Um assistente conversacional roteia solicitações para o Anthropic Claude através do Amazon Bedrock. Os usuários percebem que fazer perguntas semelhantes várias vezes às vezes gera respostas diferentes. Para tornar as respostas mais consistentes e menos aleatórias, quais alterações de parâmetro o engenheiro de ML deve aplicar?

Para tornar as respostas de um modelo de linguagem mais consistentes e menos aleatórias, o engenheiro de ML deve diminuir os parâmetros temperature e topk. O parâmetro temperature controla a aleatoriedade das saídas do modelo; valores mais baixos (próximos de 0) tornam as respostas mais determinísticas e focadas nas opções de maior probabilidade. O parâmetro topk limita o número de tokens considerados para a próxima palavra, ou seja, um topk menor restringe a escolha a um conjunto menor de tokens mais prováveis, reduzindo a variabilidade. Aumentar esses parâmetros faria o oposto, tornando as respostas mais diversas e imprevisíveis.