我的LLM(GPT-4,Llama 2)对相同提示的响应不同

我正在使用OpenAI的GPT-4 API(也测试了Llama 2)为聊天机器人生成响应。然而,我注意到即使提示完全相同,模型有时也会给出不同的答案。

这是一个最简示例:

import openaiprompt = "What is the capital of France?"    for _ in range(3):      response = openai.ChatCompletion.create(      model="gpt-4",      messages=[{"role": "user", "content": prompt}],      temperature=0.7  # 即使设置为0.7,我也期望有一定的 consistency)  print(response["choices"][0]["message"]["content"])

我期望得到一致的答案(例如,“Paris”),但有时响应中包含额外的解释,而其他时候则很简短。

为什么即使我设置了温度参数也会发生这种情况?我怎样才能强制得到一个确定的响应?


回答:

温度参数相当于创造性。0几乎是确定的,1是最大创造性。默认通常设置为0.7。尝试将其设置为0.0,看看是否表现得更确定,并给出相同的答案。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注