あなたがあなたの質(zhì)問に答えるだけでなく、あなたの意図のニュアンスを理解しているAIと対話しているとしましょう。それは、人間の人間がほとんど感じられる、一貫した反応を作りました。これはどのように起こりますか？ほとんどの人は、秘密がLLMパラメーターにあることにさえ認(rèn)識(shí)していません。

ChatGptのようなAIモデルがどのように著しくリアルなテキストを生成するのか疑問に思ったことがあるなら、あなたは正しい場(chǎng)所にいます。これらのモデルは、次に何を言うべきかを魔法のように知っているだけではありません。代わりに、彼らは重要なパラメーターに依存して、創(chuàng)造性から精度、一貫性まですべてを決定します。あなたが好奇心beding盛な初心者であろうとベテランの開発者であろうと、これらのパラメーターを理解することで、プロジェクトの新しいレベルのAIの可能性を解き放つことができます。

この記事では、GPT-4oのような大きな言語モデル（LLM）がどのように動(dòng)作するかを形成する7つの重要な生成パラメーターについて説明します。溫度設(shè)定からTop-Kサンプリングまで、これらのパラメーターは、AIの出力を制御するために調(diào)整できるダイヤルとして機(jī)能します。それらをマスターすることは、AIテキスト生成の広大な世界をナビゲートするためにステアリングホイールを獲得するようなものです。

概要

• 溫度、MAX_TOKENS、TOP-P形狀のAIの生成テキストなどの重要なパラメーターを?qū)Wびます。
• LLMパラメーターを調(diào)整することで、AI出力の創(chuàng)造性、精度、コヒーレンスがどのように向上するかを発見してください。
• 7つの重要なLLMパラメーターをマスターして、あらゆるアプリケーションのテキスト生成をカスタマイズします。
• これらのパラメーターで出力の長(zhǎng)さ、多様性、および事実上の精度を制御することにより、AI応答を微調(diào)整します。
• 周波數(shù)と存在のペナルティを微調(diào)整することにより、繰り返しのないAI出力を避けてください。
• これらの重要なLLM設(shè)定を理解して最適化することにより、AIテキスト生成の最大限の可能性を解き放ちます。

目次

• LLMパラメーターとは何ですか？
  • LLM生成パラメーターの影響を受ける重要な側(cè)面：
• 7 LLMパラメーターの実用的な実裝
  • 必要なライブラリをインストールします
  • すべてのコードスニペットの基本セットアップ
• 1。マックストークン
  • 実裝
• 2。溫度
  • 実裝
• 3。トップP（核サンプリング）
  • 実裝
• 4。TOP-K（トークンサンプリング）
  • 実裝
• 5。周波數(shù)ペナルティ
  • 実裝
• 6。プレゼンスペナルティ
  • 実裝
• 7。シーケンスを停止します
  • 実裝
• これらのLLMパラメーターはどのように連攜しますか？
• 結(jié)論

LLMパラメーターとは何ですか？

GPT-O1のような大きな言語モデル（LLMS）のコンテキストでは、生成パラメーターは、モデルが応答を生成する方法に影響を與える設(shè)定または構(gòu)成です。これらのパラメーターは、創(chuàng)造性、一貫性、精度、さらには長(zhǎng)さなど、出力のさまざまな側(cè)面を決定するのに役立ちます。

生成パラメーターをモデルの「コントロールノブ」と考えてください。それらを調(diào)整することにより、テキストを作成するときにAIの動(dòng)作を変更できます。これらのパラメーターは、可能な単語の組み合わせの広大な空間をナビゲートする際にモデルを?qū)Г?、ユーザーの入力に基づいて最も適切な応答を選択します。

これらのパラメーターがなければ、AIは柔軟性が低く、その動(dòng)作において予測(cè)不可能になることがよくあります。それらを微調(diào)整することにより、ユーザーはモデルをより集中的かつ事実上にするか、より創(chuàng)造的で多様な応答を探求できるようにすることができます。

