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大模型的temperature参数是什么

Answer

大模型中的 temperature 参数用于控制模型输出的随机性。具体来说:

  • 当 temperature 参数值较小时,模型会返回更确定的结果。
  • 调高 temperature 参数值,模型可能会返回更随机的结果,带来更多样化或更具创造性的产出。
  • 在实际应用中,对于质量保障(QA)等任务,可设置更低的 temperature 值,促使模型基于事实返回更真实和简洁的结果。
  • 对于诗歌生成或其他创造性任务,可以适当调高 temperature 参数值。

同时,一般建议在调整参数时,改变 Temperature 和 Top P 其中一个参数就行,不用两个都调整。

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References

大语言模型设置

使用提示词时,您会通过API或直接与大语言模型进行交互。你可以通过配置一些参数以获得不同的提示结果。调整这些设置对于提高响应的可靠性非常重要,你可能需要进行一些实验才能找出适合您的用例的正确设置。以下是使用不同LLM提供程序时会遇到的常见设置:Temperature:简单来说,temperature的参数值越小,模型就会返回越确定的一个结果。如果调高该参数值,大语言模型可能会返回更随机的结果,也就是说这可能会带来更多样化或更具创造性的产出。我们目前也在增加其他可能token的权重。在实际应用方面,对于质量保障(QA)等任务,我们可以设置更低的temperature值,以促使模型基于事实返回更真实和简洁的结果。对于诗歌生成或其他创造性任务,你可以适当调高temperature参数值。Top_p:同样,使用top_p(与temperature一起称为核采样的技术),可以用来控制模型返回结果的真实性。如果你需要准确和事实的答案,就把参数值调低。如果你想要更多样化的答案,就把参数值调高一些。一般建议是改变Temperature和Top P其中一个参数就行,不用两个都调整。Max Length:您可以通过调整max length来控制大模型生成的token数。指定Max Length有助于防止大模型生成冗长或不相关的响应并控制成本。Stop Sequences:stop sequence是一个字符串,可以阻止模型生成token,指定stop sequences是控制大模型响应长度和结构的另一种方法。例如,您可以通过添加“11”作为stop sequence来告诉模型生成不超过10个项的列表。Frequency Penalty:frequency penalty是对下一个生成的token进行惩罚,这个惩罚和token在响应和提示中出现的次数成比例,frequency penalty越高,某个词再次出现的可能性就越小,这个设置通过给重复数量多的Token设置更高的惩罚来减少响应中单词的重复。

RAG提示工程(一):基础概念

1.Model Provider:提供大模型的公司或组织2.Model Name:特定模型的名称3.Temperature:此参数用于控制模型输出的随机性。较高的温度值会增加输出的多样性和创造性,而较低的温度值会使模型的回答更加确定和保守。通过调整Temperature,可以根据需要获得更多样化或更专注的输出。4.Maximum Tokens:此参数定义了模型单次生成文本的最大长度,设置的太小会限制模型单次回复长度。5.Seed:Seed用于确保在相同的输入和参数设置下,模型的输出是可重复的。这对于调试和比较不同模型或参数设置的效果非常有用。6.Top P:Top P,也称为nucleus sampling,是一种文本生成策略,它允许模型在生成每个新词时只考虑累积概率分布的前P%最可能的词。7.Frequency Penalty:此参数是一个用于调整模型输出中词频的参数。通过增加某个词的频率惩罚,模型在生成文本时会减少使用该词的倾向,这有助于避免重复和常见的词汇,增加输出的多样性和新颖性。8.Presence Penalty:Presence Penalty用于控制模型输出中某些词或短语的出现频率。与频率惩罚类似,存在惩罚可以减少特定词汇的使用,但不同于频率惩罚的是,存在惩罚更侧重于避免在输出中过度强调某些概念或主题。这有助于生成更平衡和全面的文本内容。介绍完基本设置,接下来我们就可以创建整个提示词了。

