今天分享5个很实用的指令，这几个指令很多时候对我们输出内容的连贯性、文章风格、创意性等方面有着决定性的作用。

目录

第一个：Max tokens（最大令牌）

第二个：Top_p(控制采样)

第三个：Presence_penalty （阻止调整）

第四个：Frequency_penalty （短语效应）

第五个：Temperature（文风的温度）

 

第一个：Max tokens（最大令牌）

Max tokens决定了生成文本的最大长度。通过设置一个限制，可以控制AI说的内容，确保它不给出过长的答案。

示例：max_tokens = 50 - 如果你想要一个简短的回答，像是快速回答或推文。

这样对输出的内容做了字数的限制，只有50个字，你可以根据自己的需求进行字数的调整

第二个：Top_p(控制采样)

此参数在0和1之间，控制核心采样，一种引入随机性的方法。

接近1.0的值使输出更加多样和随机， 接近0的值使其更加确定性。

示例：top_p = 0.8 - 如果你想在为新产品生成多个名称时得到多样的选项。

第三个：Presence_penalty （阻止调整）

这个参数范围在-2.0至2.0之间，用来防止模型引入新的话题。值越高，会话将更加集中但可能较为乏味。

示例：presence_penalty = 0.6 - 如果你希望模型坚持讨论特定话题，如详细探讨某个具体项目。

第四个：Frequency_penalty （短语效应）

此参数的范围在-2.0至2.0之间，它用来防止模型使用常见的短语或回应。值越高，输出内容将更具创意，但可能减少连贯性。

示例：frequency_penalty = 1.0 - 如果你想生成一个口号或标语，并希望它是独特的，而不是常见的短语。

第五个：Temperature（文风的温度）

使用较低温度生成的文本将更加集中和保守，而使用较高温度生成的文本则会更具创意和变化。温度的范围是从0到1。

• 温度 = 0：模型会产生最确定的输出，但可能显得重复或模板化。
• 0 < 温度 < 0.5：输出将倾向于较为稳定和保守，提供高度相关且一致的回应。
• 温度 = 0.5：产生的文本会有一个适中的平衡，既不过于随机也不过于保守。
• 0.5 < 温度 < 1：输出会更具创意和变化，但可能牺牲一些连贯性。
• 温度 = 1：模型会产生最大程度的创意和随机性，可能产生出奇不意的答案，但风险也更高。

实战中可以多个组合使用，比如

Temperature：0.7至1，以获得最大的创意和多样性。

Frequency_penalty：1至2，用于产生各种独特的短语和想法。

Max tokens：根据你所需的故事长度或场景进行设置。

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