پویا اندیشان سبز : آموزش های علمی و کاربردی

مرحله 1: طول ورودی را بررسی کنید یکی از دلایل احتمالی برای توقف ChatGPT در اواسط جمله این است که طول ورودی از حداکثر محدودیت مدل بیشتر است. حداکثر محدودیت رمز بسته به نسخه مدل متفاوت است. اطمینان حاصل کنید که متن ورودی شما در حد مجاز باشد تا از برش جلوگیری شود.

مرحله 2: متن طولانی را تقسیم کنید اگر متن ورودی شما خیلی طولانی است، آن را به قطعات کوچکتر تقسیم کرده و جداگانه ارسال کنید. این می تواند به جلوگیری از غرق شدن مدل و بهبود کیفیت پاسخ کمک کند.

مرحله 3: تنظیم دما پارامتر دما تصادفی بودن متن تولید شده را کنترل می کند. مقادیر پایین تر مانند 0.2 خروجی را متمرکزتر و قطعی تر می کند، در حالی که مقادیر بالاتر مانند 0.8 باعث تصادفی شدن بیشتر می شود. با مقادیر مختلف دما آزمایش کنید تا تعادل مناسب بین انسجام و خلاقیت را بیابید.

مرحله 4: استفاده از پیام سیستم افزودن یک پیام سیستمی در ابتدای مکالمه می‌تواند دستورالعمل‌ها یا زمینه مفیدی برای ChatGPT ارائه دهد. یک پیام سیستمی واضح می تواند مدل را راهنمایی کند و شانس دریافت پاسخ های کامل را افزایش دهد.

مرحله 5: اجتناب از درخواست‌های مبهم درخواست‌های مبهم یا ناقص می‌توانند ChatGPT را اشتباه گرفته و منجر به پاسخ‌های ناقص شوند. مطمئن شوید که درخواست شما اطلاعات و زمینه کافی برای مدل برای درک آنچه شما می‌پرسید ارائه می‌کند.

مرحله ۶: عبارت‌ها یا فرم‌بندی مجدد درخواست‌ها گاهی اوقات، بازنویسی یا قالب‌بندی مجدد درخواست شما می‌تواند نتایج بهتری به همراه داشته باشد. سعی کنید دستورالعمل‌های واضح‌تری ارائه دهید یا سؤالات پیچیده را به سؤال‌های ساده‌تر تقسیم کنید.

مرحله 7: آزمایش با Max Tokens پارامتر max tokens به شما امکان می دهد طول پاسخ تولید شده توسط ChatGPT را محدود کنید. با تنظیم یک مقدار مناسب، می‌توانید طول پاسخ را کنترل کنید و احتمال قطع‌های میان جمله را کاهش دهید.

مرحله 8: استفاده از Stop Sequences توالی‌های Stop نشانه‌های خاصی هستند که به ChatGPT می‌گویند تولید متن را متوقف کند. با گنجاندن یک توالی توقف در ورودی خود، می توانید به صراحت تعریف کنید که مدل باید پاسخ خود را در کجا خاتمه دهد. با توالی توقف های مختلف آزمایش کنید تا موثرترین را برای مورد استفاده خود بیابید.

مرحله 9: استفاده از کنترل سطح سیستم برخی از مدل‌های زبانی کنترل در سطح سیستم را ارائه می‌کنند و به کاربران اجازه می‌دهند رفتار مدل را هدایت کنند. این می‌تواند شامل مشخص کردن ویژگی‌هایی مانند ادب یا پرحرفی باشد که می‌تواند بر نحوه تولید پاسخ‌های مدل تأثیر بگذارد. گزینه های کنترل سطح سیستم را برای بهبود کیفیت پاسخ کاوش کنید.

مرحله 10: ارائه بازخورد اگر با مشکلات ثابتی در مورد توقف ChatGPT در اواسط جمله مواجه شدید، ارائه بازخورد به OpenAI می‌تواند به آنها در بهبود عملکرد مدل کمک کند. OpenAI به طور فعال بازخورد کاربران را جمع‌آوری می‌کند تا مدل‌های آن‌ها را بهبود بخشد و هرگونه محدودیت یا کاستی را برطرف کند.

