7个有用的Prompt参数

ChatGPT和Midjournal使得生成式人工智能的应用程序激增。当涉及到生成式AI时，"prompt"通常指的是作为输入给模型的初始提示或指示。它是一个短语、问题、句子或段落，用来引导模型生成相关的响应或文本。

在使用生成式AI模型时，提供一个清晰、具体的prompt非常重要，因为它会直接影响到模型生成的内容和质量。一个好的prompt应该明确指定所需的任务、主题或预期的回答，并且提供足够的上下文来引导模型的生成过程。

本文将介绍七个关键的Prompt参数，通过这些参数可以引导模型，探索模型的能力和限制，生成不同风格或角度的内容。

1、上下文窗口

上下文窗口参数决定了模型在生成响应时要考虑的文本数量。通过调整上下文窗口，可以控制模型在生成输出时考虑的上下文级别。较小的上下文窗口关注当前上下文，而较大的上下文窗口提供更早的内容。例如将上下文窗口设置为100个标记，那么模型将只考虑输入文本的最后100个标记。

2、最大令牌数

Max tokens参数定义生成的响应中令牌的最大数量。令牌可以被认为是文本最小单位，可以是单词或字符。通过设置最大令牌值，可以限制生成的输出的长度。例如，如果将最大令牌值设置为50，则模型将生成最多包含50个令牌的响应。

3、温度

温度是控制生成输出的随机性的参数。更高的温度值（比如1.0）会导致生成的文本更具随机性和多样性。另一方面，较低的温度值，如0.2，会产生更集中和确定的反应。调节温度可以影响模型的创造力和探索能力。

4、Top P

Top P，也称为核抽样或概率抽样，确定用于对生成的响应中的下一个标记进行抽样的累积概率分布。通过设置top P的值，可以控制输出的多样性。较高的最高P值（例如0.9）模型在抽样时会考虑更多的选择，从而导致更多样化的结果。相反较低的P值(如0.3)会限制选择并产生更集中的结果。

5、Top N

Top N是用于采样下一个标记的另一个参数，类似于Top p。但是Top N不是使用累积概率分布，而是在每个步骤中只考虑当前最可能的前N个标记。通过调整top N值，也可以管理生成输出的多样性。

6、存在惩罚

存在惩罚（Presence Penalty）用于阻止模型在生成的响应中提到某些单词或短语。通过分配更高的存在惩罚值(如2.0)，可以减少输出中出现特定单词或短语的可能性。当希望避免生成文本中的某些内容或偏差时，这个参数非常有用。

7、频率惩罚

频率惩罚（Frequency Penalty）是另一个可用于控制生成的输出中单词或短语重复的参数。通过设置更高的频率惩罚值，比如1.5，可以惩罚模型过度出现重复相同的单词或短语。这有助于产生更加多样化结果。

总结

理解和利用Prompt参数对于从ChatGPT等生成式人工智能模型中获得所需的输出至关重要。通过调整这些参数，可以微调模型的行为并引导模型生成与需求一致的响应。选择合适的prompt是使用生成式AI的关键一步，它可以帮助获得满足需求和预期的文本生成结果，并在对话、创作、问题解答等应用中提供有用的输出。

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作者：Abhinav Kimothi