Hiểu cài đặt ChatGPT: Nhiệt độ, Top P, Presence penalty và Frequency penalty

Các tùy chọn linh hoạt và tùy chỉnh được cung cấp bởi các tham số của ChatGPT khiến nó trở thành một công cụ linh hoạt cho nhiều tác vụ khác nhau. Bằng cách điều chỉnh các thông số như nhiệt độ, Top P, Presence penalty và Frequency penalty, người dùng có thể tinh chỉnh đầu ra của mô hình cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình. Cho dù đó là viết sáng tạo, tạo ra câu trả lời chính xác hay định hình phong cách ngôn ngữ của mô hình, việc hiểu và sử dụng các tham số này có thể nâng cao đáng kể tiện ích và hiệu quả của ChatGPT.

Cài đặt Trò chuyệnGPT

Nhiệt độ

Nhiệt độ kiểm soát tính ngẫu nhiên của phản ứng được tạo ra. Giá trị nhiệt độ cao hơn làm tăng tính ngẫu nhiên, khiến các phản hồi trở nên đa dạng và sáng tạo hơn, trong khi giá trị thấp hơn khiến chúng tập trung và mang tính quyết định hơn.

Đối với các nhiệm vụ viết sáng tạo hoặc động não các ý tưởng, giá trị nhiệt độ cao hơn (ví dụ: 0,8-1,0) thường được ưu tiên để khám phá các khả năng khác nhau. Mặt khác, đối với các truy vấn dựa trên thực tế hoặc khi tạo ra câu trả lời chính xác, giá trị nhiệt độ thấp hơn (ví dụ: 0,2-0,5) sẽ được ưu tiên để đảm bảo phản hồi chính xác và đáng tin cậy hơn.

Top P

Tham số Top P kiểm soát tính đa dạng của đầu ra được tạo bằng cách cắt bớt phân bố xác suất của các từ. Nó hoạt động như một bộ lọc để xác định số lượng từ hoặc cụm từ mà mô hình ngôn ngữ kiểm tra trong khi dự đoán từ tiếp theo. Ví dụ: khi giá trị Top P được đặt ở mức 0,4, mô hình chỉ xem xét 40% số từ hoặc cụm từ có khả năng xảy ra cao nhất.

Việc đặt giá trị Top P cao hơn (ví dụ: 0,9-1,0) đảm bảo phạm vi tùy chọn rộng hơn, dẫn đến phản hồi đa dạng hơn. Điều này có thể hữu ích cho các nhiệm vụ sáng tạo đòi hỏi sự mới lạ. Ngược lại, giá trị Top P thấp hơn (ví dụ: 0,1-0,5) sẽ giới hạn các lựa chọn ở những lựa chọn có khả năng xảy ra cao nhất, khiến các câu trả lời trở nên tập trung và mạch lạc hơn.

Sự khác biệt giữa Nhiệt độ và Top P là gì?

Top P xác định một loạt mã thông báo (từ và ký hiệu) mà ChatGPT có thể sử dụng. Khi Top P = 1, mô hình ngôn ngữ có thể sử dụng bất kỳ mã thông báo nào trong khi tạo phản hồi. Khi Top P = 0,5, nó chỉ có thể sử dụng 50% các tùy chọn có thể xảy ra/phù hợp/phổ biến nhất.

Mặt khác, nhiệt độ xác định khả năng ChatGPT chọn một mã thông báo cụ thể. Với nhiệt độ là 1, bot sẽ có xác suất như nhau đối với tất cả các tùy chọn có sẵn (trong giới hạn Top P), trong khi các giá trị thấp hơn sẽ khiến bot thiên về các từ và cụm từ được sử dụng thường xuyên hơn.

Giá trị tối ưu cho Nhiệt độ và Top P

Giá trị nhiệt độ và Top P tốt nhất cho các tác vụ khác nhau có thể khác nhau tùy thuộc vào yêu cầu và sở thích cụ thể của khách hàng hoặc ấn phẩm.

