu rendah untuk tugas -tugas seperti menjana jawapan teknikal, di mana perkara ketepatan, dan suhu yang lebih tinggi untuk tugas menulis kreatif, seperti bercerita atau puisi.

Pelaksanaan

Parameter suhu mengawal rawak atau kreativiti output. Inilah cara menggunakannya dengan model yang lebih baru:

 Import Openai
pelanggan = openai.openai (api_key = api_key)
max_tokens = 500
suhu = 0.1
response = client.chat.completions.create (
Model = "GPT-4O",
Mesej = [
{"peranan": "pengguna",
"Kandungan": "Apakah ibukota India? Berikan 7 tempat untuk dikunjungi"}
],
max_tokens = max_tokens,
suhu = suhu,
n = 1,
berhenti = tiada
)
cetak (respons.choices [0] .message.content)

Output

suhu = 0.1

Output adalah faktual dan formal, memberikan maklumat ringkas dan mudah dengan variasi atau perhiasan yang minimum. Ia berbunyi seperti entri ensiklopedia, mengutamakan kejelasan dan ketepatan.

suhu = 0.5

Output ini mengekalkan ketepatan fakta tetapi memperkenalkan lebih banyak kebolehubahan dalam struktur kalimat. Ia menambah sedikit penerangan, menawarkan nada yang lebih menarik dan kreatif, namun masih berasaskan fakta. Terdapat sedikit lebih banyak ruang untuk mengulangi sedikit dan terperinci tambahan berbanding dengan output 0.1.

suhu = 0.9

Versi yang paling kreatif, dengan bahasa deskriptif dan terang. Ia menambah unsur -unsur subjektif dan butiran yang berwarna -warni, menjadikannya lebih seperti naratif atau panduan perjalanan, menekankan suasana, kepentingan budaya, dan fakta.

3. Top-P (pensampelan nukleus)

Parameter TOP_P, yang juga dikenali sebagai pensampelan nukleus, membantu mengawal kepelbagaian respons. Ia menetapkan ambang untuk pengagihan kebarangkalian kumulatif pilihan token:

• Nilai rendah (contohnya, 0.1) : Model ini hanya akan mempertimbangkan 10% teratas yang mungkin respons, mengehadkan variasi.
• Nilai Tinggi (contohnya, 0.9) : Model ini menganggap pelbagai tindak balas yang mungkin, meningkatkan kebolehubahan.

Mengapa penting?

Parameter ini membantu mengimbangi kreativiti dan ketepatan. Apabila dipasangkan dengan suhu, ia boleh menghasilkan tindak balas yang pelbagai dan koheren. Ia bagus untuk aplikasi di mana anda mahu fleksibiliti kreatif tetapi masih memerlukan beberapa tahap kawalan.

Pelaksanaan

Parameter TOP_P, juga dikenali sebagai pensampelan nukleus, mengawal kepelbagaian respons. Inilah cara menggunakannya:

 Import Openai
pelanggan = openai.openai (api_key = api_key)
max_tokens = 500
suhu = 0.1
TOP_P = 0.5
response = client.chat.completions.create (
Model = "GPT-4O",
Mesej = [
{"peranan": "pengguna",
"Kandungan": "Apakah ibukota India? Berikan 7 tempat untuk dikunjungi"}
],
max_tokens = max_tokens,
suhu = suhu,
n = 1,
top_p = top_p,
berhenti = tiada
)
cetak (respons.choices [0] .message.content)

Output

suhu = 0.1
TOP_P = 0.25

Sangat deterministik dan didorong fakta: Pada nilai TOP_P yang rendah ini, model memilih kata-kata dari kolam sempit pilihan yang sangat mungkin, yang membawa kepada respons ringkas dan tepat dengan kebolehubahan yang minimum. Setiap lokasi digambarkan dengan kepatuhan yang ketat kepada fakta teras, meninggalkan sedikit ruang untuk kreativiti atau butiran tambahan.

