前7名LLM參數即可立即提高性能

假設您正在與AI互動，該AI不僅回答了您的問題，而且了解您意圖的細微差別。它製作了量身定制的連貫反應，幾乎感覺到了人類。這是怎麼發生的？大多數人甚至都沒有意識到LLM參數的秘密。

如果您曾經想過像Chatgpt這樣的AI模型如何生成栩栩如生的文本，那麼您就在正確的位置。這些模型不僅神奇地知道接下來要說些什麼。相反，他們依靠關鍵參數來確定從創造力到準確性到連貫性的所有內容。無論您是一個好奇的初學者還是經驗豐富的開發人員，了解這些參數都可以為您的項目解鎖新的AI潛力。

本文將討論7個基本生成參數，以塑造像GPT-4O這樣的大型語言模型（LLM）運行。從溫度設置到TOP-K採樣，這些參數充當您可以調整的撥盤以控制AI的輸出。掌握它們就像獲得方向盤來瀏覽AI文本一代的廣闊世界。

概述

• 了解如何諸如溫度，max_tokens和Top-P形狀AI生成的文本之類的關鍵參數。
• 發現調整LLM參數如何增強AI輸出中的創造力，準確性和連貫性。
• 掌握7個基本LLM參數，以自定義任何應用程序的文本生成。
• 通過這些參數來控制輸出長度，多樣性和事實準確性，對AI進行微調AI響應。
• 通過調整頻率和存在懲罰，避免重複和不一致的AI輸出。
• 通過理解和優化這些關鍵的LLM設置來解鎖AI文本生成的全部潛力。

目錄

• 什麼是LLM參數？
  • 受LLM生成參數影響的關鍵方面：
• 7 LLM參數的實際實施
  • 安裝必要的庫
  • 所有代碼段的基本設置
• 1。最大令牌
  • 執行
• 2。溫度
  • 執行
• 3。頂級P（核採樣）
  • 執行
• 4。 top-k（令牌採樣）
  • 執行
• 5。頻率罰款
  • 執行
• 6.存在懲罰
  • 執行
• 7。停止序列
  • 執行
• 這些LLM參數如何合作？
• 結論

什麼是LLM參數？

在大型語言模型（LLMS）等大型語言模型（例如GPT-O1）的背景下，生成參數是影響模型如何生成其響應的設置或配置。這些參數有助於確定輸出的各個方面，例如創造力，連貫性，準確性甚至長度。

將生成參數視為模型的“控制旋鈕”。通過調整它們，您可以更改AI在製作文本時的行為。這些參數指導模型在導航可能的單詞組合的寬敞空間，以根據用戶的輸入選擇最合適的響應。

沒有這些參數，AI的行為將不太靈活，並且通常無法預測。通過對它們進行微調，用戶可以使模型更加集中和事實，或者允許其探索更具創造力和多樣化的響應。

受LLM生成參數影響的關鍵方面：

1. 創造力與準確性：某些參數控制模型的響應“創意”或“可預測”。您是否想要安全，事實的回應或尋求更具想像力的東西？
2. 響應長度：這些設置可以影響模型在單個響應中產生多少或多少。
3. 產出的多樣性：該模型可以專注於最有可能的下一個單詞，也可以探索更廣泛的可能性。
4. 幻覺的風險：過於創造性的環境可能會導致模型產生“幻覺”或合理的聽起來但實際上不正確的響應。這些參數有助於平衡這種風險。

每個LLM生成參數在塑造最終輸出方面都起著獨特的作用，並且通過理解它們，您可以自定義AI以更好地滿足您的特定需求或目標。

7 LLM參數的實際實施

安裝必要的庫

在使用OpenAI API來控制Max_tokens，溫度等等參數之前，您需要安裝OpenAi Python客戶端庫。您可以使用PIP進行此操作：

 ！ PIP安裝OpenAi

安裝庫後，您可以為每個參數使用以下代碼段。確保用實際的OpenAI API密鑰替換您的_openai_api_key。

所有代碼段的基本設置

在所有示例中，此設置將保持不變。您可以將此部分重複使用作為與GPT模型進行交互的基礎設置。

進口Openai
＃設置您的OpenAI API密鑰
openai.api_key ='your_openai_api_key'
＃定義一個簡單的提示，我們可以在示例中重複使用
提示=“用簡單的術語解釋人工智能的概念”

