OpenAI API Parameter details

頻率和存在懲罰

Completions API 中發(fā)現(xiàn)的頻率和存在懲罰可用于降低對令牌重復序列進行采樣的可能性。他們通過添加貢獻直接修改 logits（非標準化對數(shù)概率）來工作。

mu[j] -> mu[j] - c[j] * alpha_frequency - float(c[j] > 0) * alpha_presence

Where:

• mu[j] 是第 j 個標記的對數(shù)

• c[j] 是在當前位置之前對該令牌進行采樣的頻率

• 如果 c[j] > 0，則 float(c[j] > 0) 為 1，否則為 0

• alpha_frequency 是頻率懲罰系數(shù)

• alpha_presence 是存在懲罰系數(shù)

正如我們所見，存在懲罰是一種一次性的加性貢獻，適用于所有至少被采樣過一次的標記，而頻率懲罰是與特定標記被采樣的頻率成正比的貢獻。

如果目標只是稍微減少重復樣本，則懲罰系數(shù)的合理值約為 0.1 到 1。如果目標是強烈抑制重復，那么可以將系數(shù)增加到 2，但這會顯著降低樣本質(zhì)量。負值可用于增加重復的可能性。