LLM生成パラメーターの影響を受ける重要な側(cè)面：

1. 創(chuàng)造性と精度：一部のパラメーターは、モデルの応答が「創(chuàng)造的」または「予測(cè)可能」なものであるかを制御します。安全で事実に基づいた対応をしたいですか、それとももっと想像力豊かなものを求めますか？
2. 応答長(zhǎng)：これらの設(shè)定は、単一の応答でモデルの生成量の量または少ない量に影響を與える可能性があります。
3. 出力の多様性：モデルは、最も可能性の高い次の単語に焦點(diǎn)を當(dāng)てるか、より広範(fàn)な可能性を探求することができます。
4. 幻覚のリスク：過度に創(chuàng)造的な設(shè)定では、モデルが「幻覚」またはもっともらしいものの、実際に誤った反応を生成するようになります。このパラメーターは、そのリスクのバランスをとるのに役立ちます。

各LLM生成パラメーターは、最終出力の形成においてユニークな役割を果たします。それらを理解することで、AIをカスタマイズして、特定のニーズや目標(biāo)をより良く満たすことができます。

7 LLMパラメーターの実用的な実裝

必要なライブラリをインストールします

OpenAI APIを使用してMAX_TOKENS、溫度などのパラメーターを制御する前に、OpenAI Pythonクライアントライブラリをインストールする必要があります。 PIPを使用してこれを行うことができます：

 ！PIPインストールOpenAI

ライブラリがインストールされたら、各パラメーターに次のコードスニペットを使用できます。 Your_openai_api_keyを?qū)g際のOpenAI APIキーに置き換えてください。

すべてのコードスニペットの基本セットアップ

このセットアップは、すべての例で一定のままです。このセクションは、GPTモデルと対話するためのベースセットアップとして再利用できます。

 Openaiをインポートします
＃Openai APIキーを設(shè)定します
openai.api_key = 'your_openai_api_key'
＃例で再利用できるシンプルなプロンプトを定義する
PROMP =「人工知能の概念を簡(jiǎn)単に説明する」

1。マックストークン

max_tokensパラメーターは、モデルによって生成された出力の長(zhǎng)さを制御します。 「トークン」は、テキストの複雑さに応じて、1つの文字と同じくらい短い、または1つの単語と同じくらい短い場(chǎng)合があります。

• 低値（例：10） ：より短い応答を生成します。
• 高い値（例：1000） ：より長(zhǎng)く、より詳細(xì)な応答を生成します。

なぜそれが重要なのですか？

適切なMAX_TOKENS値を設(shè)定することにより、応答がクイックスニペットであるか詳細(xì)な説明であるかを制御できます。これは、テキストの要約のように簡(jiǎn)潔さが重要なアプリケーションや、知識(shí)集約的な対話のように詳細(xì)な回答が必要なアプリケーションにとって特に重要です。

注：MAX_TOKEN VALUEは、Max_compleation_tokensを支持して廃止され、 O1シリーズモデルと互換性がありません。

実裝

OpenAIモデルを使用してMAX_Tokensパラメーターを使用して、生成された出力の長(zhǎng)さを制御する方法は次のとおりです。

 Openaiをインポートします
client = openai.openai（api_key = 'your_api_key'）
max_tokens = 10
溫度= 0.5
Response = client.chat.completions.create（
Model = "GPT-4O"、
メッセージ= [
{「役割」：「ユーザー」、
「コンテンツ」：「インドの首都は何ですか？訪問する7つの場(chǎng)所を與える」}
]、、
max_tokens = max_tokens、
溫度=溫度、
n = 1、
））
print（respons.choices [0] .message.content）

