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効果的なプロンプトのためのLLM設定を理解する
LLM（大規模言語モデル）で作業するときに特定の設定を調整すると、応答が大きく異なる可能性があります。以下は、これらの設定の分析と効果的な使用方法です。最初はなぜ温度が出て、シーケンスが何と難しいのですが、単に用語だと考えてください。 chatGPTを使用すると、入力ウィンドウだけが存在し、どのように動作するのか理解しにくいですが、Playgroundに行けばどのような形でGPT-3.5などが設定されているのか理解できます。
1.
Temperature: 決定論と創造性のバランスをとる
説明：Temperatureは、モデルの予測可能性を制御するダイヤルだと思います。 Temperatureが低いほど、より予測可能で一貫した応答が得られます。 Temperatureが高いほど、より多くの創造性と変数が許可されます。
実際の使用：
具体的な質問などの現実的な質問の場合は、簡潔で正確な回答のために低いTemperature値を使用してください。
詩のような創造的な課題の場合、Temperature値を上げると、より想像力豊かな答えを導くことができます。
具体的な質問などの現実的な質問の場合は、簡潔で正確な回答のために低いTemperature値を使用してください。
詩のような創造的な課題の場合、Temperature値を上げると、より想像力豊かな答えを導くことができます。
2.
Top_p (Nucleus Sampling): 応答の可変性の微調整
説明: Top_p は、温度とともに反応のボラティリティを管理するために使用されます。 Top_p が低いほど応答の精度は高くなりますが、応答の多様性は低くなります。 top_pが高いほど、さまざまな出力を誘導します。
ケース:
•
回答の精度を上げるには、Top_pを低くしてください。
•
さまざまなアイデアやスタイルをナビゲートするには、Top_pを上げます。
•
3.
Max Length：応答長を調整する
説明: 「最大長」を調整して応答長の制限を設定します。これは、過度に長くなったり、話題から外れた回答を防ぐのに役立ちます。特定のトークン数を設定することで、レスポンスを簡潔かつ費用対効果に保ちます。
4.
Stop Sequences: エンドポイントの定義
説明：テキストの生成を中止するタイミングをモデルに通知する特定の文字列。
ケース：リストを10項目に制限するには、停止シーケンスとして「11」を追加します。
5.
Frequency Penalty: 頻度ペナルティ
説明：この設定は、モデルが同じ単語やフレーズを繰り返すのを防ぎます。
ケース：頻度ペナルティを増やすことで、モデルの言語に多様性を追加し、冗長性を減らすことができます。
6.
Presence Penalty: プレゼンスペナルティ
使用方法：どのくらいの頻度で表示されるかに関係なく、繰り返されるすべてのトークンに同じペナルティを課し、さまざまな回答が得られます。
設定調整：
•
より多様でクリエイティブなテキストが必要な場合は増やします。
•
より集中したコンテンツが必要な場合は下げます。
注！通常、明確な結果を得るには、Temperature または top_p、Frequency、Presence ペナルティのいずれかを調整し、他のものを調整しないことをお勧めします。
モデルバージョンによる可変性
使用しているLLMのバージョンとモデルによって結果が異なる可能性があることに注意してください。常に実験を通じて、特定の要件に最適な設定を見つけることをお勧めします。
使用しているLLMのバージョンとモデルによって結果が異なる可能性があることに注意してください。常に実験を通じて、特定の要件に最適な設定を見つけることをお勧めします。
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