КонтрПлагиат методом перефразирования и рерайта для антиплагиат ВУЗ. Как повысить оригинальность текста за несколько часов и пройти проверку с первого раза. Вячеслав Алексеевич Мустакимов. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Вячеслав Алексеевич Мустакимов
Издательство: Издательские решения
Серия:
Жанр произведения:
Год издания: 0
isbn: 9785006430686
Скачать книгу
Penalty

      Параметр «diversity_penalty» применяется для управления разнообразием генерируемого текста. Он штрафует модель за избыточное использование одинаковых слов или фраз, способствуя созданию более разнообразных выходных данных.

      Помогает предотвратить избыточное повторение слов и фраз, что делает текст более интересным и менее однообразным. Это важно для создания содержательных и разнообразных результатов.

      Значение может быть числовым, где более высокие значения (например, «diversity_penalty=1.5») увеличивают штраф за повторение, а более низкие значения (например, «diversity_penalty=0.5») уменьшают его. Может также быть в диапазоне от 0 до 2.

      Diversity Temperature

      Параметр «diversity_temperature» регулирует уровень разнообразия в тексте, изменяя распределение вероятностей предсказанных слов. Он работает в связке с температурой для создания текстов с заданным уровнем креативности и непредсказуемости.

      Более высокая температура (например, «diversity_temperature=1.2») делает распределение более равномерным, увеличивая разнообразие и креативность текста. Низкая температура (например, «diversity_temperature=0.7») делает распределение более сосредоточенным, снижая разнообразие.

      Значение может быть числовым, например, от 0.5 до 2.0. «diversity_temperature=1.0» является стандартным значением, при котором модель генерирует текст с умеренным уровнем разнообразия.

      Early Stopping

      Параметр «early_stopping» управляет тем, когда процесс генерации текста должен завершиться, если модель достигает определенного состояния. Это предотвращает генерацию избыточно длинных текстов и помогает контролировать длину выхода.

      Позволяет модели прекратить генерацию, когда достигнут определенный критерий, такой как достижение заданной длины текста или начало повторения. Это улучшает качество и релевантность текста, предотвращая его излишнюю длину.

      Значение может быть булевым («True»/«False»), где «True» включает раннюю остановку, а «False» отключает. Также могут быть установлены дополнительные параметры, такие как количество токенов до остановки.

      Encoder No Repeat Ngram Size

      Параметр «encoder_no_repeat_ngram_size» применяется для предотвращения повторения определенных n-грамм в тексте, создаваемом моделями с энкодером-декодером. Это помогает избежать избыточного повторения последовательностей слов.

      Устанавливает размер n-грамм, повторение которых в тексте будет запрещено. Это важно для поддержания разнообразия и избегания избыточного повторения в тексте, особенно при длительных генерациях.

      Значение может быть числовым, указывающим размер n-грамм, например, «encoder_no_repeat_ngram_size=2» (запрещает повторение биграмм). Значения варьируются от 1 (без ограничения) до более высоких значений, таких как 3 или 4, в зависимости от требуемого уровня контроля над повторением.

      Frequency Penalty

      Параметр «frequency_penalty» регулирует штраф за частое использование одних и тех же слов в генерируемом тексте. Этот параметр помогает контролировать избыточное повторение слов и фраз, способствуя созданию более разнообразного текста.

      При высоком значении этого параметра модель