Entendre la configuració de ChatGPT: Temperatura, Top P, Presence penalty i Frequency penalty
Les opcions de flexibilitat i personalització que ofereixen els paràmetres de ChatGPT el converteixen en una eina versàtil per a diverses tasques. En ajustar paràmetres com la Temperatura, Top P, Presence penalty i Frequency penalty, els usuaris poden ajustar la sortida del model per adaptar-se a les seves necessitats específiques. Tant si es tracta d'una escriptura creativa, de generar respostes precises o de donar forma a l'estil lingüístic del model, entendre i utilitzar aquests paràmetres pot millorar molt la utilitat i l'eficàcia de ChatGPT.
Configuració de ChatGPT
Temperatura
La temperatura controla l'aleatorietat de la resposta generada. Un valor de temperatura més alt augmenta l'aleatorietat, fent que les respostes siguin més diverses i creatives, mentre que un valor més baix les fa més concentrades i deterministes.
Per a tasques d'escriptura creativa o idees de pluja d'idees, sovint es prefereix un valor de temperatura més alt (p. ex., 0,8-1,0) per explorar diferents possibilitats. D'altra banda, per a consultes basades en fets o quan es generen respostes precises, es prefereix un valor de temperatura més baix (per exemple, 0,2-0,5) per garantir respostes més precises i fiables.
Top P
El paràmetre Top P controla la diversitat de la sortida generada truncant la distribució de probabilitat de les paraules. Funciona com un filtre per determinar el nombre de paraules o frases que el model lingüístic examina mentre prediu la paraula següent. Per exemple, quan el valor Top P s'estableix en 0,4, el model només considera el 40% de les paraules o frases més probables.
L'establiment d'un valor Top P més alt (p. ex., 0,9-1,0) garanteix una gamma més àmplia d'opcions, donant lloc a respostes més diverses. Això pot ser útil per a tasques creatives on es desitgi novetat. Per contra, un valor Top P inferior (per exemple, 0,1-0,5) limita les opcions a les més probables, fent que les respostes siguin més enfocades i coherents.
Quina diferència hi ha entre la Temperatura i Top P?
Top P defineix una sèrie de tokens (paraules i símbols) que ChatGPT pot utilitzar. Quan Top P = 1, el model de llenguatge pot utilitzar qualsevol token mentre genera una resposta. Quan Top P = 0,5, només pot utilitzar el 50% de les opcions més probables/adequades/comuns.
D'altra banda, la temperatura determina la probabilitat que ChatGPT seleccioni un token concret. Amb una temperatura d'1, el bot tindrà les mateixes probabilitats per a totes les opcions disponibles (dins dels límits Top P), mentre que els valors més baixos faran que s'inclini cap a paraules i frases d'ús més freqüent.
Valors òptims per a la Temperatura i Top P
Els millors valors de temperatura i Top P per a diferents tasques poden variar en funció dels requisits i preferències específiques del client o de la publicació.
- Per a l'escriptura d'articles, un valor de temperatura més baix (p. ex., al voltant de 0,5-0,7) i un valor de Top P mitjà a alt (p. ex., al voltant de 0,8-0,9) poden ajudar a generar articles més enfocats i coherents alhora que permeten una mica d'aportació creativa del model d'IA.
- Per a les descripcions de productes, un valor de temperatura una mica més alt (p. ex., al voltant de 0,7-0,8) i un valor de Top P mitjà (p. ex., al voltant de 0,7-0,8) poden ajudar a crear descripcions úniques i atractives que destaquin per als clients potencials.
- Per a la traducció d'idiomes, un valor de temperatura més baix (p. ex., al voltant de 0,5-0,7) i un valor de Top P mitjà a alt (p. ex., al voltant de 0,8-0,9) poden ajudar a garantir traduccions precises tot mantenint una sortida de so natural.
- Per a les tasques d'assistent virtual, un valor de temperatura mitjà (p. ex., al voltant de 0,7-0,8) i un valor de Top P mitjà a alt (p. ex., al voltant de 0,8-0,9) poden ajudar a crear respostes interactives i útils que siguin alhora informatives i atractives.
- Per a la curació de contingut, un valor de temperatura més alt (p. ex., al voltant de 0,8-0,9) i un valor de Top P baix (p. ex., al voltant de 0,2-0,4) poden permetre més creativitat i diversitat en el contingut seleccionat tot mantenint la rellevància i la qualitat.
- Les tasques de generació de codi requereixen precisió i adherència a les convencions. Establir un valor de temperatura baixa entre 0,1 i 0,5 pot ajudar a garantir la generació de codi precís i sense errors. Es recomana utilitzar un valor Top P inferior al voltant de 0,2 per minimitzar l'aleatorietat i mantenir la conformitat amb les convencions establertes.
Presence penalty
Tant Presence penalty com Frequency penalty ajuden a evitar la repetició. Tots dos penalitzen l'ús de les mateixes paraules una vegada i una altra, però de maneres lleugerament diferents. Presence penalty penalitza els tokens en funció de si apareixen al text generat fins ara, independentment de la freqüència amb què es produeixin.
Això anima ChatGPT a utilitzar un vocabulari més divers. Com més alt sigui el valor de la Presence penalty, més pronunciada serà la penalització.
Frequency penalty
Frequency penalty penalitza els tokens en funció de la freqüència amb què apareixen al text fins ara. Si observeu l'ús excessiu de les mateixes paraules en el resultat generat, és possible que vulgueu augmentar el valor d'aquest paràmetre.
Augmentar Presence penalty és com dir-li a ChatGPT que no utilitzi frases o idees repetitives, mentre que augmentar Frequency penalty és com dir-li que no utilitzi les mateixes paraules massa sovint.
Valors òptims per a Presence penalty i Frequency penalty
Amb el propòsit de reduir moderadament les mostres repetitives, els coeficients de penalització adequats generalment oscil·len entre 0,1 i 1. Tanmateix, si l'objectiu és suprimir significativament la repetició, els coeficients es poden augmentar fins a 2.
No obstant això, és important tenir en compte que aquest augment pot provocar una disminució notable de la qualitat de la mostra. Alternativament, es poden utilitzar valors negatius per augmentar intencionadament la probabilitat de repetició.