Sebagai contoh, sebutan India Gate memberi tumpuan semata -mata kepada peranannya sebagai peringatan perang dan kepentingan sejarahnya, tanpa butiran tambahan seperti reka bentuk atau suasana. Bahasa ini tetap mudah dan formal, memastikan kejelasan tanpa gangguan. Ini menjadikan output sesuai untuk situasi yang memerlukan ketepatan dan kekurangan kekaburan.

suhu = 0.1
TOP_P = 0.5

Seimbang antara kreativiti dan ketepatan faktual: Dengan TOP_P = 0.5, model membuka sedikit kepada ungkapan yang lebih bervariasi sementara masih mengekalkan tumpuan yang kuat terhadap kandungan faktual. Tahap ini memperkenalkan maklumat kontekstual tambahan yang memberikan naratif yang lebih kaya tanpa hanyut terlalu jauh dari fakta utama.

Sebagai contoh, dalam perihalan Red Fort, output ini merangkumi perincian mengenai Perdana Menteri yang mengangkat bendera pada Hari Kemerdekaan -titik yang memberikan lebih banyak kepentingan budaya tetapi tidak diperlukan untuk penerangan sejarah lokasi. Output sedikit lebih perbualan dan menarik, menarik kepada pembaca yang menginginkan kedua -dua fakta dan sedikit konteks.

• Lebih santai tetapi masih faktual, membolehkan sedikit kebolehubahan dalam ungkapan tetapi masih agak berstruktur.
• Kalimat -kalimat itu kurang tegar, dan terdapat pelbagai fakta yang lebih luas, seperti menyebutkan pengangkat bendera kebangsaan di Red Fort pada Hari Kemerdekaan dan Reka Bentuk India Gate oleh Sir Edwin Lutyens.
• Kata -kata itu sedikit lebih cair berbanding dengan top_p = 0.1, walaupun ia tetap agak faktual dan ringkas.

suhu = 0.5
top_p = 1

Output yang paling pelbagai dan kreatif: di TOP_P = 1, model ini membolehkan pelbagai maksimum, menawarkan penerangan yang lebih fleksibel dan luas. Versi ini termasuk bahasa yang lebih kaya dan tambahan, kadang -kadang kurang diharapkan, kandungan.

Sebagai contoh, kemasukan Raj Ghat dalam senarai tempat -tempat yang terkenal menyimpang dari mercu tanda sejarah atau seni bina standard dan menambah sentuhan manusia dengan menonjolkan kepentingannya sebagai peringatan kepada Mahatma Gandhi. Deskripsi juga termasuk bahasa deria atau emosi, seperti bagaimana Lotus Temple mempunyai persekitaran yang tenang yang menarik pengunjung. Tetapan ini sangat sesuai untuk menghasilkan kandungan yang bukan sahaja betul betul tetapi juga menarik dan menarik kepada penonton yang lebih luas.

4. Top-K (pensampelan token)

Parameter TOP_K mengehadkan model untuk hanya mempertimbangkan top to yang paling mungkin berlaku apabila meramalkan (menjana) perkataan seterusnya.

• Nilai rendah (contohnya, 50) : Mengehadkan model kepada lebih banyak respons yang boleh diramal dan terkurung.
• Nilai Tinggi (contohnya, 500) : Membolehkan model untuk mempertimbangkan jumlah token yang lebih besar, meningkatkan pelbagai respons.

Mengapa penting?

Walaupun sama dengan TOP_P, TOP_K secara eksplisit mengehadkan bilangan token yang boleh dipilih oleh model, menjadikannya berguna untuk aplikasi yang memerlukan kawalan ketat terhadap variasi output. Jika anda ingin menjana tindak balas berstruktur formal, menggunakan top_k yang lebih rendah boleh membantu.

Pelaksanaan

Parameter TOP_K tidak tersedia secara langsung di API OpenAI seperti TOP_P, tetapi TOP_P menawarkan cara yang sama untuk mengehadkan pilihan token. Walau bagaimanapun, anda masih boleh mengawal rawak token menggunakan parameter TOP_P sebagai proksi.

