Archives/Prompt-Engineering-Guide
2
0
Fork 0
mirror of https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide synced 2024-11-10 01:13:36 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

Update settings.ru.mdx

Browse Source
This commit is contained in:
ThunderCat 2024-01-29 01:05:53 +03:00 committed by GitHub
parent 9b3310dd2a
commit 898fcc070a
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: B5690EEEBB952194
1 changed files with 4 additions and 0 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

4
pages/introduction/settings.ru.mdx
View File

@ -12,6 +12,10 @@
**Штраф за частоту** — `Штраф за частоту` накладывает штраф на следующий токен, пропорциональный тому, сколько раз этот токен уже появлялся в ответе и подсказке. Чем выше штраф за частоту, тем меньше вероятность того, что слово появится снова. Этот параметр уменьшает повторение слов в ответе модели, назначая более высокий штраф за лексемы, которые кажутся более выраженными. Эта настройка уменьшает повторение слов в ответе модели, назначая более высокий штраф за токены, которые появляются чаще.
**Штраф за наличе** — `Штраф за наличе` также применяет штраф к повторяющимся токенам, но, в отличие от штрафа за частоту, штраф одинаков для всех повторяющихся токенов. Токен, который появляется дважды, и токен, который появляется 10 раз, наказываются одинаково. Эта настройка останавливает модель от слишком частого повторения фразы в ответе. Если вы хотите, чтобы модель генерировала разнообразный или креативный текст, вы можете использовать более высокий штраф за наличе. Или, если вам нужно, чтобы модель оставалась сосредоточенной, попробуйте использовать более низкий штраф за наличие.
Как и в случае с `температурой` и `top_p`, рекомендуется — изменить штраф за частоту или присутствие, но не то и другое одновременно.
Общая рекомендация заключается в том, чтобы изменять только один параметр, а не оба.
Перед тем, как перейти к некоторым простым примерам, имейте в виду, что ваши результаты могут отличаться в зависимости от версии LLM, которую вы используете.