1。最大令牌

MAX_TOKENS參數控制模型生成的輸出的長度。根據文本的複雜性，“令牌”可以像一個字符一樣短，也可以長達一個字。

• 低值（例如10） ：產生較短的響應。
• 高價值（例如1000） ：生成更長，更詳細的響應。

為什麼重要？

通過設置適當的max_tokens值，您可以控制響應是快速片段還是深入說明。這對於簡潔至關重要的應用程序（例如文本摘要）或需要詳細答案（例如在知識密集型對話中）尤其重要。

注意：Max_Token值現在被棄用了MAX_COMPLETION_TOKENS的支持，並且與O1系列模型不兼容。

執行

您可以通過使用OpenAI模型使用MAX_TOKENS參數來控制生成的輸出的長度：

進口Openai
客戶端= openai.openai（api_key ='your_api_key'）
max_tokens = 10
溫度= 0.5
響應= client.chat.completions.create（
型號=“ gpt-4o”，
消息= [
{“角色”：“用戶”，
“內容”：“印度的首都是什麼？送7個訪問場所”}}
]，，
max_tokens = max_tokens，
溫度=溫度，
n = 1，
）
打印（響應。選擇[0] .message.content）

輸出

max_tokens = 10

• 輸出： '印度首都是新德里。這是
• 響應非常簡短且不完整，由於令牌限製而切斷。它提供了基本信息，但沒有詳細說明。句子開始但沒有結束，在列出訪問地點之前就切斷了。

max_tokens = 20

• 輸出： '印度首都是新德里。這裡有七個在新德里參觀的地方：\ n1。
• 隨著令牌限制略高，響應開始列出位置，但只能設法啟動第一項，然後再被切斷。它仍然太短，無法提供有用的細節甚至完成單個位置描述。

max_tokens = 50

• 輸出： '印度首都是新德里。這裡有七個在新德里參觀的地方：\ n1。 **印度門**：這座標誌性的紀念碑是位於新德里拉傑的紀念館。它奉獻給世界上死亡的士兵
• 在這裡，響應更加詳細，提供了完整的介紹和第一個位置的描述的開始。但是，它被切斷了中間句子，這表明50句限制不足以完成完整列表，但可以提供至少一兩個項目的上下文和解釋。

max_tokens = 500

• 輸出：（七個地方的完整詳細響應）
• 有了這個更大的令牌限制，響應已完成，並提供了新德里七個訪問地點的詳細列表。每個地方都有一個簡短但內容豐富的描述，提供了有關其重要性和歷史重要性的背景。響應已完全闡明，並允許更複雜和描述性文本。

2。溫度

溫度參數會影響模型響應的隨機或創造性。從本質上講，這是對響應應如何確定性的衡量標準：

• 低溫（例如，0.1） ：該模型將產生更集中和可預測的響應。
• 高溫（例如，0.9） ：該模型將產生更多的創造力，多樣化甚至“野性”響應。

為什麼重要？

這非常適合控制音調。使用低溫來完成諸如生成技術答案的任務，精度很重要，以及諸如講故事或詩歌之類的創意寫作任務的更高溫度。

執行

溫度參數控制輸出的隨機性或創造力。這是與較新模型一起使用的方法：

進口Openai
客戶端= openai.openai（api_key = api_key）
max_tokens = 500
溫度= 0.1
響應= client.chat.completions.create（
型號=“ gpt-4o”，
消息= [
{“角色”：“用戶”，
“內容”：“印度的首都是什麼？送7個訪問場所”}}
]，，
max_tokens = max_tokens，
溫度=溫度，
n = 1，
停止=無
）
打印（響應。選擇[0] .message.content）

