챗gpt 사용법 파라메터 3가지

챗 gpt검색 파라미터 세부 옵션

 

챗 GPT는 가능한 모든 세부 옵션에 대해서 다양한 답변을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, "구글 검색에서 정확도가 높은 검색 세부 옵션은 무엇인가요?"라는 질문에 대해서, temperature 0.9로 대답하면 "검색어를 따옴표로 감싸거나, 검색어 앞에 더하기 기호를 사용하면 정확도가 높아집니다.", "검색 결과에서 일부단어를 제외하거나 포함시켜서 검색할 수 있는 필터링 기능을 사용하면 정확도가 높아집니다."와 같은 답변이 가능합니다.

하지만, 이러한 답변은 모두 가능성이 있는 답변 중 하나일 뿐이며, 질문에 따라 더 정확한 답변을 제공하기 위해서는 temperature 값을 조정하거나, 더 구체적인 질문을 하시는 것이 좋습니다.

챗 GPT에서 검색 파라미터는 검색 결과를 좀 더 정확하고 특정한 방식으로 제공하도록 도와주는 검색 옵션입니다. 다양한 검색 파라미터 중에서는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• 검색어: 검색하려는 키워드나 문구
• 검색 옵션: 이미지, 동영상, 뉴스 등 검색할 콘텐츠 유형 선택
• 검색 기간: 검색할 기간 설정
• 국가/언어: 검색할 국가나 언어 선택
• 위치 정보: 현재 위치 기반으로 검색할 지역 설정
• 정확도: 검색 결과 정확도 높이기 위한 필터링 옵션 선택
• 정렬 순서: 검색 결과를 정렬하는 기준 선택 (관련성, 날짜 등)
• 기타: 검색결과에서 제외할 단어, 검색어가 들어있는 페이지 등 추가적인 옵션
•  
• 정확도: 검색 결과 정확도 높이기 위한 필터링 옵션 선택
• 정렬 순서: 검색 결과를 정렬하는 기준 선택 (관련성, 날짜 등)
• 제외할 단어: 검색결과에서 제외할 단어나 문구 설정
• 검색어가 포함된 페이지: 검색어가 포함된 페이지만 검색하는 옵션 선택
• 검색어가 제외된 페이지: 검색어가 제외된 페이지만 검색하는 옵션 선택
• 검색어 위치: 검색어가 페이지에서 나타나는 위치를 기준으로 검색하는 옵션 선택
• 연관 검색어: 검색어와 관련된 다른 검색어를 보여주는 옵션 선택
• 안전 검색: 성인 콘텐츠 등을 필터링하는 옵션 선택
• 이외에도 다양한 검색 파라미터가 존재하며, 이러한 검색 파라미터를 적절히 활용하면 보다 정확하고 유용한 검색결과를 얻을 수 있습니다

이러한 검색 파라미터를 조합하여 적절한 검색 옵션을 선택하면 보다 정확하고 유용한 검색 결과를 얻을 수 있습니다.

 

Top-p활용방법

Top-p의 여기 몇 가지 예시를 드리겠습니다.

 

1. 다양한 샘플링

원래의 텍스트: "The quick brown fox jumps over the lazy dog."

• p=0.5인 Top-p 샘플링 결과:
  • The quick brown cat jumps over the lazy dog.
  • The slow black dog barks at the quick brown fox.
  • The lazy brown cat sleeps while the quick fox hunts.
• p=0.9인 Top-p 샘플링 결과:
  • The quick brown fox jumps over the fence and runs away.
  • The lazy dog is watching the quick brown fox from the porch.
  • The quick brown fox is chasing the rabbit through the field.

1. 문장 완성

원래의 텍스트: "I like to eat pizza with"

• p=0.5인 Top-p 샘플링 결과:
  • I like to eat pizza with my friends.
  • I like to eat pizza with extra cheese.
  • I like to eat pizza with garlic and onions.
• p=0.9인 Top-p 샘플링 결과:
  • I like to eat pizza with a glass of red wine.
  • I like to eat pizza with a side salad and some breadsticks.
  • I like to eat pizza with my favorite toppings like pepperoni and mushrooms.