 Import Openai
# Inisialisasi klien terbuka dengan kunci API anda
pelanggan = openai.openai (api_key = api_key)
max_tokens = 500
suhu = 0.1
TOP_P = 0.9
response = client.chat.completions.create (
Model = "GPT-4O",
Mesej = [
{"peranan": "pengguna", "kandungan": "Apakah ibukota India? Berikan 7 tempat untuk dikunjungi"}
],
max_tokens = max_tokens,
suhu = suhu,
n = 1,
top_p = top_p,
       berhenti = tiada
)
cetak ("Output contoh top-K (menggunakan top_p sebagai proksi):")
cetak (respons.choices [0] .message.content)

Output

 Output Contoh Top-K (menggunakan TOP_P sebagai proksi):<br><br> Ibukota India adalah New Delhi. Berikut adalah tujuh tempat yang terkenal untuk dikunjungi<br> New Delhi:<br><br> 1. ** Gate India ** - Ini adalah peringatan perang yang terletak di Rajpath,<br> pinggir timur paksi upacara New Delhi, India, yang dahulu dipanggil<br> Kingsway. Ini adalah penghormatan kepada tentera yang meninggal semasa Perang Dunia I dan<br> Perang Anglo-Afghan Ketiga.<br><br> 2. ** Red Fort (Lal Qila) ** - Kubu bersejarah di kota Delhi di India,<br> yang berfungsi sebagai kediaman utama kaisar Mughal. Setiap tahun<br> Hari Kemerdekaan India (15 Ogos), Perdana Menteri membantah kebangsaan<br> Bendera di pintu gerbang utama kubu dan menyampaikan ucapan siaran secara nasional<br> dari bentengnya.<br><br> 3. ** Qutub Minar ** - Tapak Warisan Dunia UNESCO yang terletak di Mehrauli<br> Kawasan Delhi, Qutub Minar adalah menara penalti tinggi 73 meter sebanyak lima<br> tingkat, dengan diameter asas 14.3 meter, mengurangkan hingga 2.7 meter di bahagian atas<br> puncak. Ia dibina pada tahun 1193 oleh Qutb-ud-din Aibak, pengasas<br> Delhi Kesultanan selepas kekalahan kerajaan Hindu terakhir Delhi.<br><br> 4. ** Kuil Lotus ** - terkenal dengan bentuknya yang bunga, ia telah menjadi<br> tarikan utama di bandar. Terbuka kepada semua, tanpa mengira agama atau mana -mana<br> kelayakan lain, kuil Lotus adalah tempat yang sangat baik untuk meditasi<br> dan memperoleh keamanan.<br><br> 5. ** Makam Humayun ** - Laman Warisan Dunia UNESCO yang lain, ini adalah makam<br> daripada Maharaja Mughal Humayun. Ia ditugaskan oleh isteri pertama Humayun<br> dan Ketua Konsort, Empress Bega Begum, pada tahun 1569-70, dan direka oleh Mirak<br> Mirza Ghiyas dan anaknya, Sayyid Muhammad.<br><br> 6. ** Kuil Akshardham ** - Kuil Hindu, dan kampus budaya rohani di<br> Delhi, India. Juga disebut sebagai Akshardham Mandir, ia memaparkan Millennia<br> budaya Hindu dan India tradisional, kerohanian, dan seni bina.<br><br> 7. ** Rashtrapati Bhavan ** - Kediaman Rasmi Presiden India.<br> Terletak di hujung barat Rajpath di New Delhi, Rashtrapati Bhavan<br> adalah rumah besar dan senibina yang menakjubkan. Ia menggabungkan<br> pelbagai gaya, termasuk Mughal dan Eropah, dan adalah

5. Penalti Kekerapan

Parameter Frekuensi_Penalty tidak menggalakkan model dari mengulangi kata -kata yang digunakan sebelum ini. Ia mengurangkan kebarangkalian token yang telah muncul dalam output.