輸出

溫度= 0.1

該輸出是嚴格的事實和正式的，提供了簡潔明了的信息，並具有最小的變化或點綴。它讀起來像是百科全書的條目，優先考慮清晰度和精度。

溫度= 0.5

該輸出保留了事實準確性，但引入了句子結構的更多可變性。它增加了更多的描述，提供了更具吸引力和創造性的基調，但仍然基於事實。與0.1輸出相比，還有更多的稍微重新單詞和更多細節的空間。

溫度= 0.9

最具創意的版本，具有描述性和生動的語言。它增加了主觀元素和豐富多彩的細節，使其更像是旅行敘事或指南，強調氛圍，文化意義和事實。

3。頂級P（核採樣）

TOP_P參數，也稱為核採樣，有助於控制響應的多樣性。它為令牌選擇的累積概率分佈設置了一個閾值：

• 低值（例如0.1） ：該模型僅考慮可能的響應的前10％，從而限制變化。
• 高價值（例如，0.9） ：該模型考慮了更廣泛的響應範圍，從而增加了可變性。

為什麼重要？

此參數有助於平衡創造力和精度。當與溫度配對時，它會產生多種和相干的響應。這對於您想要創造性靈活性但仍需要一定程度的控制的應用程序非常有用。

執行

TOP_P參數（也稱為核採樣）控制了響應的多樣性。這是使用它的方法：

進口Openai
客戶端= openai.openai（api_key = api_key）
max_tokens = 500
溫度= 0.1
top_p = 0.5
響應= client.chat.completions.create（
型號=“ gpt-4o”，
消息= [
{“角色”：“用戶”，
“內容”：“印度的首都是什麼？送7個訪問場所”}}
]，，
max_tokens = max_tokens，
溫度=溫度，
n = 1，
top_p = top_p，
停止=無
）
打印（響應。選擇[0] .message.content）

輸出

溫度= 0.1
top_p = 0.25

高度確定性和事實驅動：在低top_p值下，該模型從狹窄的高度可能選項中選擇單詞，從而導致簡潔明了的響應，並具有最小的可變性。每個位置都嚴格遵守核心事實，幾乎沒有創造力的空間或增加的細節。

例如，對印度門的提及純粹關注其作為戰爭紀念館的作用及其歷史意義，而沒有其他細節，例如設計或氛圍。該語言保持直接和正式，確保沒有乾擾的清晰度。這使得輸出非常適合需要精確和缺乏歧義的情況。

溫度= 0.1
top_p = 0.5

在創造力和事實準確性之間保持平衡：TOP_P = 0.5，該模型略有略有措辭，同時仍然對事實內容保持著強烈的關注。該級別引入了額外的上下文信息，這些信息提供了更豐富的敘述，而不會偏離主要事實。

例如，在對紅堡的描述中，該輸出包括有關在獨立日懸掛國旗的細節，這一點具有更具文化意義，但對於該地點的歷史描述而言並不是必需的。輸出的對話和引人入勝，吸引了想要事實和一些背景的讀者。

• 本質上更輕鬆，但仍然是事實，可以在措辭中略有變化，但仍然結構化。
• 這些句子不那麼嚴格，其中包括更多的事實，例如在獨立日在紅堡舉行的國旗和埃德溫·盧特森爵士的設計。
• 與top_p = 0.1相比，措辭的流動性略高，儘管它仍然是事實和簡潔。

溫度= 0.5
top_p = 1

最多樣化，最具創造性的輸出：在TOP_P = 1處，該模型允許最大程度的品種，提供更靈活，更廣泛的描述。此版本包括更豐富的語言和其他（有時更少的預期）內容。

例如，在著名的地方列表中，將拉吉·格（Raj Ghat）納入了標準的歷史或建築地標，並通過強調其作為對聖雄甘地的紀念的意義來增加人類的觸覺。描述還可能包括感官或情感語言，例如Lotus Temple如何具有吸引遊客的寧靜環境。這種設置是生產不僅實際上正確而且吸引更多受眾的內容的理想選擇。