1. 토큰 필터링

원래의 텍스트: "The cat sat on the mat and licked its paw."

• p=0.5인 Top-p 샘플링 결과 (불필요한 단어 제거):
• The cat sat on the mat and licked paw.
• Cat sat on mat and licked its paw.
• The cat on the mat licked paw.

1. 특정 토큰 강조

원래의 텍스트: "I like to play tennis in the"

• "sunny"을 입력하여 p=0.5인 Top-p 샘플링 결과:
  • I like to play tennis in the sunny weather.
  • I like to play tennis in the sunny park.
  • I like to play tennis in the sunny afternoon.
• "rainy"을 입력하여 p=0.5인 Top-p 샘플링 결과:
  • I like to play tennis in the rainy season.
  • I like to play tennis in the rainy day.
  • I like to play tennis in the rainy weather.

1. 특정 주제에 대한 생성

원래의 텍스트: "The science of"

• "climate change"를 입력하여 p=0.5인 Top-p 샘플링 결과:
  • The science of climate change is complex and multifaceted.
  • The science of climate change requires urgent action.
  • The science of climate change is still evolving and being studied.
• "space exploration"을 입력하여 p=0.5인 Top-p 샘플링 결과:
  • The science of space exploration has led to many technological advancements.
  • The science of space exploration is essential for understanding our universe.
  • The science of space exploration requires a significant amount of resources and funding.

 

Top-p는 자연어 처리 분야에서 매우 유용한 확률적 샘플링 방법 중 하나입니다. 이 방법을 사용하면 모델이 생성하는 텍스트를 제어하고, 다양한 결과를 얻을 수 있습니다.

Top-p는 확률 분포에서 상위 p%에 해당하는 토큰들을 선택합니다. 이 방법을 사용하면 상위 p%의 토큰들만 선택하여 다양한 시나리오에서 다양한 결과를 얻을 수 있습니다.

여기에 몇 가지 Top-p 활용 방법을 소개합니다.

1. 다양한 샘플링
2. Top-p를 사용하여 샘플링할 때, 모델이 생성할 가능성이 높은 단어를 선택하는 것 외에도 확률 분포에서 상위 p%에 해당하는 단어를 선택합니다. 이를 통해 다양한 예측을 얻을 수 있습니다.
3. 문장 완성
4. Top-p를 사용하여 모델이 다음 단어를 예측할 때, 일반적으로 상위 p%의 단어 중 하나를 선택합니다. 이를 사용하여 문장을 완성하고 더 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있습니다.
5. 토큰 필터링
6. Top-p를 사용하여 모델이 생성하는 텍스트에서 불필요한 단어를 필터링할 수 있습니다. 예를 들어, p=0.9로 설정하면 상위 90%의 단어를 선택하므로 빈번하게 나타나는 단어를 필터링할 수 있습니다.
7. 특정 토큰 강조
8. Top-p를 사용하여 모델이 생성하는 텍스트에서 특정 단어 또는 어구에 대한 확률을 높일 수 있습니다. 이를 위해원하는 단어를 먼저 입력하고, 모델이 이어지는 단어를 예측하도록 합니다. 이를 통해 모델이 특정 단어에 대해 더 많은 예측을 하도록 유도할 수 있습니다.
9. 특정 주제에 대한 생성
10. Top-p를 사용하여 모델이 특정 주제에 대한 텍스트를 생성하도록 유도할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 주제 관련단어를 입력하고 Top-p를 사용하여 모델이 해당 주제와 관련된 단어를 생성하도록 할 수 있습니다.

