참고로, ChatGPT Playground에서 사용자가 조정할 수 있는 주요 파라미터는 다음과 같습니다.

1. 온도 (Temperature)

• 설명: 생성된 텍스트의 창의성 또는 예측 가능성에 영향을 미치는 파라미터입니다.
• 값 범위: 0.0 ~ 1.0 (일반적으로)
• 값이 낮을 때 (예: 0.2): 모델의 답변이 더욱 일관되고 예측 가능해집니다. 즉, 동일한 입력에 대해 비슷한 출력을 생성하게 됩니다.
• 값이 높을 때 (예: 0.8): 답변이 더 창의적이고 다양한 방식으로 생성됩니다. 모델이 좀 더 무작위적이고 새롭지만 덜 일관된 출력을 생성하게 됩니다.
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2. 최대 토큰 수 (Max Tokens)

• 설명: 모델이 생성할 수 있는 단어 수 또는 텍스트의 길이를 제어하는 파라미터입니다. "토큰"은 단어의 일부나 단어 전체, 심지어 구두점과 같은 요소도 포함합니다.
• 역할: 최대 토큰 수가 높으면 모델은 더 길고 자세한 응답을 생성할 수 있으며, 낮으면 간결한 답변을 생성합니다.
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3. 탑-P (Top-p)

• 설명: 이 파라미터는 Nucleus Sampling을 사용하여 모델이 생성할 텍스트에서 고려할 후보들을 조절합니다. 온도와 함께 다양성에 영향을 미칩니다.
• 값 범위: 0.0 ~ 1.0
• 작동 방식: 모델이 다음 단어를 선택할 때 누적 확률이 특정 값(P) 이하인 선택지 중에서만 단어를 고르게 합니다. 예를 들어, Top-p = 0.9로 설정하면 가장 가능성이 높은 단어들의 누적 확률이 90%를 넘는 것들만 후보로 삼게 됩니다.
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4. 프리퀀시 페널티 (Frequency Penalty)

• 설명: 모델이 반복적인 표현을 사용하는 것을 줄이기 위한 페널티입니다.
• 값 범위: -2.0 ~ 2.0
• 값이 높을 때: 이미 등장한 단어를 반복하는 가능성을 줄여주므로, 더 다양하고 중복이 적은 출력을 생성하게 됩니다.
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5. 프레젠스 페널티 (Presence Penalty)

• 설명: 새로운 주제나 단어가 텍스트에 등장할 가능성을 높이기 위한 페널티입니다.
• 값 범위: -2.0 ~ 2.0
• 값이 높을 때: 모델이 새로운 아이디어나 주제를 도입하려고 노력하므로 더 다양하고 독창적인 텍스트를 생성할 수 있습니다.
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이러한 파라미터들을 조정하면서 사용자는 생성된 텍스트의 스타일과 내용을 원하는 대로 다듬을 수 있습니다. 이를 통해 창의적인 스토리 작성, 특정 형식의 대화 시뮬레이션, 또는 특정한 답변 형태를 얻는 데 유용하게 활용할 수 있습니다.