OpenAI Playground
Co wpływa na jakość uzyskiwanych odpowiedzi?
Last updated
Was this helpful?
Co wpływa na jakość uzyskiwanych odpowiedzi?
Last updated
Was this helpful?
Z systemami AI takimi jak ChatGPT albo Google Bard możemy komunikować się albo za pomocą albo bezpośrednio przez API, które daje dużo więcej możliwości. Ta ostatnia metoda wymaga umiejętności programowania, ale istnieje sposób, aby przetestować różne modele językowe bez pisania linijki kodu i w przypadku OpenAI jest nim .
Interfejs OpenAI Playground
Playground ma tę przewagę, że poza interakcją z różnymi modelami za pośrednictwem prompta, możemy definiować wartość różnych parametrów, które mają wpływ na to w jaki sposób AI generuje odpowiedzi i rezultaty dla naszych poleceń.
Każdy z wymienionych parametrów, tj. temperature, top_p, frequence i presence penalty wpływa na to w jaki sposób model będzie generować swoje odpowiedzi.
W praktyce, "temperature" i "top_p" często są używane razem, aby uzyskać odpowiednią równowagę między kreatywnością a przewidywalnością w generowanych odpowiedziach.
Aby dać wyobrażenie o tym, jak te parametry mogą być używane w różnych scenariuszach, spójrz na tabelę z przykładowymi wartościami, które można zastosować dla różnych poleceń:
Generowanie kodu
0.2
0.1
Generuje kod zgodny z ustalonymi powszechnie wzorcami i konwencjami. Przydatne do generowania poprawnego składniowo kodu.
Kreatywne pisanie
0.7
0.8
Generuje kreatywny i zróżnicowany tekst w formie storytellingu. Wyniki są bardziej odkrywcze i mniej ograniczone przez wzorce.
Rozmowa z chatbotem
0.5
0.5
Generuje odpowiedzi konwersacyjne, które równoważą spójność i różnorodność. Wyniki są bardziej naturalne i angażujące.
Generowanie komentarza do kodu
0.3
0.2
Generuje komentarze do kodu, które są bardziej zwięzłe i trafne. Dane wyjściowe są bardziej przewidywalne i zgodne z konwencjami.
Analiza danych
0.2
0.1
Generuje skrypty analizy danych, które z większym prawdopodobieństwem będą poprawne i wydajne.
Generowanie pomysłów
0.6
0.7
Generuje alternatywne rozwiązania i kreatywne podejścia. Wynik jest mniej ograniczony przez powszechne i ustalone wzorce.
Kluczowa różnica między oboma parametrami jest taka, że presence penalty skupia się koncepcji oraz treści, których dotyczy tekst, a frequency penalty ma wpływ na różnorodność słów i fraz, które zostaną użyte do ich opisania.