4。 top-k（令牌採樣）

top_k參數將模型限制為僅考慮最可能的k時，在預測（生成）下一個單詞時，最有可能的隔壁令牌。

• 低值（例如50） ：將模型限制為更可預測和約束的響應。
• 高價值（例如500） ：允許模型考慮更多的令牌，從而增加了響應的種類。

為什麼重要？

雖然類似於top_p，但top_k明確限制了模型可以選擇的令牌數量，這使得它對於需要嚴格控制輸出可變性的應用程序有用。如果要生成正式的結構化響應，則使用較低的top_k可以提供幫助。

執行

top_k參數在OpenAI API中不直接可用，例如TOP_P，但是TOP_P提供了一種限制令牌選擇的類似方法。但是，您仍然可以使用TOP_P參數作為代理來控制令牌的隨機性。

進口Openai
＃使用您的API密鑰初始化OpenAI客戶端
客戶端= openai.openai（api_key = api_key）
max_tokens = 500
溫度= 0.1
top_p = 0.9
響應= client.chat.completions.create（
型號=“ gpt-4o”，
消息= [
{“角色”：“用戶”，“內容”：“印度的首都是什麼？
]，，
max_tokens = max_tokens，
溫度=溫度，
n = 1，
top_p = top_p，
       停止=無
）
打印（“ top-k示例輸出（使用top_p作為代理）：”）
打印（響應。選擇[0] .message.content）

輸出

TOP-K示例輸出（使用TOP_P作為代理）：<br><br>印度首都是新德里。這裡有七個值得注意的地方<br> 新德里：<br><br> 1。<br> 印度新德里的禮儀軸的東部邊緣，以前稱為<br> 金道。這是向第一次世界大戰期間喪生的士兵的致敬<br> 第三次盎格魯 - 阿富汗戰爭。<br><br> 2。 **紅堡（Lal Qila）**  - 印度德里市的歷史悠久的堡壘，<br> 這是莫臥兒皇帝的主要居住地。每年<br> 印度獨立日（8月15日），總理提升國民<br> 堡壘的旗幟，並發表全國廣播演講<br> 從它的城牆。<br><br> 3。 ** Qutub Minar **  - 位於Mehrauli的聯合國教科文組織世界遺產<br> Qutub Minar的德里地區是一個73米高的錐子塔，該塔由五個<br>樓層，底直徑為14.3米，頂部降至2.7米<br> 峰。它是由Qutb-ud-din Aibak於1193年建造的<br> 德里最後一個印度教王國失敗後，德里蘇丹國。<br><br> 4。<br>城市中的突出吸引力。不論宗教或任何人都開放<br> 其他資格，Lotus Temple是冥想的好地方<br> 並獲得和平。<br><br> 5。<br> 莫臥兒皇帝Humayun。它是由Humayun的第一任妻子委託<br> 和首席配偶，1569  -  70年的貝加·貝加姆（Empress Begum），由米拉克（Mirak）設計<br> Mirza Ghiyas和他的兒子Sayyid Muhammad。<br><br> 6。<br> 印度德里。也稱為Akshardham Mandir，它顯示了數千年<br> 傳統的印度教和印度文化，靈性和建築。<br><br> 7。 ** Rashtrapati Bhavan **  - 印度總統的官方住所。<br> Rashtrapati Bhavan位於新德里的拉傑斯（Rajpath）西端<br> 是一座巨大的豪宅，其建築令人嘆為觀止。它合併<br> 各種風格，包括莫臥兒和歐洲，是

