Porozumění nastavení služby ChatGPT: Teplota, Top P, Presence penalty a Frequency penalty.

Flexibilita a možnosti přizpůsobení parametrů ChatGPT z něj činí univerzální nástroj pro různé úkoly. Úpravou parametrů, jako je Teplota, Top P, Presence penalty a Frequency penalty, mohou uživatelé vyladit výstup modelu tak, aby vyhovoval jejich specifickým potřebám. Ať už se jedná o kreativní psaní, generování přesných odpovědí nebo utváření jazykového stylu modelu, pochopení a využití těchto parametrů může výrazně zvýšit užitečnost a efektivitu ChatGPT.

Nastavení ChatGPT

Teplota

Teplota řídí náhodnost generované odezvy. Vyšší hodnota teploty zvyšuje náhodnost, takže odpovědi jsou rozmanitější a kreativnější, zatímco nižší hodnota je činí soustředěnějšími a determinističtějšími.

U úloh tvůrčího psaní nebo brainstormingu nápadů se často upřednostňuje vyšší hodnota teploty (např. 0,8-1,0), aby bylo možné prozkoumat různé možnosti. Naopak u dotazů založených na faktech nebo při generování přesných odpovědí se upřednostňuje nižší hodnota teploty (např. 0,2-0,5), aby se zajistily přesnější a spolehlivější odpovědi.

Top P

Parametr Top P řídí rozmanitost generovaného výstupu zkrácením pravděpodobnostního rozdělení slov. Funguje jako filtr, který určuje počet slov nebo frází, které jazykový model zkoumá při předpovídání dalšího slova. Je-li například hodnota Top P nastavena na 0,4, model bere v úvahu pouze 40 % nejpravděpodobnějších slov nebo frází.

Nastavení vyšší hodnoty Top P (např. 0,9-1,0) zajistí širší škálu možností, což vede k rozmanitějším odpovědím. To může být užitečné u kreativních úloh, kde je žádoucí novost. Naopak nižší hodnota Top P (např. 0,1-0,5) omezuje možnosti na ty nejpravděpodobnější, takže odpovědi jsou soustředěnější a ucelenější.

Jaký je rozdíl mezi Teplota a Top P?

Top P definuje rozsah tokenů (slov a symbolů), které může ChatGPT používat. Pokud je Top P = 1, může jazykový model při generování odpovědi použít libovolný token. Když Top P = 0,5, může použít pouze 50 % nejpravděpodobnějších/vhodnějších/běžných možností.

Na druhé straně teplota určuje pravděpodobnost, že ChatGPT vybere určitý token. Při teplotě 1 bude mít bot stejnou pravděpodobnost pro všechny dostupné (v mezích Top P) možnosti, zatímco při nižších hodnotách se přikloní k častěji používaným slovům a frázím.

Optimal values for Temperature and Top P

Nejlepší hodnoty teploty a Top P pro různé úlohy se mohou lišit v závislosti na konkrétních požadavcích a preferencích klienta nebo publikace.

• Při psaní článků může nižší hodnota teploty (např. kolem 0,5-0,7) a střední až vysoká hodnota Top P (např. kolem 0,8-0,9) pomoci vytvářet soustředěnější a ucelenější články a zároveň umožnit určitý kreativní vstup modelu umělé inteligence.
• U popisů produktů může mírně vyšší hodnota teploty (např. kolem 0,7-0,8) a střední hodnota Top P (např. kolem 0,7-0,8) pomoci vytvořit jedinečné a poutavé popisy, které vyniknou u potenciálních zákazníků.   
  Pro jazykové překlady může nižší hodnota teploty (např. kolem 0,5-0,7) a střední až vysoká hodnota Top P (např. kolem 0,8-0,9) pomoci zajistit přesné překlady při zachování přirozeně znějícího výstupu.
• U úloh virtuálního asistenta může střední hodnota teploty (např. kolem 0,7-0,8) a střední až vysoká hodnota Top P (např. kolem 0,8-0,9) pomoci vytvořit interaktivní a užitečné odpovědi, které jsou informativní a poutavé.
• V případě kurátorství obsahu může vyšší hodnota teploty (např. kolem 0,8-0,9) a nízká hodnota Top P (např. kolem 0,2-0,4) umožnit větší kreativitu a rozmanitost kurátorovaného obsahu při zachování relevance a kvality.
• Úlohy generování kódu vyžadují přesnost a dodržování konvencí. Nastavení nízké hodnoty teploty mezi 0,1 a 0,5 může pomoci zajistit generování přesného a bezchybného kódu. Doporučuje se používat nižší hodnotu Top P kolem 0,2, aby se minimalizovala náhodnost a zachoval soulad se zavedenými konvencemi.

Presence penalty

Jak Presence penalty, tak Frequency penalty pomáhají zabránit opakování. Obě penalizují opakované používání stejných slov, ale mírně odlišným způsobem. Přítomnostní_penalta penalizuje tokeny na základě toho, zda se zatím objevují ve vygenerovaném textu, bez ohledu na to, jak často se vyskytují.

To podporuje ChatGPT v používání rozmanitějšího slovníku. Čím vyšší je hodnota Presence penalty, tím výraznější je postih.

Frequency penalty

Frequency penalty penalizuje tokeny podle toho, jak často se v textu dosud objevily. Pokud si všimnete nadměrného používání stejných slov ve vygenerovaném výsledku, možná budete chtít zvýšit hodnotu tohoto parametru.

Zvýšení Presence penalty je jako říct ChatGPT, aby nepoužíval opakující se fráze nebo myšlenky, zatímco zvýšení Frequency penalty je jako říct, aby nepoužíval stejná slova příliš často.

Optimální hodnoty pro Presence penalty a Frequency penalty

Pro účely mírného omezení opakovaných vzorků se vhodné sankční koeficienty obecně pohybují v rozmezí 0,1 až 1. Pokud je však cílem výrazné potlačení opakování, lze koeficienty zvýšit až na 2.

Nicméně je důležité si uvědomit, že toto zvýšení může mít za následek znatelné snížení kvality vzorků. Alternativně lze použít záporné hodnoty, aby se záměrně zvýšila pravděpodobnost opakování.