出力

max_tokens = 10

• 出力： 'インドの首都はニューデリーです。ここにあります」
• 応答は非常に短く不完全で、トークンの制限のために切り取られます?；镜膜是閳?bào)を提供しますが、詳しく説明しません。文は始まりますが、終了しません。訪問する場(chǎng)所をリストする直前に斷ち切ります。

max_tokens = 20

• 出力： 'インドの首都はニューデリーです。ニューデリーに訪れるべき7つの場(chǎng)所があります：\ n1。
• トークン制限がわずかに高いため、応答は場(chǎng)所のリストを開始しますが、再び遮斷される前に最初のアイテムを開始することしかできません。それはまだ短すぎて、便利な詳細(xì)を提供したり、1つの場(chǎng)所の説明を完成させたりすることもできません。

max_tokens = 50

• 出力： 'インドの首都はニューデリーです。ニューデリーの7つの訪問場(chǎng)所：\ n1。 **インドの門**：この象徴的な記念碑は、ニューデリーのラジパス沿いにある戦爭(zhēng)記念碑です。それは世界の間に亡くなった兵士に捧げられています」
• ここでは、応答がより詳細(xì)であり、最初の場(chǎng)所であるIndia Gateの完全な紹介と説明の始まりを提供します。ただし、センテンスの途中で遮斷されているため、50トークンの制限が完全なリストには十分ではないことが示唆されていますが、少なくとも1つまたは2つのアイテムのコンテキストと説明を増やすことができます。

max_tokens = 500

• 出力：（ 7つの場(chǎng)所での完全な詳細(xì)な応答）
• この大きなトークン制限により、応答は完了し、ニューデリーで訪問する7つの場(chǎng)所の詳細(xì)なリストを提供します。それぞれの場(chǎng)所には、その重要性と歴史的重要性に関するコンテキストを提供する簡(jiǎn)単なが有益な説明が含まれています。応答は完全に明確にされており、より複雑で説明的なテキストが可能になります。

2。溫度

溫度パラメーターは、モデルの応答のランダムまたはクリエイティブに影響します。それは本質(zhì)的に、応答がどれほど決定的であるべきかの尺度です。

• 低溫（例：0.1） ：モデルは、より集中的で予測(cè)可能な応答を生成します。
• 高溫（例えば、0.9） ：モデルは、より創(chuàng)造的、多様な、または「野生の」応答を生成します。

なぜそれが重要なのですか？

これは、トーンを制御するのに最適です。技術(shù)的な回答を生成するなどのタスクには低溫を使用し、正確なものが重要であり、ストーリーテリングや詩などの創(chuàng)造的なライティングタスクの溫度が高くなります。

実裝

溫度パラメーターは、出力のランダム性または創(chuàng)造性を制御します。新しいモデルで使用する方法は次のとおりです。

 Openaiをインポートします
client = openai.openai（api_key = api_key）
max_tokens = 500
溫度= 0.1
Response = client.chat.completions.create（
Model = "GPT-4O"、
メッセージ= [
{「役割」：「ユーザー」、
「コンテンツ」：「インドの首都は何ですか？訪問する7つの場(chǎng)所を與える」}
]、、
max_tokens = max_tokens、
溫度=溫度、
n = 1、
stop = none
））
print（respons.choices [0] .message.content）

出力

溫度= 0.1

出力は厳密に事実的かつ正式であり、最小限のバリエーションまたは裝飾を備えた簡(jiǎn)潔で簡(jiǎn)単な情報(bào)を提供します。それは百科事典のエントリのように読み、明確さと精度を優(yōu)先します。

溫度= 0.5

この出力は事実上の精度を保持しますが、文の構(gòu)造により多くのばらつきをもたらします。もう少し説明を追加し、少し魅力的で創(chuàng)造的なトーンを提供しますが、それでも事実に基づいています。 0.1出力と比較して、わずかな言い換えの余地と追加の詳細(xì)がもう少しあります。

溫度= 0.9

記述的で鮮明な言語を備えた最も創(chuàng)造的なバージョン。主観的な要素とカラフルなディテールを追加し、旅行の物語やガイドのように感じ、雰囲気、文化的意義、事実を強(qiáng)調(diào)します。