• Nilai rendah (contohnya, 0.0) : Model tidak akan menghukum pengulangan.
• Nilai Tinggi (misalnya, 2.0) : Model ini akan menghukum kata -kata berulang, menggalakkan penjanaan kandungan baru.

Mengapa ia diimport?

Ini berguna apabila anda mahu model untuk mengelakkan output berulang, seperti dalam penulisan kreatif, di mana redundansi mungkin mengurangkan kualiti. Di sisi lain, anda mungkin mahu penalti yang lebih rendah dalam penulisan teknikal, di mana terminologi berulang boleh memberi manfaat untuk kejelasan.

Pelaksanaan

Parameter Frekuensi_Penalty membantu mengawal penggunaan perkataan berulang dalam output yang dihasilkan. Inilah cara menggunakannya dengan GPT-4O:

 Import Openai
# Inisialisasi klien terbuka dengan kunci API anda
pelanggan = openai.openai (api_key = 'your_api_key')
max_tokens = 500
suhu = 0.1
TOP_P = 0.25
frekuensi_penalty = 1
response = client.chat.completions.create (
Model = "GPT-4O",
Mesej = [
{"peranan": "pengguna", "kandungan": "Apakah ibukota India? Berikan 7 tempat untuk dikunjungi"}
],
max_tokens = max_tokens,
suhu = suhu,
n = 1,
top_p = top_p,
frekuensi_penalty = frekuensi_penalty,
berhenti = tiada
)
cetak (respons.choices [0] .message.content)

Output

frekuensi_penalty = 1

Output seimbang dengan beberapa pengulangan, mengekalkan aliran semula jadi. Ideal untuk konteks seperti penulisan kreatif di mana beberapa pengulangan boleh diterima. Deskripsi adalah jelas dan kohesif, yang membolehkan mudah dibaca tanpa redundansi yang berlebihan. Berguna apabila kedua -dua kejelasan dan aliran diperlukan.

frekuensi_penalty = 1.5

Ungkapan yang lebih bervariasi dengan pengulangan yang dikurangkan. Sesuai untuk konteks di mana kepelbagaian linguistik meningkatkan kebolehbacaan, seperti laporan atau artikel. Teks ini mengekalkan kejelasan semasa memperkenalkan struktur ayat yang lebih dinamik. Berguna dalam penulisan teknikal untuk mengelakkan pengulangan yang berlebihan tanpa kehilangan koheren.

frekuensi_penalty = 2

Memaksimumkan kepelbagaian tetapi boleh mengorbankan kelancaran dan perpaduan. Output menjadi kurang seragam, memperkenalkan lebih banyak variasi tetapi kadang -kadang kehilangan kelancaran. Sesuai untuk tugas -tugas kreatif yang mendapat manfaat daripada variasi yang tinggi, walaupun ia dapat mengurangkan kejelasan dalam konteks yang lebih formal atau teknikal kerana ketidakkonsistenan.

6. Penalti kehadiran

Parameter kehadiran_penal adalah serupa dengan penalti kekerapan, tetapi bukannya menghukum berdasarkan berapa kerap perkataan digunakan, ia menghukum berdasarkan sama ada perkataan telah muncul sama sekali dalam respons setakat ini.

• Nilai rendah (contohnya, 0.0) : Model tidak akan menghukum untuk menggunakan semula kata -kata.
• Nilai Tinggi (misalnya, 2.0) : Model akan mengelakkan menggunakan sebarang perkataan yang telah muncul.

Mengapa penting?

Penalti kehadiran membantu menggalakkan penjanaan kandungan yang lebih pelbagai. Ia amat berguna apabila anda mahu model terus memperkenalkan idea -idea baru, seperti dalam sesi brainstorming.

