Когда дело доходит до генерации текста с использованием языковых моделей, таких как GPT-3.5, важным параметром, который следует учитывать, является значение «температуры». Настройка температуры определяет случайность генерируемого вывода. В этой статье блога мы погрузимся в мир температуры при выборке и обсудим несколько способов ее корректировки в вашем коде. Итак, берите свой любимый напиток и вперед!

Метод 1: температура по умолчанию (1,0)
По умолчанию GPT-3.5 использует значение температуры 1,0. Эта настройка дает разнообразные и творческие результаты, но иногда она может быть слишком случайной или бессмысленной. Вот пример фрагмента кода на Python:

import openai
openai.Completion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  prompt="Once upon a time",
  temperature=1.0,
  max_tokens=100
)

Метод 2: Высокая температура (>1,0)
Увеличение температуры делает выходные данные еще более случайными. Это может привести к неожиданным и впечатляющим результатам. Вот пример фрагмента кода:

openai.Completion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  prompt="Once upon a time",
  temperature=2.0,
  max_tokens=100
)

Метод 3: низкая температура (<1,0)
И наоборот, понижение температуры делает результат более целенаправленным и детерминированным. Это уменьшает случайность и дает более последовательные ответы. Вот пример фрагмента кода:

openai.Completion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  prompt="Once upon a time",
  temperature=0.5,
  max_tokens=100
)

Метод 4: Адаптивная температура
Другой подход заключается в использовании адаптивной температуры, при которой значение температуры изменяется динамически в зависимости от конкретных условий или требований вашего приложения. Например, вы можете начать с высокой температуры, чтобы стимулировать творческий подход, и постепенно снижать ее, чтобы обеспечить больший контроль над создаваемым текстом.

temperature = 1.0
# Generate text with adaptive temperature
while condition:
  response = openai.Completion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    prompt="Once upon a time",
    temperature=temperature,
    max_tokens=100
  )
  # Adjust temperature based on conditions
  if condition1:
    temperature -= 0.1
  elif condition2:
    temperature -= 0.2
  else:
    temperature -= 0.05

Регулировка значения температуры при выборке — мощный метод точной настройки вывода языковых моделей. Устанавливая температуру выше или ниже, вы можете контролировать баланс между случайностью и согласованностью. Поэкспериментируйте с разными значениями и найдите оптимальное решение для вашего конкретного случая использования. Помните, более высокая температура стимулирует творчество, а более низкая дает больше контроля над создаваемым текстом.