Твоя нейронка выдает мусор? 3 параметра LLM, которые изменят ВСЁ за 15 минут скачать в хорошем качестве

Твоя нейронка выдает мусор? 3 параметра LLM, которые изменят ВСЁ за 15 минут

В этом видео мы подробно разберем, как temperature влияет на генерацию текста в chatgpt. Вы узнаете о top p и top k sampling, двух важных sampling strategies, помогающих контролировать креативность ai. Это необходимо для улучшения `text generation` и достижения большей консистентности. Все нейросети в одном месте - телеграм бот + веб интерфейс: https://syntx.ai/welcome/06Eoljlo 👋 Забрать шпаргалку по temperature/top_p/top_k, мои пресеты и примеры промптов вы можете в моем телеграм-канале: https://t.me/+NmiOwLntWek2NDky Что разберём: Где встречаются параметры (OpenAI Platform, Open WebUI и др.) Temperature: как влияет на предсказуемость/креативность (аналогия «плита/огонь») Top_k: сколько кандидатов вообще участвует в выборе Top_p (nucleus): как работает «порог по суммарной вероятности» Базовые пресеты: для кода/алгоритмов vs для креатива/идей Логика применения: сначала temperature, потом top_p и top_k Шпаргалка, чтобы не крутить слайдеры «на удачу» Практика из видео: Примеры продолжения фраз с разной температурой Когда снижать temperature Когда поднимать temperature Как расширять «хвост» редких идей через top_k / top_p Почему «стандартные» настройки = стандартные ответы Таймкоды 00:00 — Зачем смотреть: 3 параметра, которые реально меняют ответы 00:25 — Почему «стоковые» настройки дают посредственный результат 01:04 — Креативные vs предсказуемые ответы: где что нужно 01:59 — Какие параметры будем трогать: temperature, top_p, top_k 02:15 — OpenAI Platform: есть temperature и top_p, нет top_k 03:01 — Open WebUI: есть все три параметра (пример интерфейса) 04:01 — Temperature через метафоры: тело/плита, что происходит «под капотом» 06:16 — Вероятности и выбор следующего слова (интуитивно) 06:56 — Пример: «На улице идёт сильный…» — распределения 08:36 — Температура = 1, меньше 1 (более точная), больше 1 (более креативная) 10:19 — Пример: «По утрам я пью чашку…» + где снижать температуру 11:27 — Когда повышать температуру (идеи/сценарии/брейншторм) 12:38 — Шпаргалка по temperature 13:20 — Top_k: ограничиваем число кандидатов (3, 40, 100+) 15:39 — Практика: значения для кода и маркетинга (и зачем поднимать) 17:00 — Top_p (nucleus): порог по суммарной вероятности (0–1) 19:10 — Порядок влияния: сначала temperature → затем top_p и top_k 20:42 — Финальный чек-лист по трём параметрам 22:20 — Итоги + где забрать материалы (Telegram) #LLM #ChatGPT #Temperature #TopP #TopK #PromptEngineering #AIконтент #ИИ #OpenAI #OpenWebUI