Đối với việc viết bài, giá trị nhiệt độ thấp hơn (ví dụ: khoảng 0,5-0,7) và giá trị Top P trung bình đến cao (ví dụ: khoảng 0,8-0,9) có thể giúp tạo ra các bài viết tập trung và mạch lạc hơn trong khi vẫn cho phép một số đầu vào sáng tạo từ trí tuệ nhân tạo người mẫu.
Đối với mô tả sản phẩm, giá trị nhiệt độ cao hơn một chút (ví dụ: khoảng 0,7-0,8) và giá trị Top P trung bình (ví dụ: khoảng 0,7-0,8) có thể giúp tạo mô tả độc đáo và hấp dẫn, nổi bật với khách hàng tiềm năng.
Đối với bản dịch ngôn ngữ, giá trị nhiệt độ thấp hơn (ví dụ: khoảng 0,5-0,7) và giá trị Top P trung bình đến cao (ví dụ: khoảng 0,8-0,9) có thể giúp đảm bảo bản dịch chính xác trong khi vẫn duy trì âm thanh đầu ra tự nhiên.
Đối với các tác vụ trợ lý ảo, giá trị nhiệt độ trung bình (ví dụ: khoảng 0,7-0,8) và giá trị Top P từ trung bình đến cao (ví dụ: khoảng 0,8-0,9) có thể giúp tạo ra các phản hồi mang tính tương tác và hữu ích, vừa mang tính thông tin vừa hấp dẫn.
Đối với việc quản lý nội dung, giá trị nhiệt độ cao hơn (ví dụ: khoảng 0,8-0,9) và giá trị Top P thấp (ví dụ: khoảng 0,2-0,4) có thể cho phép nội dung được quản lý có tính sáng tạo và đa dạng hơn trong khi vẫn duy trì mức độ liên quan và chất lượng.
Nhiệm vụ tạo mã đòi hỏi độ chính xác và tuân thủ các quy ước. Đặt giá trị nhiệt độ thấp trong khoảng 0,1 đến 0,5 có thể giúp đảm bảo tạo mã chính xác và không có lỗi. Bạn nên sử dụng giá trị Top P thấp hơn khoảng 0,2 để giảm thiểu tính ngẫu nhiên và duy trì sự tuân thủ các quy ước đã thiết lập.

Presence penalty

Cả sự Presence penalty và Frequency penalty đều giúp tránh sự lặp lại. Cả hai đều trừng phạt việc sử dụng đi sử dụng lại những từ giống nhau, nhưng theo những cách hơi khác nhau. Presence penalty xử phạt các mã thông báo dựa trên việc chúng có xuất hiện trong văn bản được tạo cho đến nay hay không, bất kể tần suất chúng xuất hiện.

Điều này khuyến khích ChatGPT sử dụng vốn từ vựng đa dạng hơn. Giá trị Presence penalty càng cao thì hình phạt càng rõ rệt.

Frequency penalty

Frequency penalty phạt các mã thông báo dựa trên tần suất chúng xuất hiện trong văn bản cho đến nay. Nếu bạn nhận thấy việc sử dụng quá nhiều từ giống nhau trong kết quả được tạo, bạn có thể muốn tăng giá trị của tham số này.

Tăng Presence penalty giống như yêu cầu ChatGPT không sử dụng các cụm từ hoặc ý tưởng lặp đi lặp lại, trong khi tăng Frequency penalty giống như yêu cầu không sử dụng cùng một từ quá thường xuyên.

Giá trị tối ưu cho Presence penalty và Frequency penalty

Với mục đích giảm vừa phải các mẫu lặp lại, hệ số phạt phù hợp thường nằm trong khoảng từ 0,1 đến 1. Tuy nhiên, nếu mục tiêu là hạn chế đáng kể sự lặp lại thì hệ số phạt có thể tăng lên tới 2.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là sự gia tăng này có thể làm giảm đáng kể chất lượng mẫu. Ngoài ra, các giá trị âm có thể được sử dụng để cố ý nâng cao khả năng lặp lại.