Önceden Ayarlanmış Temel Bilgiler

Ön ayarlar modelin nasıl yazdığını kontrol eder. Oluşturma parametrelerini ve bilgi istemi yapısını birleştirirler, böylece bir stili sohbetlerde yeniden kullanabilirsiniz.

Bu kimin için

  • Yanıtları tekrarlayan, çok kısa veya çok kaotik görünen kullanıcılar.
  • Sıcaklık, Üst P ve Min P'yi anlamak isteyen kullanıcılar.
  • Farklı karakter veya modeller için farklı ayarlara ihtiyaç duyan kullanıcılar.

Ne öğreneceksiniz

  • Ön ayar nedir?
  • Yaygın örnekleme parametrelerinin rol oynamayı nasıl etkilediği.
  • Küresel ön ayarlar nasıl yönetilir.
  • Belirli bir sohbet için ön ayarlar nasıl geçersiz kılınır?

Anahtar örnekleme parametreleri

1. Sıcaklık

Sıcaklık rastgeleliği kontrol eder. Daha yüksek değerler yanıtları daha yaratıcı hale getirebilir, ancak çok yüksek değerler kararsız veya anlamsız çıktılara neden olabilir.

2. Min P

Min P, en olası tokena göre düşük olasılıklı tokenları filtreler. Tutarsız çıktıyı azaltırken yaratıcılığın korunmasına yardımcı olabilir.

3. Üst P ve Üst K

Top P ve Top K aday token havuzunu sınırlar. Min P etkinse, modeliniz daha sıkı filtrelemeden faydalanmadıkça Üst P'yi daha az kısıtlayıcı tutabilirsiniz.

4. Maksimum Yanıt Tokenları

Bu, tek bir yanıtın ne kadar uzun olabileceğini kontrol eder. Daha uzun düzyazı veya ayrıntılı sahne yazımı için bunu artırın.


Ön ayarları yönetin ve değiştirin

1. Küresel ön ayar yönetimi

Hazır ayar yapılandırmalarını oluşturmak, çoğaltmak, içe aktarmak ve düzenlemek için Hazır Ayarları açın.

2. Sohbet düzeyindeki ön ayar geçersiz kılmaları

Genel varsayılandan farklı davranması gereken bir karaktere veya konuşmaya belirli bir ön ayar atamak için Sohbet Ayarları'nı açın.


SSS

Daha yüksek Sıcaklık neden yanıtı daha kötü hale getirdi?

Değer model için çok yüksek olabilir. İndirin ve kararsız tokenleri azaltmak için Min P kullanmayı düşünün.

Ön ayar değişikliklerim neden mevcut sohbeti etkilemedi?

Sohbetin önceden ayarlanmış bir geçersiz kılma özelliği olabilir. Söz konusu görüşme için Sohbet Ayarlarını kontrol edin.

Model neden kendini tekrar ediyor?

Tekrarlamayla ilgili ayarları, yanıt uzunluğunu ve istem yapısını değiştirmeyi deneyin. Bazı modeller diğerlerinden daha fazla tekrar eder.


Sonraki adımlar