3。トップP（核サンプリング）

核サンプリングとも呼ばれるTOP_Pパラメーターは、応答の多様性を制御するのに役立ちます。トークンの選択肢の累積確率分布のしきい値を設(shè)定します。

• 低値（例：0.1） ：モデルは、可能な応答の上位10％のみを考慮し、変動(dòng)を制限します。
• 高い値（例：0.9） ：モデルは、可能な範(fàn)囲の可能な応答を考慮し、変動(dòng)性を高めます。

なぜそれが重要なのですか？

このパラメーターは、創(chuàng)造性と精度のバランスをとるのに役立ちます。溫度と組み合わせると、多様で一貫した応答が生じる可能性があります。創(chuàng)造的な柔軟性が必要ですが、ある程度のコントロールが必要なアプリケーションに最適です。

実裝

核サンプリングとしても知られるTOP_Pパラメーターは、応答の多様性を制御します。使用方法は次のとおりです。

 Openaiをインポートします
client = openai.openai（api_key = api_key）
max_tokens = 500
溫度= 0.1
TOP_P = 0.5
Response = client.chat.completions.create（
Model = "GPT-4O"、
メッセージ= [
{「役割」：「ユーザー」、
「コンテンツ」：「インドの首都は何ですか？訪問する7つの場(chǎng)所を與える」}
]、、
max_tokens = max_tokens、
溫度=溫度、
n = 1、
top_p = top_p、
stop = none
））
print（respons.choices [0] .message.content）

出力

溫度= 0.1
TOP_P = 0.25

非常に決定論的で事実駆動(dòng)型：この低いTOP_P値で、モデルは非常に可能性の高いオプションの狹いプールから単語を選択し、最小限の変動(dòng)性で簡(jiǎn)潔で正確な応答につながります。各場(chǎng)所は、コアファクトを厳密に順守して説明されており、創(chuàng)造性や詳細(xì)の追加の余地はほとんどありません。

たとえば、インドゲートの言及は、デザインや雰囲気のような追加の詳細(xì)はなく、戦爭(zhēng)記念館とその歴史的重要性としての役割に純粋に焦點(diǎn)を當(dāng)てています。言語はまっすぐで正式なままであり、気を散らすことなく明確にします。これにより、出力は正確さとあいまいさの欠如を必要とする狀況に最適です。

溫度= 0.1
TOP_P = 0.5

創(chuàng)造性と事実上の正確さのバランス：TOP_P = 0.5では、モデルは、事実のコンテンツに強(qiáng)い焦點(diǎn)を維持しながら、より多様なフレージングにわずかに開きます。このレベルは、主要な事実から遠(yuǎn)すぎることなく、より豊かな物語を提供する追加の文脈情報(bào)を紹介します。

たとえば、レッドフォートの説明では、この出力には、獨(dú)立記念日に旗を掲げている首相に関する詳細(xì)が含まれています。出力はわずかに會(huì)話的で魅力的であり、事実と少しのコンテキストの両方を望んでいる読者に魅力的です。

• よりリラックスしているが、まだ本質(zhì)的に事実に基づいており、フレージングのわずかな変動(dòng)性を可能にしますが、それでも非常に構(gòu)造化されています。
• 文は硬直性が低く、獨(dú)立記念日のレッドフォートで國旗の巻き上げやエドウィン?ルティエンスirによるインド門のデザインに言及するなど、より広い範(fàn)囲の事実が含まれています。
• 文言は、TOP_P = 0.1に比べてわずかに流動(dòng)的ですが、事実と簡(jiǎn)潔なままです。

溫度= 0.5
top_p = 1

最も多様で創(chuàng)造的な広大な出力：TOP_P = 1では、モデルを最大限の多様性を可能にし、より柔軟で広大な説明を提供します。このバージョンには、より豊富な言語と追加の、時(shí)には予想されるコンテンツが含まれています。