19. RAG 提示工程系列(一)

1.Model Provider:提供大模型的公司或组织2.Model Name:特定模型的名称3.Temperature:此参数用于控制模型输出的随机性。较高的温度值会增加输出的多样性和创造性,而较低的温度值会使模型的回答更加确定和保守。通过调整Temperature,可以根据需要获得更多样化或更专注的输出。4.Maximum Tokens:此参数定义了模型单次生成文本的最大长度,设置的太小会限制模型单次回复长度。5.Seed:Seed用于确保在相同的输入和参数设置下,模型的输出是可重复的。这对于调试和比较不同模型或参数设置的效果非常有用。6.Top P:Top P,也称为nucleus sampling,是一种文本生成策略,它允许模型在生成每个新词时只考虑累积概率分布的前P%最可能的词。7.Frequency Penalty:此参数是一个用于调整模型输出中词频的参数。通过增加某个词的频率惩罚,模型在生成文本时会减少使用该词的倾向,这有助于避免重复和常见的词汇,增加输出的多样性和新颖性。8.Presence Penalty:Presence Penalty用于控制模型输出中某些词或短语的出现频率。与频率惩罚类似,存在惩罚可以减少特定词汇的使用,但不同于频率惩罚的是,存在惩罚更侧重于避免在输出中过度强调某些概念或主题。这有助于生成更平衡和全面的文本内容。介绍完基本设置,接下来我们就可以创建整个提示词了。

