盆栽モデルのテキスト生成の品質を最適化するには？

2025-08-28

1.4 K

3値重み付けモデルの出力精度を高めるための実践的アプローチ

Bonsaiはパラメトリック圧縮技術を使用しているが、以下の方法で生成は大幅に改善できる：

パラメーター・チューニングの組み合わせ::
- 温度係数（0.3～0.7の範囲で実際のQ&Aに適している）
- トップ-pサンプリング（多様性と精度のバランスをとるために0.9～0.95を推奨）
- リピートペナルティ（設定）repetition_penalty=1.2(周期的な出力を避ける）
入力の前処理::
- 次のようなタスク接頭辞を追加する。[问答]そして[摘要]意図の明確化
- 専門的な分野の質問については、プロンプトに3～5個のキーワードコンテクストを記入してください。
再処理技術::
- 支出skip_special_tokens=True制御文字のフィルタリング
- ルールエンジンと連動した事実関係のチェック（日付、地名など

実証実験によると、最適化されたBonsaiは、一般的な知識に関するクイズ課題において、18-23%の精度を向上させることができる。