第七章 - 文本扩展的文字修改
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"举个例子,在某一上下文中,语言模型可能认为“比萨”是接下来最可能的词,其次是“寿司”和“塔可”。若 temperature 为0,则每次都会生成“比萨”;而当 temperature 越接近 1 时,生成结果是“寿司”或“塔可”的可能性越大,使文本更加多样。\n",
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"一般来说,如果需要可预测、可靠的输出,则将 temperature 设置为0,在所有课程中,我们一直设置温度为零;如果需要更具创造性的多样文本,那么适当提高 temperature 则很有帮助。调整这个参数可以灵活地控制语言模型的输出特性。"
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