5つのユニークで興味深いChatGPTコマンド

今日は、非常に実用的な 5 つの指示を紹介します。これらの指示は、出力コンテンツの一貫性、記事のスタイル、創造性などに決定的な役割を果たすことがよくあります。

まず：最大トークン

最大トークンは、生成されるテキストの最大長を決定します。制限を設定することで、AI の回答を制御し、過度に長い回答が出ないようにすることができます。

例: max_tokens = 50 - クイック返信やツイートのような短い回答が必要な場合。

これにより、出力コンテンツの文字数が 50 に制限されます。必要に応じて文字数を調整できます。

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2番目: Top_p (コントロールサンプリング)

このパラメータは 0 から 1 の間で、ランダム性を導入する方法であるコア サンプリングを制御します。

値が 1.0 に近いほど出力はより多様でランダムになり、値が 0 に近いほど出力はより決定論的になります。

例: top_p = 0.8 - 新製品に複数の名前を生成するときに、より多くのオプションが必要な場合。

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3番目: Presence_penalty (調整を防止)

このパラメータの範囲は -2.0 ～ 2.0 で、モデルが新しいトピックを導入するのを防ぐために使用されます。値を大きくすると、セッションはより集中的になりますが、面白さは低下する可能性があります。

例: presence_penalty = 0.6 - 特定のプロジェクトについて詳細に議論するなど、モデルを特定のトピックに固執させたい場合。

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4番目: Frequency_penalty (フレーズ効果)

このパラメータの範囲は -2.0 ～ 2.0 で、モデルが一般的なフレーズや応答を使用しないようにするために使用されます。値を大きくすると、よりクリエイティブな出力が得られますが、一貫性が低下する可能性があります。

例: frequency_penalty = 1.0 - スローガンやタグラインを生成し、一般的なフレーズではなく一意のものにしたい場合。

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5番目: 温度

低い温度で生成されたテキストはより焦点が絞られ、保守的になりますが、高い温度で生成されたテキストはより創造的で多様になります。温度範囲は0～1です。

• 温度 = 0: モデルは最も決定論的な出力を生成しますが、反復的またはテンプレート化されたように見える場合があります。
• 0 < 温度 < 0.5: 出力はより安定して保守的になり、相関性が高く一貫性のある応答が得られます。
• 温度 = 0.5: 生成されるテキストは、ランダムすぎず保守的すぎない適度なバランスになります。
• 0.5 < 温度 < 1: 出力はより創造的で多様になりますが、一貫性が多少犠牲になる可能性があります。
• 温度 = 1: モデルは最も創造性とランダム性を生み出し、驚くべき答えを生み出す可能性がありますが、リスクも高くなります。

実際の戦闘では、複数の組み合わせが使用される。

温度: 創造性と多様性を最大限に高めるには 0.7 ～ 1 度。

Frequency_penalty: 1 ～ 2、さまざまな独自のフレーズやアイデアを生成するため。

最大トークン数: ストーリーや必要なシーンの長さに基づいて設定します。

一緒に試してみましょう。

プロンプト：

私はShushixiongです。今日でGPTについての記事を書き始めて4ヶ月になります。励みになるように何かご褒美をいただけたら幸いです。

 Temperature=0.8 Frequency_penalty=1.8 Max tokens=200

ChatGPTの出力:

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