たとえば、著名な場(chǎng)所のリストにRaj Ghatを含めることは、標(biāo)準(zhǔn)的な歴史的または建築的ランドマークから逸脫し、マハトマガンジーの記念碑としての重要性を強(qiáng)調(diào)することで人間のタッチを追加します。説明には、ロータステンプルが訪問者を引き付ける穏やかな環(huán)境を持っている方法など、感覚的または感情的な言語も含まれる場(chǎng)合があります。この設(shè)定は、事実上正しいだけでなく、より多くの視聴者に魅力的で魅力的なコンテンツを作成するのに最適です。

4。TOP-K（トークンサンプリング）

TOP_Kパラメーターは、次の単語を予測(cè)（生成）するときに、次のトークンの最も可能性の高いトップkのみを考慮して、モデルを制限します。

• 低値（例：50） ：モデルをより予測(cè)可能で制約された応答に制限します。
• 高い値（例：500） ：モデルがより多くのトークンを考慮して、さまざまな応答を増やすことができます。

なぜそれが重要なのですか？

TOP_Pと同様ですが、TOP_Kはモデルが選択できるトークンの數(shù)を明示的に制限するため、出力の変動(dòng)性を厳密に制御する必要があるアプリケーションに役立ちます。正式な構(gòu)造化された応答を生成したい場(chǎng)合は、より低いTOP_Kを使用して役立ちます。

実裝

TOP_Kパラメーターは、TOP_PのようなOpenAI APIでは直接使用できませんが、TOP_Pはトークンの選択を制限する同様の方法を提供します。ただし、TOP_Pパラメーターをプロキシとして使用して、トークンのランダム性を制御できます。

 Openaiをインポートします
＃APIキーを使用してOpenAIクライアントを初期化します
client = openai.openai（api_key = api_key）
max_tokens = 500
溫度= 0.1
TOP_P = 0.9
Response = client.chat.completions.create（
Model = "GPT-4O"、
メッセージ= [
{「役割」：「ユーザー」、「コンテンツ」：「インドの首都は何ですか？訪問する7つの場(chǎng)所を與える」}
]、、
max_tokens = max_tokens、
溫度=溫度、
n = 1、
top_p = top_p、
       stop = none
））
print（ "TOP-Kの例出力（ProxyとしてTOP_Pを使用）："）
print（respons.choices [0] .message.content）

出力

TOP-Kの例出力（ProxyとしてTOP_Pを使用）：<br><br>インドの首都はニューデリーです。訪問する7つの注目すべき場(chǎng)所があります<br> ニューデリー：<br><br> 1。<br> 以前は呼ばれていたインドのニューデリーの儀式用軸の東端<br> キングスウェイ。それは第一次世界大戦中に亡くなった兵士への敬意です<br> 第三のアングロアフガン戦爭(zhēng)。<br><br> 2。**レッドフォート（ラルキラ）**  - インドのデリー市の歴史的な砦、<br> ムガール帝國皇帝の主要な住居として機(jī)能しました。毎年<br> インドの獨(dú)立記念日（8月15日）、首相は國民を巻き上げます<br> 砦のメインゲートに旗を掲げ、全國的に放送されるスピーチを提供します<br> その城壁から。<br><br> 3。<br> デリーのエリア、Qutub Minarは5つの高さ73メートルの先細(xì)りの塔です<br>ベースの直徑14.3メートルの階建てで、上部が2.7メートルに減少します<br> ピークの。 1193年にQutb-ud-din Aibakによって建設(shè)されました。<br> デリーの最後のヒンズー教の王國の敗北後のデリー?スルタン。<br><br> 4。<br>街の著名な魅力。宗教やあらゆるものに関係なく、すべての人に開かれています<br> その他の資格、ロータス寺院は瞑想に最適な場(chǎng)所です<br> そして平和を得る。<br><br> 5。<br> ムガール皇帝フマユーンの。それはフマユーンの最初の妻によって委託されました<br> チーフ配偶者、1569  -  70年にベガベグム皇后、そしてミラックによって設(shè)計(jì)された<br> ミルザ?ギヤと彼の息子、サイイド?ムハンマド。<br><br> 6。<br> デリー、インド。 Akshardham Mandirとも呼ばれ、數(shù)千年も表示されます<br> 伝統(tǒng)的なヒンドゥー教とインドの文化、精神性、建築。<br><br> 7。** Rashtrapati Bhavan **  - インド大統(tǒng)領(lǐng)の公式居住地。<br> ニューデリーのラジパスの西端に位置し、ラシュトラパティ?バヴァン<br> 広大な邸宅であり、その建築は息をのむようなものです。組み込まれています<br> ムガールやヨーロッパを含むさまざまなスタイル、そしてa

