chatglm 设置top_k
时间: 2023-07-27 08:03:25 浏览: 343
`chat.glm`是OpenAI的聊天代理模型,可以生成自然语言响应。在进行聊天时,可以使用`top_k`参数来控制模型生成响应的多样性。
`top_k`参数是一个整数,用于限制模型从词汇表中选择下一个最可能的词语的数量。具体而言,`top_k`指定了模型在选择下一个词时只考虑概率排名前k的候选词。例如,如果设置`top_k=10`,模型将只考虑概率排名前10的候选词。
通过设置较小的`top_k`值,可以使得生成的响应更加确定和可靠,因为模型只会选择概率较高的词。
然而,如果将`top_k`设置为较大的值,模型将有更多的选择,因此生成的响应会更加多样化和不确定。这通常可以用于产生更加创造性和有趣的回答。
需要注意的是,`top_k`的最佳值可能会因任务而异,可以根据实际情况进行调整。一般而言,较小的`top_k`值可能会使模型生成的回答更稳定,而较大的`top_k`值可能会使其更富有创造力。
相关问题
chatglm 参数max_steps
根据引用\[2\]中的代码,参数`max_steps`用于指定训练的最大步数。在这个例子中,`max_steps`被设置为3000。这意味着训练将在达到3000步后停止。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [ChatGLM-6B的P-Tuning微调详细步骤及结果验证](https://blog.csdn.net/zxd1435513775/article/details/130384164)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [ChatGLM 官方ptuning2训练参数解析](https://blog.csdn.net/sinat_37574187/article/details/131473343)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
configuration_chatglm
"Configuration ChatGLM"通常指的是使用ChatGPT-like模型进行对话或生成文本时的配置设置。ChatGLM是阿里云推出的一种预训练语言模型,它的配置可能包括以下几个方面:
1. **模型大小**:不同版本的ChatGLM(如Tiny, Small, Large等)有不同的参数量,这会影响模型的复杂度和生成能力。
2. **推理时的上下文长度**:设置适当的上下文长度有助于模型理解连续对话的历史信息。
3. **温度参数(temperature)**:控制生成的文本的多样性,较低的温度可能导致更保守、准确的回答,较高的温度则可能带来更多的创新性。
4. **top-k/top-p**:用于限制生成的候选单词数,top-k选择k个概率最高的词,而top-p则是按概率分布剪枝。
5. **禁用或启用约束**:例如过滤特定词汇或保持对话在特定主题上。
6. **多轮对话管理**:如果用于聊天应用,可能有对会话状态的维护和记忆机制。
7. **API调用频率限制**:为了防止滥用,可能设置了调用API的频率限制。