Освоение языковых моделей: подробный разбор входных параметров
Освоение языковых моделей: подробный разбор входных параметров 23 января 2024 Если вам когда-либо приходилось использовать языковую модель в интерактивной среде или через API, то скорее всего ваша работа начиналась с выбора нескольких входных параметров. Однако, у многих из нас возникают вопросы по поводу назначения и правильного использования этих параметров. Эта статья поможет вам научиться использовать параметры для решения проблемы выдачи неверной информации (галлюцинаций) и однообразия в результатах работы языковых моделей. Мы также рассмотрим другие тонкие настройки, оптимизирующие поведение моделей. Как и в случае с промпт-инжинирингом, правильная настройка параметров поможет вам добиться от модели 110% эффективности. В данной статье подробно рассматриваются пять основных входных параметров: температура (temperature), параметры семплинга top-p и top-k, штрафы за частоту и присутствие (frequency penalty и presence penalty). Вы узнаете, как эти параметры помогают достичь баланса между качеством и разнообразием результатов работы модели. Устраивайтесь поудобнее, мы начинаем! Содержание Вводная информация Качество, разнообразие и температура Семплирование с помощью…