5。周波數(shù)ペナルティ

Fuelch_Penaltyパラメーターは、モデルが以前に使用された単語を繰り返すことを思いとどまらせます。これにより、出力に既に表示されているトークンの確率が低下します。

• 低い値（例：0.0） ：モデルは繰り返しのためにペナルティを科されません。
• 高い値（例：2.0） ：モデルは、繰り返される?yún)g語を大きく罰し、新しいコンテンツの生成を促進(jìn)します。

なぜそれは重要なのですか？

これは、冗長(zhǎng)性が品質(zhì)を低下させる可能性のあるクリエイティブライティングのように、モデルに反復(fù)出力を避けることを望む場(chǎng)合に役立ちます。反対に、テクニカルライティングでは、繰り返しの用語が明確にするために有益である可能性があるテクニカルライティングの罰則が低くなる場(chǎng)合があります。

実裝

Fuelch_Penaltyパラメーターは、生成された出力での繰り返しの単語使用量を制御するのに役立ちます。 GPT-4oで使用する方法は次のとおりです。

 Openaiをインポートします
＃APIキーを使用してOpenAIクライアントを初期化します
client = openai.openai（api_key = 'your_api_key'）
max_tokens = 500
溫度= 0.1
TOP_P = 0.25
Fuelcure_Penalty = 1
Response = client.chat.completions.create（
Model = "GPT-4O"、
メッセージ= [
{「役割」：「ユーザー」、「コンテンツ」：「インドの首都は何ですか？訪問する7つの場(chǎng)所を與える」}
]、、
max_tokens = max_tokens、
溫度=溫度、
n = 1、
top_p = top_p、
frequence_penalty = feurve_penalty、
stop = none
））
print（respons.choices [0] .message.content）

出力

Fuelcure_Penalty = 1

自然な流れを維持し、ある程度の繰り返しとバランスの取れた出力。繰り返しが受け入れられるクリエイティブライティングのようなコンテキストに最適です。説明は明確でまとまりがあり、過度の冗長(zhǎng)性なしに読みやすくなりやすくなります。明確さとフローの両方が必要な場(chǎng)合に役立ちます。

Fuelcure_Penalty = 1.5

繰り返しが減少すると、より多様な言い回し。言語の多様性がレポートや記事などの読みやすさを向上させるコンテキストに適しています。テキストは、より動(dòng)的な文構(gòu)造を?qū)毪筏胜椤⒚鞔_さを維持します。一貫性を失うことなく過度の繰り返しを避けるために、テクニカルライティングに役立ちます。

Fuelcure_Penalty = 2

多様性を最大化しますが、流encyさと結(jié)束を犠牲にする可能性があります。出力は均一ではなくなり、より多様性を?qū)毪筏蓼工?、時(shí)には滑らかさを失います。矛盾のために、より正式または技術(shù)的なコンテキストで明確になる可能性がありますが、高い変動(dòng)の恩恵を受ける創(chuàng)造的なタスクに適しています。

6。プレゼンスペナルティ

存在感のあるパラメーターは周波數(shù)のペナルティに似ていますが、単語が使用される頻度に基づいてペナルティを與える代わりに、これまでの応答で単語がまったく表示されているかどうかに基づいてペナルティを科します。