5。頻率罰款

頻率_penalty參數勸阻該模型重複先前使用的單詞。它減少了已經出現在輸出中的令牌的概率。

• 低值（例如，0.0） ：模型不會懲罰重複。
• 高價值（例如，2.0） ：該模型將嚴重懲罰重複的單詞，鼓勵產生新內容。

為什麼要進口？

當您希望該模型避免重複輸出（例如在創意寫作中），冗餘可能會降低質量時，這很有用。另一方面，您可能需要在技術寫作中較低的懲罰，在這種寫作中，反复的術語可能有益於清晰。

執行

頻率_penalty參數有助於控制生成的輸出中的重複單詞用法。這是與GPT-4O一起使用的方法：

進口Openai
＃使用您的API密鑰初始化OpenAI客戶端
客戶端= openai.openai（api_key ='your_api_key'）
max_tokens = 500
溫度= 0.1
top_p = 0.25
頻率_penalty= 1
響應= client.chat.completions.create（
型號=“ gpt-4o”，
消息= [
{“角色”：“用戶”，“內容”：“印度的首都是什麼？
]，，
max_tokens = max_tokens，
溫度=溫度，
n = 1，
top_p = top_p，
fusity_penalty = fusenter_penalty，
停止=無
）
打印（響應。選擇[0] .message.content）

輸出

頻率_penalty= 1

平衡輸出並進行一定的重複，保持自然流量。理想的是可以接受一些重複的創意寫作等環境。描述清晰且有凝聚力，可以輕鬆可讀性，而無需過多的冗餘。當需要清晰度和流動時，有用。

頻率_penalty= 1.5

隨著重複的減少，措辭有更多的措辭。適用於語言多樣性增強可讀性的環境，例如報告或文章。本文在引入更動態的句子結構時保持清晰度。有助於技術寫作，以避免過度重複而不會失去連貫性。

頻率_penalty= 2

最大化多樣性，但可能會犧牲流利性和內聚力。輸出變得不那麼均勻，引入了更多的變化，但有時會失去光滑度。適用於從高度變化中受益的創意任務，儘管由於不一致，它可能會在更正式或技術環境中降低清晰度。

6.存在懲罰

存在_penalty參數類似於頻率懲罰，但不是根據單詞使用的頻率進行懲罰，而是基於單詞是否已經出現在迄今為止的響應中。

• 低值（例如，0.0） ：該模型不會因重複使用單詞而受到懲罰。
• 高價值（例如，2.0） ：該模型將避免使用已經出現的任何單詞。

為什麼重要？

存在懲罰有助於鼓勵更多多樣化的內容產生。當您希望該模型不斷引入新想法時，就像集思廣益的會議一樣，這一點尤其有用。

執行

存在_ -Penalty不鼓勵模型重複的想法或已經引入的單詞。這是應用方法：

進口Openai
＃使用您的API密鑰初始化OpenAI客戶端
客戶端= openai.openai（api_key ='your_api_key'）
＃定義聊天請求的參數
響應= client.chat.completions.create（
型號=“ gpt-4o”，
消息= [
{
“角色”：“用戶”，
“內容”：“印度的首都是什麼？給7個參觀地點。”
}
]，，
max_tokens = 500，＃響應的最大令牌
溫度= 0.1，＃控制隨機性
top_p = 0.1，＃控制響應的多樣性
staberes_penalty = 0.5，＃鼓勵引入新想法
n = 1，＃僅生成1個完成
停止=無＃停止序列，在這種情況下無
）
打印（響應。選擇[0] .message.content）

輸出

staberes_penalty = 0.5

輸出內容豐富，但有些重複，因為它提供了有關每個站點的眾所周知的事實，強調了讀者可能已經熟悉的細節。例如，印度門和Qutub Minar的描述與常識並不多，密切與傳統的摘要保持不變。這表明了較低的存在懲罰如何鼓勵模型保持在熟悉且已經建立的內容模式中。

staberes_penalty = 1

該模型以較少的公式化方式引入了更多細微的信息和重述事實，輸出的介紹方式更加多樣。例如，對Akshardham Temple的描述增加了有關印度教文化千年的額外句子，表明較高的存在懲罰使該模型推出了略有不同的措辭和細節，以避免冗餘，從而促進了內容的多樣性。