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temperature和top P是什么?
Temperature 是用于控制模型输出随机性的参数。较高的温度值会增加输出的多样性和创造性,使模型的回答更具随机性;较低的温度值会使模型的回答更加确定和保守。通过调整 Temperature,可以根据需求获得更多样化或更专注的输出。例如,对于质量保障(QA)等任务,可设置更低的温度值以促使模型基于事实返回更真实和简洁的结果;对于诗歌生成或其他创造性任务,可以适当调高温度值。 Top P 也称为 nucleus sampling,是一种文本生成策略。它允许模型在生成每个新词时只考虑累积概率分布的前 P%最可能的词。如果需要准确和事实的答案,可把参数值调低;如果想要更多样化的答案,就把参数值调高一些。一般建议是改变 Temperature 和 Top P 其中一个参数就行,不用两个都调整。
2025-04-01
我是一个供应商品质管理专家,我要给采购和供应商品质部门做一个AI办公应用的培训,你也是AI办公类的专家,请帮我草拟一个大纲,看看如何应用AI提高办公效率,有哪些工具推荐使用,特别是对于供应商管理方面的应用,请文章要带点个人感情色彩,temperature=5
以下是为您草拟的关于 AI 办公应用培训的大纲: 一、AI 在办公中的应用概述 1. 介绍 AI 技术的发展趋势和对办公领域的影响 2. 强调 AI 在提高办公效率方面的重要性 二、AI 办公工具推荐 1. 医学:中医应用 简介:将人工智能与中医结合,辅助看诊,提高诊疗效率 应用场景:如辅助诊断、生成药方等 优势:24 小时服务,提高效率 2. 数据:数据分析 prompt 简介:适合数据团队日常使用的 prompt 案例 应用场景:数据发现、数据治理等 优势:提升数据分析的准确性和效率 3. 工作流:成为生产力工具 起床:让 AI 为您排 TODO 优先级,进行私董会脑暴 工作中:有阳光会撒娇的 AI 小助理加油 重点事项:内容创作分 bot 团队组,如选题、标题、框架、扩写等,并分组互相改 优化:包括 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身,基于自身知识库的 bot;将知识库和 Prompt 资产放入飞书维护 备选:50 多个生产力 AI 待命 未来:将公司业务搬入飞书,外接 MJ、ChatBot 分身和咨询日程预约 三、AI 在供应商管理方面的应用 1. 利用 AI 进行供应商数据的分析和预测,如供应商的绩效评估、风险预测等 2. 通过 AI 优化供应商的选择和评估流程,提高准确性和效率 3. 借助 AI 实现与供应商的智能沟通和协作,及时解决问题 希望这个大纲能够帮助您顺利开展培训,让采购和供应商品质部门的同事们充分了解并应用 AI 来提高办公效率!
2024-08-31
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
怎么搭建扣子智能体提取抖音文案并进行改写用到哪些插件,并给我配置参数与步骤图
以下是搭建扣子智能体提取抖音文案并进行改写所需的插件、配置参数及步骤: 1. 插件搭建: 点击个人空间,选择插件,点击创建插件。 插件名称:使用中文,根据需求起名。 插件描述:说明插件的用途和使用方法。 插件工具创建方式:选择云侧插件基于已有服务创建,填入所使用 API 的 URL。 在新的界面点击创建工具,填写工具的基本信息,如工具名称(只能使用字母、数字和下划线)、工具描述、工具路径(以“/”开始,若使用 path 方式传参,用“{}”包裹变量)、请求方法等,结束后点击保存并继续。 2. 配置输入参数: 点击新增参数,填写所有需要使用的参数,保存并继续。 3. 配置输出参数: 如果一切填写正确,可直接点击自动解析,会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 填入汉字“张”,点击自动解析。 解析成功后显示解析成功,可看到输出参数已填好,然后点击保存并继续。 4. 调试与校验: 测试工具是否能正常运行。 运行后查看输出结果,Request 为输入的传参,Response 为返回值,点击 Response 可看到解析后的参数。 此外,安仔使用 Coze 免费创建 24 小时英语陪练的步骤包括: 1. 打开扣子首页,点击左上角创建 AI Bot 按钮。 2. 在弹窗输入 Bot 相关信息。 3. 设计人设与回复逻辑,根据功能需求设计提示词。 4. 调整模型设置,如改为 20 轮对话记录。 5. 选择使用插件,如英文名言警句、Simple OCR 等。 6. 设置开场白和预置问题。 7. 设置语音,选择亲切的英语音色。
2025-03-18
可以给出国内出名的大语言模型的信息吗,包括其模型名称,版本,发布时间,发布公司,模型参数,性能特点等信息,尽可能覆盖更多的大模型,使用表格输出,并按照发布时间排序
|模型名称|版本|发布时间|发布公司|模型参数|性能特点|适合应用| |||||||| |Baichuan213BChat|Baichuan2192K|10月31日|百川智能|未提及|在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名200亿参数量级国内模型第一,在计算和代码能力上有一定优化空间|场景相对广泛且可以私有化部署,重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景,可部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,同时可部署在低算力终端处理基础智能任务| |文心一言|V4.0|10月17日|百度|未提及|在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这4大基础能力上排名国内第一,在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三,各项能力表现均衡且绝大部分能力有很高的水平|能力栈较为广泛,可应用的场景较多,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用,由于在逻辑推理方面的不俗表现,可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力| |通义千问 2.0|2.0|10月31日|阿里云|千亿级参数|未提及|未提及|
2025-03-15
token与参数的关系
Token 与参数存在密切关系。在大模型中,用于表达 token 之间关系的参数众多,主要指模型中的权重(weight)与偏置(bias)。例如,GPT3 拥有 1750 亿参数,而词汇表 token 数相对较少,只有 5 万左右。 目前使用的大模型存在 token 限制,如 Claude2100k 模型的上下文上限是 100k Tokens(100000 个 token),ChatGPT16k 模型的上下文上限是 16k Tokens(16000 个 token),ChatGPT432k 模型的上下文上限是 32k Tokens(32000 个 token)。这种 token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效,当达到上限时不是停止对话,而是遗忘最前面的对话。 在分词过程中,不同的字符串会被编码为不同的 token,例如字符串“Tokenization”编码到 token30642 及其后的 token1634,token“is”(包括前面的空格)是 318 等。数字的分解可能不一致,如 127 是由 3 个字符组成的 token,677 是 2 个 token 等。 为了让计算机理解 Token 之间的联系,需要把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称为 embedding,常见算法包括基于统计的 Word2Vec、GloVe 等,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM 等,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。
2025-03-06
ai大模型有哪些常用参数
以下是关于 AI 大模型常用参数的相关内容: 1. 架构方面: Encoderonly:适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 Encoderdecoder:结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,用例包括翻译和摘要,代表是谷歌的 T5。 Decoderonly:更擅长自然语言生成任务,众多 AI 助手采用此结构,如 ChatGPT。 2. 规模方面: 预训练数据量大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别数据进行预训练。 参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。参数指的是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。假定一个神经元有 9 个输入权重和 1 个输出阈值,就有 10 个参数。当有 100 亿个这样的神经元时,就形成千亿级参数的大模型。 3. 模型部署方面: 在 LLM 中,Token 是输入的基本单元。由于大模型参数多,如 GPT2 有 1.5B 参数,每个参数用 float32 表示需 6GB 内存,更先进的模型如 LLAMA 有 65B 参数则需 260G 内存(还不考虑词汇表)。因此实际部署时会进行模型压缩。 在训练 LLM 中,CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈,核心数反而不是大问题,减小内存使用是首要优化点。使用内存占用更小的数据类型是直接方式,如 16 位浮点数可将内存使用减倍。目前有几种相互竞争的 16 位标准,英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。
2025-03-03
大模型中的参数是什么
大模型中的参数主要指模型中的权重(weight)与偏置(bias)。例如,GPT3 拥有 1750 亿参数,其中权重数量达到了这一量级,而词汇表 token 数只有 5 万左右。在 LLM 中,由于模型参数非常多,如 GPT2 有 1.5B 参数,每个参数用 float32 表示,所需内存大小为 4 bytes1,500,000,000 = 6GB,更先进的模型如 LLAMA 有 65B 参数,所需内存就需要 260G(这还是在不考虑词汇表的情况下)。因此在进行模型实际部署时,会进行模型的压缩。
2025-03-03
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14