ChatGPT ayarlarını anlama: Sıcaklık, Top P, Presence penalty ve Frequency penalty

ChatGPT'nin parametreleri tarafından sunulan esneklik ve özelleştirme seçenekleri, onu çeşitli görevler için çok yönlü bir araç haline getirir. Kullanıcılar Sıcaklık, Top P, Presence penalty ve Frequency penalty gibi parametreleri ayarlayarak modelin çıktısını kendi özel ihtiyaçlarına göre ayarlayabilirler. İster yaratıcı yazma, ister doğru cevaplar üretme veya modelin dil stilini şekillendirme olsun, bu parametreleri anlamak ve kullanmak ChatGPT'nin faydasını ve etkinliğini büyük ölçüde artırabilir.

ChatGPT ayarları

Sıcaklık

Sıcaklık, oluşturulan yanıtın rastgeleliğini kontrol eder. Daha yüksek bir sıcaklık değeri rastgeleliği artırarak yanıtları daha çeşitli ve yaratıcı hale getirirken, daha düşük bir değer daha odaklanmış ve deterministik hale getirir.

Yaratıcı yazma görevleri veya beyin fırtınası fikirleri için, farklı olasılıkları keşfetmek amacıyla genellikle daha yüksek bir sıcaklık değeri (örn. 0,8-1,0) tercih edilir. Öte yandan, gerçeklere dayalı sorgular için veya kesin yanıtlar üretirken, daha doğru ve güvenilir yanıtlar sağlamak için daha düşük bir sıcaklık değeri (örn. 0,2-0,5) tercih edilir.

Top P

Top P parametresi, kelimelerin olasılık dağılımını keserek oluşturulan çıktının çeşitliliğini kontrol eder. Dil modelinin bir sonraki kelimeyi tahmin ederken incelediği kelime veya kelime öbeği sayısını belirlemek için bir filtre işlevi görür. Örneğin, Top P değeri 0,4 olarak ayarlandığında, model en olası kelime veya kelime gruplarının yalnızca %40'ını dikkate alır.

Daha yüksek bir Top P değeri (örn. 0,9-1,0) ayarlamak daha geniş bir seçenek yelpazesi sağlayarak daha çeşitli yanıtlar elde edilmesini sağlar. Bu, yeniliğin istendiği yaratıcı görevler için faydalı olabilir. Tersine, daha düşük bir Top P değeri (örn. 0,1-0,5) seçenekleri en olası olanlarla sınırlayarak yanıtları daha odaklı ve tutarlı hale getirir.

Sıcaklık ve Top P arasındaki fark nedir?

Top P, ChatGPT'nin kullanabileceği bir dizi belirteci (kelime ve sembol) tanımlar. Top P = 1 olduğunda, dil modeli bir yanıt oluştururken herhangi bir belirteci kullanabilir. Top P = 0,5 olduğunda, en olası/uygun/yaygın seçeneklerin yalnızca %50'sini kullanabilir.

Öte yandan, sıcaklık ChatGPT'nin belirli bir belirteci seçme olasılığını belirler. Sıcaklık 1 olduğunda, bot tüm mevcut (Top P sınırları dahilinde) seçenekler için eşit olasılıklara sahip olurken, daha düşük değerler daha sık kullanılan kelime ve kelime öbeklerine yönelecektir.

Sıcaklık ve Top P için optimum değerler

Farklı görevler için en iyi sıcaklık ve Top P değerleri, müşterinin veya yayının özel gereksinimlerine ve tercihlerine bağlı olarak değişebilir.

Makale yazımı için, daha düşük bir sıcaklık değeri (örneğin, yaklaşık 0,5-0,7) ve orta ila yüksek bir Top P değeri (örneğin, yaklaşık 0,8-0,9), yapay zeka modelinden bazı yaratıcı girdilere izin verirken daha odaklanmış ve tutarlı makaleler oluşturmaya yardımcı olabilir.
Ürün açıklamaları için, biraz daha yüksek bir sıcaklık değeri (örneğin, yaklaşık 0,7-0,8) ve orta düzeyde bir Top P değeri (örneğin, yaklaşık 0,7-0,8), potansiyel müşteriler için öne çıkan benzersiz ve ilgi çekici açıklamalar oluşturmaya yardımcı olabilir.
Dil çevirisi için, daha düşük bir sıcaklık değeri (örneğin, yaklaşık 0,5-0,7) ve orta ila yüksek bir üst_p değeri (örneğin, yaklaşık 0,8-0,9), kulağa doğal gelen bir çıktıyı korurken doğru çevirilerin sağlanmasına yardımcı olabilir.
Sanal asistan görevleri için, orta bir sıcaklık değeri (örneğin, yaklaşık 0,7-0,8) ve orta ila yüksek bir Top P değeri (örneğin, yaklaşık 0,8-0,9), hem bilgilendirici hem de ilgi çekici olan etkileşimli ve yararlı yanıtlar oluşturmaya yardımcı olabilir.
İçerik küratörlüğü için, daha yüksek bir sıcaklık değeri (örneğin, yaklaşık 0,8-0,9) ve düşük bir Top P değeri (örneğin, yaklaşık 0,2-0,4), alaka düzeyi ve kaliteyi korurken küratörlüğünü yapılan içerikte daha fazla yaratıcılık ve çeşitliliğe izin verebilir.
Kod oluşturma görevleri hassasiyet ve geleneklere bağlılık gerektirir. Sıcaklık değerinin 0,1 ile 0,5 arasında düşük bir değere ayarlanması, doğru ve hatasız kod üretiminin sağlanmasına yardımcı olabilir. Rastgeleliği en aza indirmek ve yerleşik kurallara uygunluğu korumak için 0,2 civarında daha düşük bir Top P değeri kullanılması önerilir.

Presence penalty

Hem Presence penalty hem de Frequency penalty tekrardan kaçınmaya yardımcı olur. Her ikisi de aynı kelimelerin tekrar tekrar kullanılmasını cezalandırır, ancak biraz farklı şekillerde. Varlık_cezası, belirteçleri, ne sıklıkta ortaya çıktıklarına bakılmaksızın, şimdiye kadar oluşturulan metinde görünüp görünmediklerine göre cezalandırır.

Bu, ChatGPT'yi daha çeşitli bir kelime dağarcığı kullanmaya teşvik eder. Presence penalty değeri ne kadar yüksek olursa, ceza o kadar belirgin hale gelir.

Frequency penalty

Frequency penalty, belirteçleri o ana kadar metinde ne sıklıkta göründüklerine göre cezalandırır. Oluşturulan sonuçta aynı kelimelerin aşırı kullanıldığını fark ederseniz, bu parametrenin değerini artırmak isteyebilirsiniz.

Presence penalty değerini artırmak ChatGPT'ye tekrarlayan ifadeler veya fikirler kullanmamasını söylemek gibidir, Frequency penalty değerini artırmak ise aynı kelimeleri çok sık kullanmamasını söylemek gibidir.

Presence penalty ve Frequency penalty için optimum değerler

Tekrarlayan numuneleri orta derecede azaltmak amacıyla, uygun ceza katsayıları genellikle 0,1 ila 1 arasında değişir. Ancak, amaç tekrarlamayı önemli ölçüde bastırmaksa, katsayılar 2'ye kadar artırılabilir.

Bununla birlikte, bu artışın örnek kalitesinde gözle görülür bir düşüşe neden olabileceğine dikkat etmek önemlidir. Alternatif olarak, tekrarlama olasılığını kasıtlı olarak artırmak için negatif değerler kullanılabilir.