OpenAI GPT模型进行对话生成时，设置top_p，Temperature，Top k，Top-p sampling，Frequency penalty，Presence penalty_openai top_p

目标

控制多样性和随机性

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/628600668

在使用OpenAI GPT模型进行对话生成时，设置top_p参数可以控制生成下一个单词的概率分布，即从所有可能的单词中，只选择概率最高的一部分作为候选单词。例如，如果设置top_p=0.7，则模型将仅考虑概率最高的70%的单词作为候选单词。这么做可以一定程度上增加生成的多样性，避免生成过于单调或重复的回答。

1.Temperature
用于调整随机从生成模型中抽样的程度，因此每次点击“生成”时，相同的提示可能会产生不同的输出。温度为 0 将始终产生相同的输出。温度越高随机性越大！

2.Top p
动态设置tokens候选列表的大小。 将可能性之和不超过特定值的top tokens列入候选名单。
Top p 通常设置为较高的值（如 0.75），目的是限制可能被采样的低概率 token 的长度。

3.Top k
允许其他高分tokens有机会被选中。 这种采样引入的随机性有助于在很多情况下生成的质量。 top-k 参数设置为 3意味着选择前三个tokens。
将如果 k 和 p 都启用，则 p 在 k 之后起作用。

ChatGPT的参数设置

简介1.

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让我们一起解锁AI写作的全新可能性。

简介2.

ChatGPT是一个强大的AI工具，但你知道怎样调整其参数才能最大化其效用吗？

本篇文章将深入解析各项关键参数，从温度、最大令牌数，到频率惩罚和存在惩罚等。

通过对这些参数的理解和调整，你将能更好地掌握AI写作，创造出更符合你需求的内容。

简介3.

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这篇文章就是你的指南。

我们将详细介绍ChatGPT的关键参数，并解释如何通过调整它们，使得AI更好地理解你的需求，并产出你期待的内容。

无论你是新手还是老手，这篇文章都将带你深入理解ChatGPT的内在工作原理。

1. 提示（Prompt）：

这是你给ChatGPT的输入，它将根据这个输入生成输出。

在ChatGPT中，"提示（Prompt）"是你提供给模型的输入，通常是一句话或者一个问题，模型会根据这个提示生成回复。提示的内容可以非常灵活，可以是一个完整的句子，也可以是一个词或者一个短语，甚至可以是一个单字。模型会根据这个提示和它在训练数据中学到的知识，来生成最可能的回复。

例如，你可以给模型提供以下的中文提示：

• 提问型提示： “北京的天气如何？”

• 叙述型提示：“从前有一个老和尚，”

• 命令型提示：“写一首关于春天的诗。”

对于每一个提示，ChatGPT都会生成一个相应的回复：

• 对于 “北京的天气如何？”，模型可能会回复：“抱歉，我不能实时提供天气信息，因为我在2021年9月之后就没有接收过新的数据。”

• 对于 “从前有一个老和尚，”，模型可能会回复：“他住在深山老林的一个寺庙里。这个寺庙虽然不大，但却十分宁静。老和尚每天都会打水、烧火、诵经，过着平淡而充实的生活。”

• 对于 “写一首关于春天的诗。”，模型可能会回复：“春风如诗洒大地，万物复苏显生机。桃花笑映朝阳红，柳絮轻舞起微波。”

所以，通过调整提示，你可以控制模型生成的内容，从而满足你的具体需求。

2. 最大令牌数（Max tokens）：

这是模型生成的最大输出长度。例如，如果最大令牌数设置为 50，那么模型生成的文本将不会超过 50 个令牌。

在聊天机器人或者文本生成模型中，"最大令牌数（Max tokens）"是一个重要的参数，它限制了模型生成文本的最大长度。

一个"令牌"可以是一个字，一个词或者一个字符，这取决于模型的设计和训练方式。在英文中，一个令牌通常是一个词或者一个标点符号。在中文中，一个令牌通常是一个字。

例如，如果你将最大令牌数设置为20，那么无论你的提示是什么，模型生成的回复都不会超过20个令牌。

让我们以英文为例。假设我们给模型一个提示 “Tell me a story.”，并将最大令牌数设置为20。

• 模型可能会生成这样的回复：“Once upon a time, in a land far away, there lived a brave knight. He was loved by all.” 这个回复包含了18个令牌（包括单词和标点符号）。

如果我们将最大令牌数设置为10，那么模型的回复可能会更短，例如：“Once upon a time, there was a brave knight.” 这个回复包含了9个令牌。

所以，通过调整最大令牌数，你可以控制模型生成的文本的长度。这对于控制模型的输出，特别是在需要限制输出长度的情况下，非常有用。

3. 温度（Temperature）：

这是一个决定输出随机性的参数。较高的温度值（接近1）会让输出更随机，而较低的温度值（接近0）则使输出更确定，更有可能选择最可能的输出。

在聊天机器人或者文本生成模型中，"温度"是一个重要的参数，它控制了模型生成文本的随机性。温度参数的值范围通常在0到1之间。

如果将温度设置得较高（接近1），那么模型生成的文本会更具随机性，结果会更多样化，可能会包含一些出人意料的元素。反之，如果将温度设置得较低（接近0），那么模型生成的文本会更加确定，结果会更加一致，通常更接近模型认为最可能的输出。

例如，假设我们要让模型根据提示 “Once upon a time,” 生成故事。

• 如果温度设置得较高，比如0.9，模型可能会生成一个比较出人意料的故事，例如：“Once upon a time, there was a tiny elephant who could fly. He lived in a world where animals could speak human language and they had their own kingdom in the clouds.”