• 低い値（例：0.0） ：モデルは単語を再利用してもペナルティを科されません。
• 高い値（例：2.0） ：モデルは、すでに表示されている?yún)g語の使用を避けます。

なぜそれが重要なのですか？

存在ペナルティは、より多様なコンテンツ生成を促進(jìn)するのに役立ちます。ブレーンストーミングセッションのように、モデルに新しいアイデアを継続的に紹介したい場(chǎng)合に特に便利です。

実裝

Presence_Penaltyは、モデルが既に導(dǎo)入されたアイデアや単語を繰り返すことを思いとどまらせます。適用する方法は次のとおりです。

 Openaiをインポートします
＃APIキーを使用してOpenAIクライアントを初期化します
client = openai.openai（api_key = 'your_api_key'）
＃チャットリクエストのパラメーターを定義します
Response = client.chat.completions.create（
Model = "GPT-4O"、
メッセージ= [
{
「役割」：「ユーザー」、
「コンテンツ」：「インドの首都は何ですか？7つの訪問場(chǎng)所を與えてください?！?}
]、、
max_tokens = 500、＃max tokens for the Response
溫度= 0.1、＃ランダム性を制御します
TOP_P = 0.1、＃応答の多様性を制御します
finessed_penalty = 0.5、＃新しいアイデアの導(dǎo)入を奨勵(lì)しています
n = 1、＃1つの完了のみを生成します
STOP =なし＃停止シーケンス、この場(chǎng)合はありません
））
print（respons.choices [0] .message.content）

出力

存在感_penalty = 0.5

出力は有益ですが、各サイトについてよく知られている事実を提供し、読者にとってすでに馴染みのある詳細(xì)を強(qiáng)調(diào)しているため、やや反復(fù)的です。たとえば、インドのゲートとQutub Minarの説明は、一般的な知識(shí)からそれほど分かれておらず、従來の要約に密接に固執(zhí)しています。これは、より低い存在ペナルティがモデルが馴染みのある既に確立されたコンテンツパターン內(nèi)にとどまることを奨勵(lì)する方法を示しています。

存在感_Penalty = 1

出力は、詳細(xì)を提示する方法がより多様であり、モデルはより微妙な情報(bào)を?qū)毪?、事実をより定型的ではない方法で紹介します。たとえば、Akshardham Templeの説明は、數(shù)千年のヒンズー教の文化に関する追加の文を追加し、より高い存在ペナルティがモデルを押して、冗長(zhǎng)性を回避するためにわずかに異なるフレージングと詳細(xì)を?qū)毪?、コンテンツの多様性を促進(jìn)することを示しています。

7。シーケンスを停止します

STOPパラメーターを使用すると、モデルにさらなるコンテンツの生成を停止するように示す文字または単語のシーケンスを定義できます。これにより、特定のポイントで世代をきれいに終了できます。

• 停止シーケンスの例：期間（。）、newlines（\ n）、または「終わり」のような特定のフレーズである可能性があります。

なぜそれが重要なのですか？

このパラメーターは、論理的な結(jié)論に達(dá)したらモデルを停止するアプリケーションで作業(yè)する場(chǎng)合、またはQ＆Aやダイアログベースのモデルなどの特定の數(shù)のアイデアを提供した後に特に便利です。

実裝

STOPパラメーターを使用すると、テキストを生成するときにモデルの停止點(diǎn)を定義できます。たとえば、アイテムのリストを生成した後に停止できます。

 Openaiをインポートします
＃APIキーを使用してOpenAIクライアントを初期化します
client = openai.openai（api_key = 'your_api_key'）
max_tokens = 500
溫度= 0.1
TOP_P = 0.1
Response = client.chat.completions.create（
Model = "GPT-4O"、
メッセージ= [
{「役割」：「ユーザー」、「コンテンツ」：「インドの首都は何ですか？訪問する7つの場(chǎng)所を與える」}
]、、
max_tokens = max_tokens、
溫度=溫度、
n = 1、
top_p = top_p、
stop = ["。"、 "end of list"]＃停止シーケンスを定義します
））
print（respons.choices [0] .message.content）

