Înțelegerea setărilor ChatGPT: Temperatură, Top P, Presence penalty și Frequency penalty

Flexibilitatea și opțiunile de personalizare oferite de parametrii ChatGPT îl fac un instrument versatil pentru diverse sarcini. Prin ajustarea unor parametri precum Temperatura, Top P, Presence penalty și Frequency penalty, utilizatorii pot ajusta cu precizie rezultatul modelului pentru a se potrivi nevoilor lor specifice. Fie că este vorba de o scriere creativă, de generarea de răspunsuri precise sau de modelarea stilului de limbaj al modelului, înțelegerea și utilizarea acestor parametri poate spori considerabil utilitatea și eficiența ChatGPT.

Setări ChatGPT

Temperatura

Temperatura controlează caracterul aleatoriu al răspunsului generat. O valoare mai mare a temperaturii crește caracterul aleatoriu, făcând răspunsurile mai diverse și mai creative, în timp ce o valoare mai mică le face mai concentrate și mai deterministe.

Pentru sarcinile de scriere creativă sau pentru idei de brainstorming, o valoare mai mare a temperaturii (de exemplu, 0,8-1,0) este adesea preferată pentru a explora diferite posibilități. Pe de altă parte, pentru interogări bazate pe fapte sau atunci când se generează răspunsuri precise, se preferă o valoare mai mică a temperaturii (de exemplu, 0,2-0,5) pentru a asigura răspunsuri mai precise și mai fiabile.

Top P

Parametrul Top P controlează diversitatea rezultatului generat prin trunchierea distribuției de probabilitate a cuvintelor. Acesta funcționează ca un filtru pentru a determina numărul de cuvinte sau fraze pe care modelul lingvistic le examinează în timp ce prezice următorul cuvânt. De exemplu, atunci când valoarea Top P este setată la 0,4, modelul ia în considerare doar 40% din cele mai probabile cuvinte sau fraze.

Setarea unei valori Top P mai mari (de exemplu, 0,9-1,0) asigură o gamă mai largă de opțiuni, ceea ce duce la răspunsuri mai diverse. Acest lucru poate fi util pentru sarcinile creative în care se dorește noutatea. În schimb, o valoare Top P mai mică (de exemplu, 0,1-0,5) limitează opțiunile la cele mai probabile, ceea ce face ca răspunsurile să fie mai concentrate și mai coerente.

Care este diferența dintre Temperatură și Top P?

Top P definește o gamă de token-uri (cuvinte și simboluri) pe care ChatGPT le poate utiliza. Atunci când Top P = 1, modelul lingvistic poate utiliza orice token în timp ce generează un răspuns. Atunci când Top P = 0,5, acesta poate utiliza doar 50% dintre cele mai probabile/apropiate/comune opțiuni.

Pe de altă parte, temperatura determină probabilitatea ca ChatGPT să selecteze un anumit token. Cu o temperatură de 1, robotul va avea probabilități egale pentru toate opțiunile disponibile (în limitele Top P), în timp ce valorile mai mici îl vor face să se orienteze către cuvinte și fraze mai frecvent utilizate.

Valorile optime pentru Temperatură și Top P

Cele mai bune valori de temperatură și Top P pentru diferite sarcini pot varia în funcție de cerințele și preferințele specifice ale clientului sau ale publicației.

Pentru scrierea articolelor, o valoare mai mică a temperaturii (de exemplu, în jur de 0,5-0,7) și o valoare medie spre mare a Top P (de exemplu, în jur de 0,8-0,9) pot ajuta la generarea unor articole mai concentrate și mai coerente, permițând în același timp o anumită contribuție creativă din partea modelului de inteligență artificială.
Pentru descrierile de produse, o valoare ușor mai mare a temperaturii (de exemplu, în jur de 0,7-0,8) și o valoare Top P medie (de exemplu, în jur de 0,7-0,8) pot ajuta la crearea unor descrieri unice și captivante care să iasă în evidență pentru potențialii clienți.
Pentru traducerea în limbi străine, o valoare mai mică a temperaturii (de exemplu, în jur de 0,5-0,7) și o valoare Top P medie spre mare (de exemplu, în jur de 0,8-0,9) pot contribui la asigurarea unor traduceri precise, menținând în același timp un rezultat cu un sunet natural.
Pentru sarcinile asistentului virtual, o valoare medie a temperaturii (de exemplu, în jur de 0,7-0,8) și o valoare medie spre mare a Top P (de exemplu, în jur de 0,8-0,9) pot contribui la crearea unor răspunsuri interactive și utile, care să fie atât informative, cât și atractive.
Pentru curatoria de conținut, o valoare mai mare a temperaturii (de exemplu, în jur de 0,8-0,9) și o valoare Top P scăzută (de exemplu, în jur de 0,2-0,4) pot permite o mai mare creativitate și diversitate în conținutul curatoriat, menținând în același timp relevanța și calitatea.
Sarcinile de generare a codurilor necesită precizie și respectarea convențiilor. Stabilirea unei valori scăzute a temperaturii între 0,1 și 0,5 poate contribui la asigurarea generării unui cod precis și fără erori. Se recomandă utilizarea unei valori Top P mai mici, de aproximativ 0,2, pentru a minimiza caracterul aleatoriu și a menține conformitatea cu convențiile stabilite.

Presence penalty

Atât Presence penalty, cât și Frequency penalty contribuie la evitarea repetiției. Ambele penalizează utilizarea acelorași cuvinte la nesfârșit, dar în moduri ușor diferite. Presence penalty penalizează token-urile în funcție de faptul că apar sau nu în textul generat până în prezent, indiferent de frecvența cu care apar.

Acest lucru încurajează ChatGPT să utilizeze un vocabular mai divers. Cu cât valoarea Presence penalty este mai mare, cu atât penalizarea devine mai pronunțată.

Frequency penalty

Frequency penalty penalizează token-urile în funcție de frecvența cu care apar în text până în prezent. Dacă observați utilizarea excesivă a acelorași cuvinte în rezultatul generat, este posibil să doriți să măriți valoarea acestui parametru.

Creșterea Presence penalty este ca și cum i-ai spune lui ChatGPT să nu folosească fraze sau idei repetitive, în timp ce creșterea Frequency penalty este ca și cum i-ai spune să nu folosească aceleași cuvinte prea des.

Valori optime pentru Presence penalty și Frequency penalty

În scopul reducerii moderate a eșantioanelor repetitive, coeficienții de penalizare adecvați variază, în general, între 0,1 și 1. Cu toate acestea, dacă obiectivul este de a suprima în mod semnificativ repetiția, coeficienții pot fi crescuți până la 2.

Cu toate acestea, este important de reținut că această creștere poate duce la o scădere notabilă a calității eșantioanelor. Alternativ, se pot utiliza valori negative pentru a spori în mod intenționat probabilitatea de repetare.