Forståelse af ChatGPT-indstillinger: Temperatur, Top P, Presence penalty og Frequency penalty

Den fleksibilitet og de tilpasningsmuligheder, som ChatGPT's parametre tilbyder, gør den til et alsidigt værktøj til forskellige opgaver. Ved at justere parametre som Temperatur, Top P, Presence penalty og Frequency penalty kan brugerne finjustere modellens output, så det passer til deres specifikke behov. Uanset om det er kreativ skrivning, generering af nøjagtige svar eller udformning af modellens sprogstil, kan forståelse og brug af disse parametre i høj grad forbedre nytteværdien og effektiviteten af ChatGPT.

ChatGPT-indstillinger

Temperatur

Temperaturen styrer tilfældigheden af den genererede respons. En højere temperaturværdi øger tilfældigheden og gør svarene mere forskelligartede og kreative, mens en lavere værdi gør dem mere fokuserede og deterministiske.

Til kreative skriveopgaver eller brainstorming af ideer foretrækkes ofte en højere temperaturværdi (f.eks. 0,8-1,0) for at udforske forskellige muligheder. På den anden side foretrækkes en lavere temperaturværdi (f.eks. 0,2-0,5) til faktabaserede forespørgsler, eller når der skal genereres præcise svar, for at sikre mere præcise og pålidelige svar.

Top P

Parameteren Top P styrer diversiteten af det genererede output ved at afkorte sandsynlighedsfordelingen af ord. Den fungerer som et filter, der bestemmer antallet af ord eller sætninger, som sprogmodellen undersøger, mens den forudsiger det næste ord. Når Top P-værdien f.eks. er sat til 0,4, tager modellen kun 40% af de mest sandsynlige ord eller sætninger i betragtning.

En højere Top P-værdi (f.eks. 0,9-1,0) sikrer en bredere vifte af muligheder, hvilket resulterer i mere forskelligartede svar. Det kan være nyttigt til kreative opgaver, hvor man ønsker nytænkning. Omvendt begrænser en lavere Top P-værdi (f.eks. 0,1-0,5) valgmulighederne til de mest sandsynlige, hvilket gør svarene mere fokuserede og sammenhængende.

Hvad er forskellen mellem Temperatur og Top P?

Top P definerer en række tokens (ord og symboler), som ChatGPT kan bruge. Når Top P = 1, kan sprogmodellen bruge et hvilket som helst token, mens den genererer et svar. Når Top P = 0,5, kan den kun bruge 50% af de mest sandsynlige/passende/almindelige muligheder.

På den anden side bestemmer temperaturen sandsynligheden for, at ChatGPT vælger et bestemt token. Med en temperatur på 1 vil botten have lige stor sandsynlighed for alle tilgængelige (inden for Top P-grænserne) muligheder, mens lavere værdier vil få den til at hælde mod mere hyppigt anvendte ord og sætninger.

Optimale værdier for Temperatur og Top P

De bedste temperatur- og Top P-værdier til forskellige opgaver kan variere afhængigt af kundens eller publikationens specifikke krav og præferencer.

• Til artikelskrivning kan en lavere temperaturværdi (f.eks. omkring 0,5-0,7) og en medium til høj Top P-værdi (f.eks. omkring 0,8-0,9) hjælpe med at generere mere fokuserede og sammenhængende artikler, mens der stadig er mulighed for et vist kreativt input fra KI-modellen.
• For produktbeskrivelser kan en lidt højere temperaturværdi (f.eks. omkring 0,7-0,8) og en medium Top P-værdi (f.eks. omkring 0,7-0,8) hjælpe med at skabe unikke og engagerende beskrivelser, der skiller sig ud for potentielle kunder.
• Til sprogoversættelse kan en lavere temperaturværdi (f.eks. omkring 0,5-0,7) og en middel til høj Top P-værdi (f.eks. omkring 0,8-0,9) hjælpe med at sikre nøjagtige oversættelser og samtidig bevare et naturligt klingende output.
• Til virtuelle assistentopgaver kan en middel temperaturværdi (f.eks. omkring 0,7-0,8) og en middel til høj Top P-værdi (f.eks. omkring 0,8-0,9) hjælpe med at skabe interaktive og hjælpsomme svar, der er både informative og engagerende.
• Til kuratering af indhold kan en højere temperaturværdi (f.eks. omkring 0,8-0,9) og en lav Top P-værdi (f.eks. omkring 0,2-0,4) give mulighed for mere kreativitet og mangfoldighed i det kuraterede indhold, samtidig med at relevansen og kvaliteten bevares.
• Kodegenereringsopgaver kræver præcision og overholdelse af konventioner. En lav temperaturværdi på mellem 0,1 og 0,5 kan være med til at sikre generering af præcis og fejlfri kode. Det anbefales at bruge en lavere Top P-værdi på omkring 0,2 for at minimere tilfældighed og opretholde overensstemmelse med etablerede konventioner.

Presence penalty

Både Presence penalty og Frequency penalty hjælper med at undgå gentagelser. De straffer begge brugen af de samme ord igen og igen, men på lidt forskellige måder. Presence penalty straffer tokens baseret på, om de optræder i den genererede tekst indtil videre, uanset hvor ofte de forekommer.

Det tilskynder ChatGPT til at anvende et mere varieret ordforråd. Jo højere Presence penalty-værdien er, jo mere udtalt bliver straffen.

Frequency penalty

Frequency penalty straffer tokens baseret på, hvor ofte de optræder i teksten indtil videre. Hvis du bemærker overdreven brug af de samme ord i det genererede resultat, kan det være en god idé at øge værdien af denne parameter.

At øge Presence penalty er som at bede ChatGPT om ikke at bruge gentagne sætninger eller ideer, mens at øge Frequency penalty er som at bede om ikke at bruge de samme ord for ofte.

Optimale værdier for Presence penalty og Frequency penalty

Med henblik på moderat reduktion af gentagne prøver ligger egnede straffekoefficienter generelt mellem 0,1 og 1. Men hvis målet er at undertrykke gentagelser betydeligt, kan koefficienterne øges op til 2.

Det er dog vigtigt at bemærke, at denne forøgelse kan resultere i et mærkbart fald i prøvekvaliteten. Alternativt kan negative værdier anvendes til bevidst at øge sandsynligheden for gentagelse.