7。停止序列

停止參數使您可以定義一個字符或單詞的序列，該字符或單詞將發出信號以停止生成更多內容。這使您可以在特定點乾淨地結束一代。

• 示例停止序列：可以是（。），newlines（\ n）或“末端”之類的特定短語。

為什麼重要？

當您希望模型得出邏輯結論或提供一定數量的想法（例如基於Q＆A或基於對話的模型）之後，該參數在您希望模型達到邏輯結論後停止的應用程序時特別方便。

執行

停止參數允許您在生成文本時為模型定義一個停止點。例如，您可以在生成項目列表後停止它。

進口Openai
＃使用您的API密鑰初始化OpenAI客戶端
客戶端= openai.openai（api_key ='your_api_key'）
max_tokens = 500
溫度= 0.1
top_p = 0.1
響應= client.chat.completions.create（
型號=“ gpt-4o”，
消息= [
{“角色”：“用戶”，“內容”：“印度的首都是什麼？
]，，
max_tokens = max_tokens，
溫度=溫度，
n = 1，
top_p = top_p，
stop = [“。”，“列表的結尾”]＃定義停止序列
）
打印（響應。選擇[0] .message.content）

輸出

印度的首都是新德里

這些LLM參數如何合作？

現在，當您開始組合這些參數時，真正的魔術就會發生。例如：

• 一起使用溫度和top_p來微調創意任務。
• 將MAX_TOKEN與停止配對以有效地限制長形響應。
• 利用頻率_penalty和stricess_penalty避免重複文本，這對於詩歌產生或集思廣益會議尤其有用。

了解這些LLM參數可以顯著改善您與語言模型的互動方式。無論您是開發基於AI的助手，生成創意內容還是執行技術任務，都知道如何調整這些參數有助於您為您的特定需求獲得最佳輸出。

通過調整LLM參數，例如溫度， MAX_TOKENS和TOP_P ，您可以控制模型的創造力，相干性和長度。另一方面，頻率和存在等處罰確保輸出保持新鮮，並避免重複模式。最後，停止序列可確保清潔且定義明確的完成。

嘗試這些設置是關鍵，因為最佳配置取決於您的應用程序。首先一次調整一個參數，然後觀察輸出如何變化，這將幫助您撥入完美的用例設置！

結論

LLM參數，例如最大令牌，溫度，TOP-P，TOP-K，頻率懲罰，存在懲罰和停止序列在塑造生成的輸出方面起著至關重要的作用。正確調整這些參數可確保所需的結果，平衡創造力和連貫性。理解和實施它們可以增強對語言模型行為的控制。

希望您喜歡這篇文章！ LLM參數對於優化模型性能，包括各種設置至關重要。 LLM參數列表通常包括權重，偏見和超參數。對於LLM參數示例，請考慮影響輸出多樣性和相關性的溫度和上下文窗口調整。了解這些LLM參數有助於有效地進行微調模型。

您是否正在尋找在線生成AI課程？如果是，請探索以下內容：Genai Pinnacle程序。

Q1。什麼是LLM生成參數？

Ans。 LLM生成參數控制AI模型如何生成文本，從而影響創造力，準確性和長度。

Q2。溫度參數的作用是什麼？

Ans。溫度控制模型的輸出的創造力或集中度。較低的值使其更加精確，而較高的值則提高了創造力。

Q3。 max_tokens如何影響輸出？

Ans。 max_tokens限制了生成的響應的長度，較高的值產生了更長，更詳細的輸出。

Q4。什麼是頂級Pampling？

Ans。 TOP-P（Nucleus採樣）通過為令牌選擇的累積概率，平衡精度和創造力的累積概率來控制響應的多樣性。

Q5。為什麼頻率和存在懲罰很重要？

Ans。這些懲罰減少了重複，並鼓勵模型產生更多多樣化的內容，從而提高整體產出質量。

以上是前7名LLM參數即可立即提高性能的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！