Memahami dan mengonfigurasi parameter model


Setiap panggilan yang Anda kirim ke model menyertakan parameter value yang mengontrol cara model menghasilkan respons. Model ini dapat memberikan hasil yang berbeda untuk parameter value yang berbeda. Bereksperimenlah dengan parameter value yang berbeda untuk mendapatkan nilai terbaik untuk tugas. Parameter yang tersedia untuk model yang berbeda mungkin berbeda.

Konfigurasi dipertahankan selama masa aktif konfigurasi Instance layanan dan model Vertex AI. Untuk memperbarui konfigurasi model, instance model harus diinisialisasi ulang.

Nanti di halaman ini, Anda dapat mempelajari cara mengonfigurasi parameter model.

Deskripsi setiap parameter

Parameter yang paling umum adalah sebagai berikut:

Pelajari setiap parameter tersebut di bagian berikut pada halaman ini.

Token output maks

Jumlah maksimum token yang dapat dibuat dalam respons. Token terdiri dari sekitar empat karakter. 100 token setara dengan sekitar 20 kata.

Tentukan nilai yang lebih rendah untuk respons yang lebih singkat dan nilai yang lebih tinggi untuk respons yang lebih panjang.

Suhu

Suhu digunakan untuk pengambilan sampel selama pembuatan respons, yang terjadi saat topP dan topK diterapkan. Suhu mengontrol tingkat keacakan dalam pemilihan token. Suhu yang lebih rendah cocok untuk perintah yang memerlukan respons yang lebih deterministik dan kurang terbuka atau kreatif, sedangkan suhu yang lebih tinggi dapat memberikan hasil yang lebih beragam atau kreatif. Suhu 0 bersifat deterministik, yang berarti bahwa respons probabilitas tertinggi selalu dipilih.

Untuk sebagian besar kasus penggunaan, coba mulai dengan suhu 0.2. Jika model menampilkan respons yang terlalu umum, terlalu pendek, atau model memberikan respons fallback, coba tingkatkan suhunya.

Top-K

Top-K mengubah cara model memilih token untuk output. Top-K 1 berarti token yang dipilih berikutnya adalah yang paling mungkin di antara semua token dalam kosakata model (juga disebut decoding greedy), sedangkan top-K 3 berarti token berikutnya dipilih di antara tiga token yang paling mungkin dengan menggunakan suhu.

Untuk setiap langkah pemilihan token, token top-K dengan probabilitas tertinggi akan diambil sampelnya. Kemudian token akan difilter lebih lanjut berdasarkan top-P dengan token akhir yang dipilih menggunakan pengambilan sampel suhu.

Tentukan nilai yang lebih rendah untuk respons acak yang lebih sedikit dan nilai yang lebih tinggi untuk respons acak yang lebih banyak. Top-K default adalah 40.

Top-P

Top-P mengubah cara model memilih token untuk output. Token dipilih dari yang paling mungkin (lihat top-K) hingga yang paling tidak mungkin sampai jumlah probabilitasnya sama dengan nilai top-P. Misalnya, jika token A, B, dan C memiliki probabilitas 0,3, 0,2, dan 0,1 dengan nilai top-P 0.5, model akan memilih A atau B sebagai token berikutnya dengan menggunakan suhu dan mengecualikan C sebagai kandidat.

Tentukan nilai yang lebih rendah untuk respons acak yang lebih sedikit dan nilai yang lebih tinggi untuk respons acak yang lebih banyak. Top-P default adalah 0.95.

Mengonfigurasi parameter model