出力

インドの首都はニューデリーです

これらのLLMパラメーターはどのように連攜しますか？

これで、これらのパラメーターの組み合わせを開始すると、本當(dāng)の魔法が起こります。例えば：

• 溫度とTOP_Pを一緒に使用して、創(chuàng)造的なタスクを微調(diào)整します。
• MAX_TOKENSと停止して、長(zhǎng)い形式の応答を効果的に制限します。
• 頻度_ペナルティと存在感を活用して、詩の生成やブレーンストーミングセッションなどのタスクに特に役立つ反復(fù)テキストを避けるために。

これらのLLMパラメーターを理解することで、言語モデルとの対話方法を大幅に改善できます。 AIベースのアシスタントを開発したり、クリエイティブコンテンツを生成したり、技術(shù)タスクを?qū)g行したりする場(chǎng)合でも、これらのパラメーターを調(diào)整する方法を知ることで、特定のニーズに最適な出力を得ることができます。

溫度、 MAX_TOKENS 、 TOP_PなどのLLMパラメーターを調(diào)整することにより、モデルの創(chuàng)造性、一貫性、および長(zhǎng)さを制御できます。一方、頻度や存在などのペナルティは、出力が新鮮なままであることを保証し、繰り返しパターンを避けます。最後に、停止シーケンスは、清潔で明確に定義された完成を保証します。

最適な構(gòu)成はアプリケーションに依存するため、これらの設(shè)定を?qū)g験することが重要です。一度に1つのパラメーターを微調(diào)整して、出力がどのようにシフトするかを観察することから始めます。これは、ユースケースの完璧なセットアップをダイヤルするのに役立ちます。

結(jié)論

最大トークン、溫度、トップP、トップK、周波數(shù)ペナルティ、プレゼンスペナルティ、停止シーケンスなどのLLMパラメーターは、生成された出力を形成する上で重要な役割を果たします。これらのパラメーターを適切に調(diào)整することで、創(chuàng)造性と一貫性のバランスをとる必要のある結(jié)果が保証されます。それらを理解して実裝すると、言語モデルの動(dòng)作に対する制御が強(qiáng)化されます。

あなたが記事を気に入ってくれることを願(yuàn)っています！ LLMパラメーターは、さまざまな設(shè)定を含むモデルパフォーマンスを最適化するために重要です。 LLMパラメーターリストには、通常、重み、バイアス、およびハイパーパラメーターが含まれます。 LLMパラメーターの例については、出力の多様性と関連性に影響を與える溫度とコンテキストのウィンドウ調(diào)整を検討してください。これらのLLMパラメーターを理解することは、特定のタスクの微調(diào)整モデルに効果的に役立ちます。

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Ans。 LLM生成パラメーターは、GPT-4のようなAIモデルがテキストを生成する方法を制御し、創(chuàng)造性、精度、および長(zhǎng)さに影響を與えます。

Ans。溫度は、モデルの出力がどれだけ創(chuàng)造的または焦點(diǎn)を合わせているかを制御します。値が低くなると、より正確になりますが、値が高いほど創(chuàng)造性が向上します。

Ans。 MAX_TOKENSは、生成された応答の長(zhǎng)さを制限し、より高い値がより長(zhǎng)くより詳細(xì)な出力を生成します。

Ans。 TOP-P（核サンプリング）は、トークンの選択の累積確率、精度と創(chuàng)造性のバランスのためにしきい値を設(shè)定することにより、応答の多様性を制御します。

Ans。これらの罰則は、繰り返しを減らし、モデルがより多様なコンテンツを生成するよう奨勵(lì)し、全體的な出力品質(zhì)を向上させます。

以上がパフォーマンスを即座に向上させるためのトップ7 LLMパラメーターの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。