Большие языковые модели (LLM) предлагают несколько параметров, которые позволяют точно настроить их поведение и контролировать генерацию ответов. В этом руководстве мы рассмотрим наиболее часто используемые параметры: `maxcompletiontokens`, `temperature`, `topp`, `presencepenalty` и `frequency_penalty` — и разберёмся, как каждый из них влияет на результат работы модели.
Max Tokens (максимальное количество токенов)
`Max Tokens` — это максимальное количество токенов, которое модель может сгенерировать за один запуск. Модель будет стараться уложиться в этот лимит на всех этапах. Если она превысит указанное число, запуск будет остановлен и помечен как неполный.
Меньшее значение (например, 16) ограничивает модель очень короткими ответами, в то время как более высокое значение (например, 80) позволяет ей генерировать более подробные и полные ответы. Увеличение этого параметра даёт модели больше пространства для детализации, объяснений или форматирования вывода более естественным образом.
Temperature (температура)
В больших языковых моделях параметр `temperature` контролирует разнообразие и случайность генерируемых выходных данных. Более низкие значения температуры делают модель более детерминированной и ориентированной на наиболее вероятные ответы — идеально для задач, требующих точности и согласованности. Более высокие значения, напротив, вносят креативность и разнообразие, позволяя модели исследовать менее вероятные варианты.
Технически температура масштабирует вероятности предсказанных токенов в функции softmax: увеличение её сглаживает распределение (более разнообразные выходные данные), в то время как уменьшение его заостряет (более предсказуемые выходные данные).
Top P (также известный как nucleus sampling)
`Top P` — это параметр, который контролирует, сколько токенов модель учитывает на основе кумулятивного вероятностного порога. Он помогает модели сосредоточиться на наиболее вероятных токенах, часто улучшая связность и качество вывода.
Frequency Penalty (штраф за частоту)
`Frequency Penalty` контролирует, насколько модель избегает повторения одних и тех же слов или фраз в своём выводе.
Диапазон: от -2 до 2.
По умолчанию: 0.
Когда штраф за частоту выше, модель получает штраф за использование слов, которые она уже использовала ранее. Это побуждает её выбирать новые и разные слова, делая текст более разнообразным и менее повторяющимся.
Presence Penalty (присутствие штрафа)
`Presence Penalty` контролирует, насколько модель избегает повторения слов или фраз, которые уже появились в тексте.
Диапазон: от -2 до 2.
По умолчанию: 0.
Более высокий штраф за присутствие побуждает модель использовать более широкий спектр слов, делая вывод более разнообразным и творческим. В отличие от штрафа за частоту, который накапливается с каждым повторением, штраф за присутствие применяется один раз к любому слову, которое уже появилось, снижая вероятность его повторения в выводе. Это помогает модели создавать текст с большим разнообразием и оригинальностью.
1. Какие параметры больших языковых моделей (LLM) позволяют контролировать генерацию ответов и как они влияют на результат работы модели?
В статье упоминаются пять основных параметров: `maxcompletiontokens`, `temperature`, `topp`, `presencepenalty` и `frequencypenalty`. Они позволяют точно настроить поведение модели и контролировать генерацию ответов. Например, `maxcompletiontokens` определяет максимальное количество токенов, которое модель может сгенерировать за один запуск, `temperature` контролирует разнообразие и случайность генерируемых выходных данных, `topp` помогает модели сосредоточиться на наиболее вероятных токенах, `frequencypenalty` контролирует повторение слов или фраз, а `presencepenalty` контролирует повторение слов или фраз, которые уже появились в тексте.
2. Как влияет на работу модели параметр `maxcompletiontokens` и какие значения этого параметра могут быть использованы?
`Max Tokens` определяет максимальное количество токенов, которое модель может сгенерировать за один запуск. Меньшее значение (например, 16) ограничивает модель очень короткими ответами, в то время как более высокое значение (например, 80) позволяет ей генерировать более подробные и полные ответы. Увеличение этого параметра даёт модели больше пространства для детализации, объяснений или форматирования вывода более естественным образом.
3. Как работает параметр `temperature` и какие значения этого параметра могут быть использованы?
`Temperature` контролирует разнообразие и случайность генерируемых выходных данных. Более низкие значения температуры делают модель более детерминированной и ориентированной на наиболее вероятные ответы, идеально для задач, требующих точности и согласованности. Более высокие значения, напротив, вносят креативность и разнообразие, позволяя модели исследовать менее вероятные варианты. Технически температура масштабирует вероятности предсказанных токенов в функции softmax: увеличение её сглаживает распределение (более разнообразные выходные данные), в то время как уменьшение его заостряет (более предсказуемые выходные данные).
4. Как работает параметр `frequency_penalty` и какие значения этого параметра могут быть использованы?
`Frequency Penalty` контролирует, насколько модель избегает повторения одних и тех же слов или фраз в своём выводе. Диапазон значений — от -2 до 2. По умолчанию: 0. Когда штраф за частоту выше, модель получает штраф за использование слов, которые она уже использовала ранее. Это побуждает её выбирать новые и разные слова, делая текст более разнообразным и менее повторяющимся.
5. Как работает параметр `presence_penalty` и какие значения этого параметра могут быть использованы?
`Presence Penalty` контролирует, насколько модель избегает повторения слов или фраз, которые уже появились в тексте. Диапазон значений — от -2 до 2. По умолчанию: 0. Более высокий штраф за присутствие побуждает модель использовать более широкий спектр слов, делая вывод более разнообразным и творческим. В отличие от штрафа за частоту, который накапливается с каждым повторением, штраф за присутствие применяется один раз к любому слову, которое уже появилось, снижая вероятность его повторения в выводе. Это помогает модели создавать текст с большим разнообразием и оригинальностью.