• 如果温度设置得较低，比如0.2，模型可能会生成一个比较常规的故事，例如：“Once upon a time, there was a beautiful princess who lived in a castle. She was kind and loved by all her subjects.”

所以，通过调整温度参数，你可以控制模型输出的随机性，从而影响生成内容的创新性和一致性。

4. 顶部p抽样（Top-p sampling）：

这是另一种控制输出随机性的方法。在这种情况下，模型将在每一步选择一个概率分布中的一组单词，这组单词的累积概率不超过 p。例如，如果设置 p=0.9，模型将在概率总和为 0.9 的最可能的单词中进行选择。

顶部p抽样（Top-p sampling），也称为nucleus抽样，是一种控制生成文本随机性的方法。其基本思想是在每一步生成文本时，模型会评估所有可能的下一个词（或令牌），并给每个词分配一个概率。然后，模型从这个概率分布中选择一个“核心”子集，其累积概率不超过一个预设的阈值p。

具体来说，模型按照概率从高到低排序所有可能的下一个词，然后从最高概率开始累加，直到累积概率达到p为止。这个概率阈值p就决定了模型在生成下一个词时，要从多少个最可能的词中选择。

例如，假设我们设置p=0.9，模型在生成下一个词时，可能会考虑以下词的概率：{'the': 0.4, 'a': 0.3, 'an': 0.1, 'this': 0.05, 'that': 0.03, 'there': 0.02, ...}。模型会从概率最高的词开始，依次累加，直到累积概率达到0.9为止。在这个例子中，模型可能会选择’the’，‘a’，‘an’中的一个词，因为这三个词的累积概率为0.8，已经接近0.9了。而’this’，‘that’，'there’等词就不会被考虑，因为加上这些词，累积概率就会超过0.9。

通过调整p值，你可以控制模型的输出随机性。较大的p值会让模型在更多的词中选择，增加输出的随机性。而较小的p值则会让模型在更少的词中选择，输出更确定。

5. 顶部k抽样（Top-k sampling）：

在这种设置下，模型将在每一步只考虑可能性最高的 k 个单词。例如，如果设置 k=10，那么模型每次选择单词时，只会在可能性最高的10个单词中选择。

顶部k抽样（Top-k sampling）是一种控制生成文本随机性的方法。在这种方法中，模型在每一步生成文本时，只会考虑可能性最高的k个词（或令牌），然后在这k个词中随机选择一个作为下一个词。

具体来说，假设我们设置k=3，那么在每一步，模型只会考虑概率最高的3个词作为下一个可能的词。例如，如果模型在生成下一个词时，评估所有可能的词的概率为：{'the': 0.5, 'a': 0.3, 'an': 0.1, 'this': 0.05, 'that': 0.03, 'there': 0.02, ...}，那么模型只会考虑’the’，'a’和’an’这三个词，因为这三个词的概率最高。然后，模型会在这三个词中随机选择一个作为下一个词，其中’the’的概率最高，所以最有可能被选择，但’a’和’an’也有可能被选择。

通过调整k值，你可以控制模型的输出随机性。较大的k值会让模型在更多的词中选择，增加输出的随机性。而较小的k值则会让模型在更少的词中选择，输出更确定。

6. 频率惩罚（Frequency penalty）：

这是一个决定模型是否偏好常见词语的参数。较高的频率惩罚值将使模型更倾向于生成不常见的词语。

"频率惩罚"是在OpenAI的API设置中出现的一个参数，用来调整生成内容中的单词频率。频率惩罚的值范围通常在-1.0到1.0之间。

当设置一个正的频率惩罚值时，ChatGPT会尽量避免使用常见的单词和短语，而更倾向于生成较少见的单词。反之，如果设置一个负的频率惩罚值，ChatGPT将更倾向于使用常见的单词和短语。

例如，假设你让ChatGPT生成一个描述夜晚的句子，而你设置的频率惩罚值为0.5（正值）。

• 如果没有频率惩罚，生成的句子可能是："夜晚很安静，只有微风轻轻吹过。"这个句子使用了很常见的词汇和短语。

• 如果有频率惩罚，生成的句子可能是："月光下的寂静只被偶尔的微风打破。"这个句子使用了较少见的词汇和短语。

请注意，频率惩罚不能确保生成的内容一定符合你的期望，因为它只是在所有可能的输出中增加了少见词汇的权重。实际的效果可能会因具体的提示和其他设置的不同而变化。

7. 存在惩罚（Presence penalty）：

这是一个决定模型是否偏好新词语的参数。较高的存在惩罚值将使模型更倾向于生成新出现的词语，而不是重复已有的词语。

"存在惩罚"是OpenAI的API设置中的一个参数，用来调整生成内容中新词语的频率。存在惩罚的值范围通常在-1.0到1.0之间。

当设置一个正的存在惩罚值时，ChatGPT会尽量避免重复已经使用过的词语，而更倾向于生成新的词语。反之，如果设置一个负的存在惩罚值，ChatGPT将更倾向于重复使用已经出现过的词语。

例如，假设你让ChatGPT生成一个关于海洋的段落，而你设置的存在惩罚值为0.5（正值）。

• 如果没有存在惩罚，生成的段落可能是："海洋是生命的摇篮。海洋充满了神秘。海洋是我们的未来。"这个段落重复使用了"海洋"这个词。

• 如果有存在惩罚，生成的段落可能是："海洋是生命的摇篮。这片广阔的水域充满了神秘。我们的未来在这蓝色的深渊中。"这个段落尽量避免重复使用同样的词语，而使用了不同的词语来描述海洋。

请注意，存在惩罚不能确保生成的内容一定符合你的期望，因为它只是在所有可能的输出中增加了新词语的权重。实际的效果可能会因具体的提示和其他设置的不同而变化。