📖 Örnekleme Stratejileri
Top-P / Nucleus Sampling (Çekirdek Olasılık Filtreleme)
Kümülatif olasılık havuzunu sınırlar. 0.1 değeri modelin yalnızca en olası ilk %10'luk token havuzundan seçim yapmasını sağlar.
⚡ Sözdizimi (Syntax)
"top_p": 0.9
🛠️ Pratik Kullanım Örnekleri
📌 Yüksek Kaliteli ve Tutarlı Metin Üretimi
{\n "top_p": 0.9,\n "temperature": 0.7\n}
💡
Mühendislik İpucu & En İyi Pratik:
Genellikle `temperature` VEYA `top_p` parametrelerinden sadece birinin değiştirilmesi önerilir.
İlgili Kılavuzlar
Temperature (Yapay Zeka Yaratıcılık ve Rastgelelik Ayarı)
Top-P / Nucleus Sampling (Çekirdek Olasılık Filtreleme)
System Prompt (Model Rol ve Davranış Kılavuzu)
Chain-of-Thought / CoT (Düşünce Zinciri Direktifi)
Presence Penalty (Yeni Konulara Geçiş Cezası)
Few-Shot Prompting (Örneklerle Öğretme)
Function Calling / Tool Use (Harici Araç & API Entegrasyonu)
Context Window (Bağlam Bellek Kapasitesi - Token)