Pelaksanaan

Kehadiran_Penalty tidak menggalakkan model daripada mengulangi idea atau kata -kata yang telah diperkenalkan. Inilah cara menerapkannya:

 Import Openai
# Inisialisasi klien terbuka dengan kunci API anda
pelanggan = openai.openai (api_key = 'your_api_key')
# Tentukan parameter untuk permintaan sembang
response = client.chat.completions.create (
Model = "GPT-4O",
Mesej = [
{
"Peranan": "Pengguna",
"Kandungan": "Apakah ibukota India? Berikan 7 tempat untuk dikunjungi."
}
],
max_tokens = 500, # token max untuk respons
suhu = 0.1, # mengawal rawak
top_p = 0.1, # mengawal kepelbagaian tindak balas
kehadiran_penalty = 0.5, # menggalakkan pengenalan idea baru
n = 1, # menjana hanya 1 siap
berhenti = tiada # urutan berhenti, tidak ada dalam kes ini
)
cetak (respons.choices [0] .message.content)

Output

kehadiran_penalty = 0.5

Output adalah bermaklumat tetapi agak berulang, kerana ia memberikan fakta-fakta yang terkenal tentang setiap laman web, menekankan butiran yang mungkin sudah biasa dengan pembaca. Sebagai contoh, deskripsi India Gate dan Qutub Minar tidak menyimpang dari pengetahuan umum, berpegang teguh kepada ringkasan konvensional. Ini menunjukkan bagaimana penalti kehadiran yang lebih rendah menggalakkan model untuk kekal dalam corak kandungan yang biasa dan sudah ditetapkan.

kehadiran_penalty = 1

Output lebih bervariasi dalam bagaimana ia membentangkan butiran, dengan model memperkenalkan lebih banyak maklumat bernuansa dan menyatakan semula fakta -fakta dalam cara yang kurang formula. Sebagai contoh, perihalan Kuil Akshardham menambah hukuman tambahan mengenai beribu -ribu budaya Hindu, menandakan bahawa penalti kehadiran yang lebih tinggi mendorong model ke arah memperkenalkan ungkapan dan butiran yang sedikit berbeza untuk mengelakkan redundansi, memupuk kepelbagaian kandungan.

7. Berhenti urutan

Parameter STOP membolehkan anda menentukan urutan aksara atau kata -kata yang akan memberi isyarat kepada model untuk berhenti menjana kandungan selanjutnya. Ini membolehkan anda membersihkan generasi pada titik tertentu.

• Contoh urutan berhenti : boleh menjadi tempoh (.), Newlines (\ n), atau frasa tertentu seperti "akhir".

Mengapa penting?

Parameter ini amat berguna apabila mengusahakan aplikasi di mana anda mahu model berhenti sebaik sahaja ia mencapai kesimpulan yang logik atau selepas memberikan sejumlah idea, seperti dalam model Q & A atau dialog.

Pelaksanaan

Parameter STOP membolehkan anda menentukan titik berhenti untuk model apabila menghasilkan teks. Sebagai contoh, anda boleh menghentikannya selepas menghasilkan senarai item.

 Import Openai
# Inisialisasi klien terbuka dengan kunci API anda
pelanggan = openai.openai (api_key = 'your_api_key')
max_tokens = 500
suhu = 0.1
TOP_P = 0.1
response = client.chat.completions.create (
Model = "GPT-4O",
Mesej = [
{"peranan": "pengguna", "kandungan": "Apakah ibukota India? Berikan 7 tempat untuk dikunjungi"}
],
max_tokens = max_tokens,
suhu = suhu,
n = 1,
top_p = top_p,
berhenti = [".", "akhir senarai"] # Tentukan urutan berhenti
)
cetak (respons.choices [0] .message.content)

Output

 Ibukota India adalah New Delhi

Bagaimanakah parameter LLM ini berfungsi bersama?

