Giới thiệu các yếu tố thông số mới của ChatGPT

InvestGlass, nền tảng giải pháp CRM nổi tiếng, đang tung ra một bản cập nhật quan trọng sẽ nâng cao đáng kể hiệu suất của các mô hình đàm thoại do AI điều khiển: giới thiệu các tham số mới cho ChatGPT, một mô hình ngôn ngữ AI được phát triển bởi OpenAI. Các thông số được thiết kế để cung cấp cho người dùng sự linh hoạt cao hơn trong việc kiểm soát đầu ra của mô hình. Chúng bao gồm Nhiệt độ, Độ dài tối đa, Trình tự dừng, Top P, Hình phạt tần số, Hình phạt hiện diện và Tốt nhất. Hãy đi sâu hơn vào các tham số này để hiểu chức năng của chúng.

1. Nhiệt độ

Thông số nhiệt độ chi phối tính ngẫu nhiên của các phản ứng của AI. Nhiệt độ càng thấp, các phản ứng của AI càng trở nên xác định và tập trung. Mặt khác, giá trị nhiệt độ cao hơn dẫn đến đầu ra đa dạng và sáng tạo hơn. Bằng cách đặt nhiệt độ ở mức 0,87, InvestGlass đảm bảo rằng AI tạo ra đầu ra tương đối sáng tạo trong khi vẫn duy trì mức độ gắn kết và liên quan nhất định đến cuộc trò chuyện trong tầm tay.

2. Chiều dài tối đa

Nó hạn chế độ dài mã thông báo tối đa của văn bản được tạo. Mã thông báo thường đại diện cho một từ hoặc một ký tự, dựa trên ngôn ngữ và chi tiết cụ thể của mô hình. Độ dài tối đa cao hơn cho phép phản hồi dài hơn, chi tiết hơn, trong khi giá trị thấp hơn làm cho các câu trả lời ngắn gọn. Đặt nó thành 889 cung cấp sự cân bằng giữa nội dung chi tiết, nhiều thông tin và duy trì độ dài phản hồi tối ưu.

3. Trình tự dừng

Tham số chuỗi dừng xác định trình tự mà mô hình sẽ ngừng tạo văn bản bổ sung. Bằng cách nhập "Enter sequences and press Tab", InvestGlass đã thông báo cho mô hình để kết thúc phản hồi của nó ngay khi nó tạo ra chuỗi này. Tính năng mạnh mẽ này cho phép kiểm soát tốt hơn độ dài và cấu trúc phản hồi.

4. Đầu P

Còn được gọi là "lấy mẫu hạt nhân", tham số Top P, được đặt ở mức 0,45, đại diện cho xác suất tích lũy mà các mã thông báo ứng cử viên được xem xét cho một đầu ra cụ thể. Mô hình AI xếp hạng các mã thông báo dựa trên xác suất và chọn một tập hợp con (hạt nhân) mà từ đó một mã thông báo ngẫu nhiên được chọn. Mã thông báo đã chọn được sử dụng để tạo phần tiếp theo của văn bản. Giá trị P hàng đầu là 0,45 đảm bảo một nhóm mã thông báo rộng nhưng có liên quan để tạo phản hồi.

5. Hình phạt tần số

Hình phạt tần số, được đặt thành -0,75, không khuyến khích mô hình thường xuyên lặp lại cùng một cụm từ hoặc ý tưởng. Giá trị âm hướng dẫn mô hình lặp lại mã thông báo, trong khi các giá trị dương ngăn chặn sự lặp lại. Giá trị -0,75 đảm bảo rằng AI có thể thoải mái nhắc lại các điểm chính khi cần thiết, hỗ trợ sự rõ ràng và hiểu biết.

6. Hình phạt hiện diện

Tham số này, với giá trị -1,37, điều chỉnh độ nghiêng của mô hình để giới thiệu các khái niệm mới, chưa được đề cập trước đây. Một hình phạt hiện diện tiêu cực thúc đẩy việc giới thiệu các khái niệm mới lạ, trong khi một giá trị tích cực không khuyến khích nó. Việc lựa chọn -1,37 cho thấy sự ưu tiên của InvestGlass đối với mô hình AI để mang lại những ý tưởng mới mẻ, sáng tạo cho cuộc trò chuyện, từ đó làm phong phú thêm cuộc đối thoại.

7. Tốt nhất của

Tham số Best of , được đặt ở mức 0,22, xác định số lượng thông điệp độc lập mà mô hình tạo ra từ đó đầu ra cuối cùng được chọn. Điều này đặc biệt hữu ích để tinh chỉnh chất lượng phản hồi của mô hình. Giá trị được chọn là 0,22 chỉ ra rằng InvestGlass ưu tiên chất lượng hơn số lượng trong các phản hồi của AI.

Tóm lại, những giới thiệu thông số mới này của InvestGlass cho ChatGPT làm tăng đáng kể các tùy chọn tùy chỉnh có sẵn cho người dùng. Bằng cách tinh chỉnh các thông số này, người dùng có thể điều chỉnh phản hồi của AI để phù hợp hơn với nhu cầu cụ thể của họ, từ đó nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng. Sự phát triển này nhấn mạnh cam kết của InvestGlass trong việc đổi mới liên tục trong các dịch vụ dựa trên AI, duy trì vị thế dẫn đầu trong không gian giải pháp tài chính tích hợp.