一文读懂LLM参数设置，实现大模型应用的最佳性能

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引言 可以预见的是，通过生成模型和通用多模态大模型，AI正在不断重塑整个数字化世界，在2024年我们看到LLM 应用像雨后春笋一样，基于LLM开发大模型应用已经逐渐成为需要程序员掌握的必备技能。 本文将重点介绍开发LLM 应用时，LLM基本参数的重要性，指导通过LLM 参数的设定可以提高应用的性能。 如何掌握temperature、top_p、max_length参数以实现最佳LLM表现？ 在设计和测试LLM 应用的提示时，通常需要通过 API 与 LLM 进行交互。API可以配置一些参数以获得不同的提示结果。调整这些设置对于提高响应的可靠性和可取性非常重要，需要进行一些实验才能找出适合您用例的设置。以下文章内容将对不同LLM 之间常见的设置进行解释，并提供设置指导。 优化LLM性能的关键设置 温度 温度 是一个控制模型输出随机性的基本设置。较低的温度通过偏向高概率标记 ………………………………