با دنبال کردن این مراحل، می توانید تجربه خود را با ChatGPT افزایش دهید و موارد توقف آن در وسط جمله را به حداقل برسانید.

5 دلیل برای اینکه ChatGPT اواسط جمله را متوقف می کند

درک اینکه چرا ChatGPT ممکن است تولید متن در میان جمله را متوقف کند برای عیب یابی و یافتن راه حل های مناسب بسیار مهم است. در اینجا پنج دلیل رایج برای این مشکل وجود دارد:

1. محدودیت‌های ظرفیت مدل ChatGPT دارای حداکثر محدودیت توکن است و اگر ورودی شما از این حد فراتر رود، ممکن است مدل مجبور شود پاسخ را کوتاه یا قطع کند. مطمئن شوید که متن ورودی شما در محدوده مجاز توکن باشد تا با این مشکل مواجه نشوید.

2. متن ناکافیمدل‌های زبانی مانند ChatGPT برای ایجاد پاسخ‌های منسجم به زمینه تکیه می‌کنند. اگر درخواست شما فاقد زمینه کافی یا مبهم باشد، ممکن است مدل در ارائه جملات کامل دچار مشکل شود. ارائه دستورالعمل های واضح و مختصر همراه با زمینه مرتبط می تواند به کاهش این موضوع کمک کند.

3. تعصبات داده های آموزشیمدل های زبانی بر روی مجموعه داده های بزرگ آموزش داده می شوند که ممکن است دارای سوگیری های موجود در متن باشند. این سوگیری‌ها گاهی اوقات می‌توانند در پاسخ‌های تولید شده ظاهر شوند و منجر به جملات غیرمنتظره یا ناقص شوند. OpenAI فعالانه برای رسیدگی و کاهش تعصبات در مدل های خود کار می کند.

4. تنظیمات تصادفی و دماپارامتر دما تصادفی بودن متن تولید شده را کنترل می کند. مقادیر کمتر خروجی را متمرکزتر و قطعی تر می کند، در حالی که مقادیر بالاتر باعث تصادفی بیشتر می شود. اگر تنظیم دماخیلی کم است، می تواند به جملات تکراری یا ناقص منجر شود. تنظیم دما می تواند به ایجاد تعادل بین انسجام و خلاقیت کمک کند.

5. عدم وجود توالی توقفبه طور پیش فرض، ChatGPT درک ذاتی از محل توقف تولید متن ندارد. بدون توالی توقف صریح، مدل ممکن است به طور نامحدود به تولید ادامه دهد یا پیش از موعد متوقف شود. گنجاندن توالی توقف مناسب در ورودی شما می تواند به هدایت ChatGPT به سمت تولید جملات کامل کمک کند.

منابع :‌

1. OpenAI - وب‌سایت رسمی OpenAI اطلاعاتی درباره مدل‌های زبان آن‌ها از جمله ChatGPT ارائه می‌کند. این اسناد، مقالات تحقیقاتی و کانال‌های بازخورد کاربر را ارائه می‌کند که به درک و عیب‌یابی مسائل مربوط به ChatGPT کمک می‌کند.
2. GitHub - مشکلات OpenAI GPT-3 - مخزن GitHub برای مدل GPT-3 OpenAI حاوی لیستی از مشکلات شناخته شده گزارش شده توسط کاربران و توسعه دهندگان است. این منبع اطلاعاتی در مورد مشکلات رایجی که با مدل‌های زبانی مانند ChatGPT و راه‌حل‌های بالقوه مواجه می‌شود، ارائه می‌کند.
3. وبلاگ OpenAI - OpenAI اغلب پست‌های وبلاگی را منتشر می‌کند که درباره به‌روزرسانی‌ها، پیشرفت‌ها و چالش‌های مربوط به مدل‌های زبان خود بحث می‌کند. این پست‌های وبلاگ اطلاعات ارزشمندی در مورد عیب‌یابی و درک محدودیت‌های مدل‌هایی مانند ChatGPT ارائه می‌دهند.

در حالی که این منابع اطلاعات معتبری را ارائه می دهند، همیشه توصیه می شود برای به روزترین و دقیق ترین راهنمایی ها به آخرین اسناد و کانال های رسمی مراجعه کنید.