Generowanie treści możesz kontrolować na różne sposoby w zależności od przypadku użycia i poziomu kontroli, jakiego potrzebujesz.
Projektowanie promptów
Dowiedz się więcej o projektowaniu promptów, aby móc wpływać na model w celu generowania danych wyjściowych odpowiadających Twoim potrzebom.
Dowiedz się na przykład, jak w uporządkowany sposób podać istotne informacje związane z zadaniem.
Parametry modelu
Skonfiguruj parametry modelu, aby kontrolować sposób generowania odpowiedzi przez model. Parametry te mogą obejmować maksymalną liczbę tokenów wyjściowych, temperaturę, topK i topP.
Możesz na przykład dostosować parametr temperature, aby kontrolować stopień losowości odpowiedzi.
Ustawienia bezpieczeństwa
Użyj ustawień bezpieczeństwa, aby dostosować prawdopodobieństwo odpowiedzi, które mogą być uznane za szkodliwe. Te ustawienia mogą pomóc w kontrolowaniu wyników pod kątem ewentualnych wypowiedzi szerzących nienawiść, nękania, treści o charakterze jednoznacznie seksualnym oraz treści niebezpiecznych.
Możesz na przykład zablokować odpowiedzi, które promują szkodliwe produkty, usługi i aktywności albo umożliwiają dostęp do nich.
Instrukcje systemowe
Ustaw instrukcje systemowe, aby kierować działaniem modelu. Przypomina ona wstęp, który dodaje się, zanim model otrzyma jakiekolwiek dalsze instrukcje od użytkownika.
Możesz na przykład poprosić model, aby zwracał odpowiedzi tak, jakby był pirackim statkiem, lub aby zwracał odpowiedzi w określonym formacie.
Dane uporządkowane z użyciem schematu odpowiedzi
Przekaż schemat odpowiedzi wraz z prośbą o podanie konkretnego schematu wyjściowego. Ta funkcja jest najczęściej używana do generowania danych wyjściowych w formacie JSON, ale można jej też używać do zadań klasyfikacyjnych (np. gdy chcesz, aby model używał określonych etykiet).