Soluções práticas para melhorar a precisão do gráfico social
O aprimoramento da precisão da geração requer três dimensões: pré-processamento de dados, ajuste do modelo e processo de validação:
- Aprimoramento de dados::
- emGAG_dataOs catálogos adicionam dados específicos do campo
- fazer uso de--user_inputOs parâmetros injetam conhecimento a priori (por exemplo, "Por favor, modele as relações de citação nos círculos acadêmicos, autores com um índice h alto têm maior probabilidade de serem citados") - Otimização de parâmetros::
1. ajustestemperatureParâmetros (intervalo de 0,3-0,7 mais adequado para cenários determinísticos)
2) Modificaçõesmax_tokensControle da complexidade da geração
3. emgenerate_argsAdicionar'top_p': 0.9Equilibrando a diversidade
Técnicas de validação:
- fazer uso deevaluateadicione o módulo--metric_detailParâmetros para obter métricas de segmentação
- Compare a curva de distribuição de graus do mapa real e ajuste--configOs parâmetros de rede na seção
- Detecção de conexões anômalas com o layout ForceAtlas2 do Gephi durante a visualização
Programa Avançado:
1. ajuste fino do LLM subjacente: modificaçõesagentscopeModelos de prompt em
2. integração de dados reais: o mapeamento existente é passado pelo--data_mixGeração de mistura de parâmetros
3. validação em várias camadas: validação cruzada executando scripts de avaliação de redes sociais e de redes de citação simultaneamente
Essa resposta foi extraída do artigoGAG: Geração de um gráfico de relacionamento social usando um modelo grande para simular o comportamento humanoO