 

 

 

 

Beam width 활용법

 

 

Beam search는 일반적으로 생성 모델에서 다음 단어를 예측하는 데 사용되는 탐욕 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 가장 가능성이 높은 단어를 선택하고, 이 단어를 다음 단어 예측에 사용합니다. 그러나 이러한 방식으로 단어를 선택하면, 최종 출력이 지역 최적화에 빠질 가능성이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Beam search는 가능성이 높은 여러 개의 단어를 추적하고, 최종적으로 가장 가능성이 높은 문장을 선택합니다.

Beam width는 Beam search에서 추적할 가능성이 높은 단어의 수를 결정합니다. 예를 들어, Beam width가 1인경우에는 최대 가능성을 가진 단어만 추적하고, Beam width가 3인 경우에는 가능성이 가장 높은 상위 3개의 단어를 추적합니다. Beam width가 더 크면 더 많은 가능성의 경우를 추적할 수 있지만, 더 많은 계산 비용이 필요합니다.

여기 Beam search의 일반적인 활용법 몇 가지가 있습니다.

1. 기계 번역

Beam search는 기계 번역에서 널리 사용됩니다. 모델이 입력 문장을 받아 번역할 때, Beam search는 다음 단어 예측을 위해 여러 가능한 단어를 추적하여 가장 가능성이 높은 번역을 선택합니다.

1. 이미지 캡션 생성

이미지 캡션 생성에서, 모델은 이미지를 입력으로 받아 이미지와 관련된 문장을 생성합니다. Beam search는 이 과정에서 가능한 여러 문장을 추적하여 가장 가능성이 높은 문장을 선택합니다.

1. 자동 요약

자동 요약은 긴 문장이나 문서를 짧은 요약으로 요약하는 프로세스입니다. Beam search는 이 프로세스에서 사용될 수 있으며, 모델은 여러 가능한 요약을 생성하고 가장 적절한 요약을 선택합니다.

1. 대화 시스템

대화 시스템에서, Beam search는 모델이 사용자의 질문에 대답하기 위해 여러 가능한 답변을 생성하고 가장 가능성이 높은 답변을 선택하는 데 사용됩니다.

이러한 예시를 포함하여, Beam search는 다양한 생성 모델에서 다음 단어 예측과 최종 출력 선택에 사용될 수 있습니다.

 

 

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Beam width 예시

 

 

Beam width를 이해하는 가장 쉬운 방법 중 하나는 예시를 통해 살펴보는 것입니다. 간단한 예시를 들어보겠습니다.

예를 들어, "I love to"로 시작하는 문장을 생성하는 모델이 있다고 가정해 봅시다. 이 모델은 "I love to play soccer" 또는 "I love to eat pizza"와 같은 문장을 생성할 수 있습니다.

Beam width가 1인 경우, 모델은 가장 가능성이 높은 단어 하나만 추적합니다. 예를 들어, 모델이 "I love to" 다음에"play"이 가장 가능성이 높다고 판단했다면, 모델은 "I love to play"만을 추적합니다.

Beam width가 2인 경우, 모델은 가능성이 높은 상위 2개의 단어를 추적합니다. 예를 들어, 모델이 "I love to" 다음에"play"와 "eat"이 가장 가능성이 높다고 판단했다면, 모델은 "I love to play"와 "I love to eat" 두 가지를 추적합니다.

Beam width가 3인 경우, 모델은 가능성이 높은 상위 3개의 단어를 추적합니다. 예를 들어, 모델이 "I love to" 다음에"play", "eat", "read"가 가장 가능성이 높다고 판단했다면, 모델은 "I love to play", "I love to eat", "I love to read" 세 가지를 추적합니다.

즉, Beam width가 더 크면 모델이 추적할 가능성이 높은 경우의 수가 더 많아지기 때문에 더 많은 가능성의 경우를 탐색할 수 있습니다. 하지만 Beam width가 더 크면 더 많은 계산 비용이 필요하기 때문에, 모델의 성능과 실행 속도 사이에는 trade-off가 존재합니다