OpenAI API Parameter details

频率和存在惩罚

Completions API 中发现的频率和存在惩罚可用于降低对令牌重复序列进行采样的可能性。他们通过添加贡献直接修改 logits（非标准化对数概率）来工作。

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

Where:

• mu[j] 是第 j 个标记的对数

• c[j] 是在当前位置之前对该令牌进行采样的频率

• 如果 c[j] > 0，则 float(c[j] > 0) 为 1，否则为 0

• alpha_frequency 是频率惩罚系数

• alpha_presence 是存在惩罚系数

正如我们所见，存在惩罚是一种一次性的加性贡献，适用于所有至少被采样过一次的标记，而频率惩罚是与特定标记被采样的频率成正比的贡献。

如果目标只是稍微减少重复样本，则惩罚系数的合理值约为 0.1 到 1。如果目标是强烈抑制重复，那么可以将系数增加到 2，但这会显着降低样本质量。负值可用于增加重复的可能性。