Sekarang, sihir sebenar berlaku apabila anda mula menggabungkan parameter ini. Contohnya:

• Gunakan suhu dan top_p bersama-sama untuk menyempurnakan tugas kreatif.
• Pasangan max_tokens dengan berhenti untuk mengehadkan tindak balas jangka panjang dengan berkesan.
• Leverage Frekuensi_Penalty dan kehadiran_penalty untuk mengelakkan teks berulang, yang sangat berguna untuk tugas -tugas seperti generasi puisi atau sesi brainstorming.

Memahami parameter LLM ini dapat meningkatkan dengan ketara bagaimana anda berinteraksi dengan model bahasa. Sama ada anda membangunkan pembantu berasaskan AI, menjana kandungan kreatif, atau melaksanakan tugas teknikal, mengetahui bagaimana untuk mengubahsuai parameter ini membantu anda mendapatkan output terbaik untuk keperluan khusus anda.

Dengan menyesuaikan parameter LLM seperti suhu , max_tokens , dan top_p , anda dapat mengawal kreativiti, koheren, dan panjang model. Sebaliknya, penalti seperti kekerapan dan kehadiran memastikan output tetap segar dan mengelakkan corak berulang. Akhirnya, urutan berhenti memastikan penyelesaian yang bersih dan jelas.

Bereksperimen dengan tetapan ini adalah kunci, kerana konfigurasi optimum bergantung pada aplikasi anda. Mulakan dengan tweaking satu parameter pada satu masa dan perhatikan bagaimana output beralih -ini akan membantu anda mendail dalam persediaan yang sempurna untuk kes penggunaan anda!

Kesimpulan

Parameter LLM seperti Token Max, Suhu, Top-P, Top-K, Penalti Kekerapan, Penalti Kehadiran, dan STOP Sequence memainkan peranan penting dalam membentuk output yang dihasilkan. Penalaan yang betul dari parameter ini memastikan hasil yang diinginkan, mengimbangi kreativiti dan koheren. Memahami dan melaksanakannya meningkatkan kawalan ke atas tingkah laku model bahasa.

Semoga anda menyukai artikel itu! Parameter LLM adalah penting untuk mengoptimumkan prestasi model, merangkumi pelbagai tetapan. Senarai parameter LLM biasanya termasuk berat, bias, dan hiperparameter. Untuk contoh parameter LLM , pertimbangkan pelarasan tingkap suhu dan konteks yang mempengaruhi kepelbagaian output dan kaitan. Memahami parameter LLM ini membantu dalam model penalaan yang baik untuk tugas-tugas tertentu dengan berkesan.

Adakah anda mencari kursus AI generasi dalam talian? Jika ya, terokai ini: Program Pinnacle Genai .

Q1. Apakah parameter generasi LLM?

Ans. Parameter generasi LLM mengawal bagaimana model AI seperti GPT-4 menghasilkan teks, yang mempengaruhi kreativiti, ketepatan, dan panjang.

S2. Apakah peranan parameter suhu?

Ans. Suhu mengawal bagaimana kreatif atau memfokuskan output model. Nilai yang lebih rendah menjadikannya lebih tepat, sementara nilai yang lebih tinggi meningkatkan kreativiti.

Q3. Bagaimanakah max_tokens mempengaruhi output?

Ans. Max_tokens mengehadkan panjang tindak balas yang dihasilkan, dengan nilai yang lebih tinggi menghasilkan output yang lebih panjang dan lebih terperinci.

Q4. Apakah pensampelan Top-P?

Ans. Top-P (pensampelan nukleus) mengawal kepelbagaian tindak balas dengan menetapkan ambang untuk kebarangkalian kumulatif pilihan token, mengimbangi ketepatan dan kreativiti.

S5. Mengapa penalti kekerapan dan kehadiran penting?

Ans. Penalti ini mengurangkan pengulangan dan menggalakkan model untuk menghasilkan kandungan yang lebih pelbagai, meningkatkan kualiti output keseluruhan.

Atas ialah kandungan terperinci Parameter 7 LLM teratas untuk meningkatkan prestasi dengan serta -merta. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!