ChatGPT和Midjournal使得生成式人工智能的應用程序激增。當涉及到生成式AI時，"prompt"通常指的是作為輸入給模型的初始提示或指示。它是一個短語、問題、句子或段落，用來引導模型生成相關的響應或文本。

在使用生成式AI模型時，提供一個清晰、具體的prompt非常重要，因為它會直接影響到模型生成的內(nèi)容和質(zhì)量。一個好的prompt應該明確指定所需的任務、主題或預期的回答，并且提供足夠的上下文來引導模型的生成過程。

本文將介紹七個關鍵的Prompt參數(shù)，通過這些參數(shù)可以引導模型，探索模型的能力和限制，生成不同風格或角度的內(nèi)容。

1、上下文窗口

上下文窗口參數(shù)決定了模型在生成響應時要考慮的文本數(shù)量。通過調(diào)整上下文窗口，可以控制模型在生成輸出時考慮的上下文級別。較小的上下文窗口關注當前上下文，而較大的上下文窗口提供更早的內(nèi)容。例如將上下文窗口設置為100個標記，那么模型將只考慮輸入文本的最后100個標記。

2、最大令牌數(shù)

Max tokens參數(shù)定義生成的響應中令牌的最大數(shù)量。令牌可以被認為是文本最小單位，可以是單詞或字符。通過設置最大令牌值，可以限制生成的輸出的長度。例如，如果將最大令牌值設置為50，則模型將生成最多包含50個令牌的響應。

3、溫度

溫度是控制生成輸出的隨機性的參數(shù)。更高的溫度值（比如1.0）會導致生成的文本更具隨機性和多樣性。另一方面，較低的溫度值，如0.2，會產(chǎn)生更集中和確定的反應。調(diào)節(jié)溫度可以影響模型的創(chuàng)造力和探索能力。

4、Top P

Top P，也稱為核抽樣或概率抽樣，確定用于對生成的響應中的下一個標記進行抽樣的累積概率分布。通過設置top P的值，可以控制輸出的多樣性。較高的最高P值（例如0.9）模型在抽樣時會考慮更多的選擇，從而導致更多樣化的結(jié)果。相反較低的P值(如0.3)會限制選擇并產(chǎn)生更集中的結(jié)果。

5、Top N

Top N是用于采樣下一個標記的另一個參數(shù)，類似于Top p。但是Top N不是使用累積概率分布，而是在每個步驟中只考慮當前最可能的前N個標記。通過調(diào)整top N值，也可以管理生成輸出的多樣性。

6、存在懲罰

存在懲罰（Presence Penalty）用于阻止模型在生成的響應中提到某些單詞或短語。通過分配更高的存在懲罰值(如2.0)，可以減少輸出中出現(xiàn)特定單詞或短語的可能性。當希望避免生成文本中的某些內(nèi)容或偏差時，這個參數(shù)非常有用。

7、頻率懲罰

頻率懲罰（Frequency Penalty）是另一個可用于控制生成的輸出中單詞或短語重復的參數(shù)。通過設置更高的頻率懲罰值，比如1.5，可以懲罰模型過度出現(xiàn)重復相同的單詞或短語。這有助于產(chǎn)生更加多樣化結(jié)果。

總結(jié)

理解和利用Prompt參數(shù)對于從ChatGPT等生成式人工智能模型中獲得所需的輸出至關重要。通過調(diào)整這些參數(shù)，可以微調(diào)模型的行為并引導模型生成與需求一致的響應。選擇合適的prompt是使用生成式AI的關鍵一步，它可以幫助獲得滿足需求和預期的文本生成結(jié)果，并在對話、創(chuàng)作、問題解答等應用中提供有用的輸出。