参数1：以流式返回对话响应

官方解释：

启用后,模型将实时回复每条聊天信息,在用户发送信息后立即生成回复。这种模式对即时聊天应用非常有用,但可能会影响较慢硬件的性能。

进一步说明：

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参数2：函数调用（Function Calling）

官方解释：

默认模式通过在执行前调用一次工具,能够兼容更广泛的模型。原生模式利用模型内置的工具调用能力,但需要模型本身县备该功能的原生支持。

进一步说明：

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参数3：种子（Seed）

官方解释：

设置生本时使用的随擞种子·将其设置为一个特定的数字将使模型在同一一提示下生成相同的文本，默认值：随机

进一步说明：

在大型机器学习模型（如深度学习模型）中，“seed”通常指的是随机种子（random seed）参数。这个参数的主要作用是确保模型训练过程中的随机性是可复现的。具体来说，随机种子影响了以下几个方面：

初始化权重：在训练开始时，模型的权重通常会被随机初始化。设置相同的随机种子可以确保每次初始化的权重都相同。
数据分割：在训练、验证和测试数据集的划分过程中，如果涉及到随机抽样，随机种子可以确保每次划分的结果是一致的。
随机梯度下降：在随机梯度下降（SGD）等优化算法中，如果采用随机批次的数据进行训练，随机种子可以确保每个批次的数据选择是一致的。
dropout：在训练过程中，如果使用dropout作为正则化手段，随机种子可以确保每次dropout掉的网络单元是一致的。
其他随机操作：任何涉及到随机性的操作，如随机增强数据等，都会受到随机种子的影响。
设置随机种子的主要目的是为了确保实验的可复现性。

在训练时，你通常会手动设置一个特定的随机种子（seed），而不是随机生成。这个种子是一个固定的数值，比如42、123或者任何其他整数。设置这个种子的目的是为了控制随机数生成器的行为，使得每次生成随机数时的序列都是相同的。
当你想要复现实验结果时，你需要在新的训练过程中使用完全相同的随机种子。这样，所有依赖于随机过程的操作（如权重初始化、数据打乱顺序、随机采样等）都会产生与第一次训练时相同的结果，从而有助于复现实验结果。
随机种子（seed）函数的实现涉及到随机数生成器的内部工作机制。随机数生成器通常使用一种算法来生成伪随机数序列，这个序列看起来是随机的，但实际上是由一个确定的初始值（即种子）通过数学公式计算出来的。当您设置相同的种子时，随机数生成器会以相同的方式初始化，并且随后生成的随机数序列也将是相同的。

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参数4：停止序列（Stop Sequence）

官方解释：

设置要使用的停止序列。遇到这种模式时,大语言模型将停止生成文本并返回。可以通过在模型文件中指定多个单独的停止参数来设置多个停止模式。

进一步说明：

在大模型（如大型语言模型）的上下文中，“stop sequence”（停止序列）是一个特定的字符串或标记，用于指示模型在生成文本时何时停止。当模型在生成文本过程中遇到这个停止序列时，它会停止生成更多的文本。
停止序列的作用主要包括：

1. 控制输出长度：避免模型生成过长的文本，特别是在某些应用场景中，如对话系统、文本摘要等，需要控制生成的文本长度。
2. 标记结束：在某些任务中，停止序列可以用来标记一个完整的思想或段落的结束，例如在生成故事、文章或代码时。
3. 提高效率：通过提前停止生成，可以节省计算资源，提高生成文本的效率。
4. 避免无关内容：在生成过程中，如果模型开始生成与主题不相关或无关紧要的内容，停止序列可以用来及时终止生成。
   停止序列可以是任何字符串，例如一个特定的单词、标点符号或特殊标记。例如，在对话系统中，常用的停止序列可能包括句号（.）、问号（?）或感叹号（!），以表示一个句子的结束。在代码生成任务中，停止序列可能是一个特定的代码标记或注释。
   在使用大型语言模型时，用户可以指定一个或多个停止序列，模型在生成文本时会监控输出，一旦遇到这些序列，就会停止生成。
   以下是一个简单的示例，展示了如何在文本生成中使用停止序列：

model.generate(input_text, stop_sequences=["。", "？", "！"])

在这个示例中，模型会在生成文本时停止，一旦它生成了句号、问号或感叹号中的任何一个。
需要注意的是，停止序列的使用和实现可能因不同的模型和库而异，因此在具体应用时，需要参考相应模型或库的文档。

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参数5：温度（Temperature）

官方解释：

模型的温度。提高温度将使模型更具创造性的回答。

进一步说明：

在大模型（如大型语言模型）的文本生成过程中，“温度”（temperature）是一个重要的超参数，它影响模型生成文本的随机性和创造性。温度参数控制着模型在预测下一个单词或标记时softmax函数的平滑程度。具体来说：

1. 低温（低温度值）：
   • 当温度接近0时，模型的预测会变得更加确定，倾向于选择概率最高的单词或标记。
   • 这会导致生成的文本更加一致、可预测，但可能缺乏创造性，因为模型不太可能选择那些概率较低但可能更有创意的选项。
2. 高温（高温度值）：
   • 当温度较高时，softmax函数的输出会更加平滑，模型在预测时会考虑更多的可能性，而不仅仅是概率最高的选项。
   • 这会增加生成的文本的随机性和多样性，从而提高创造性。模型更有可能生成出人意料的、新颖的文本。
3. 中等温度：
   • 中等温度值通常会在一致性和创造性之间提供一个平衡，使得生成的文本既具有一定的可读性和连贯性，又具有一定的创新性和多样性。
     温度参数的影响可以通过以下公式来理解：
     [ \text{softmax}(z_i / T) = \frac{\exp(z_i / T)}{\sum_j \exp(z_j / T)} ]
     其中 ( z_i ) 是模型为第 ( i ) 个单词或标记分配的 logits，( T ) 是温度参数。当 ( T ) 降低时，概率分布变得更尖锐，模型更倾向于选择最高概率的选项；当 ( T ) 增加时，概率分布变得更平滑，模型更倾向于在多个选项之间进行更均匀的选择。

在机器学习和深度学习中，"logits"通常指的是模型输出层产生的原始数值，这些数值在经过激活函数（如softmax）之前，用于表示不同类别的预测分数。在分类任务中，logits是模型对每个类别的未归一化预测值。
具体来说，对于多分类问题，模型的输出层通常会为每个类别生成一个logit值。这些logit值可以是任意实数，它们反映了模型对每个类别的信心程度。然后，这些logit值通常会通过softmax函数转换成概率分布，以确保所有类别的概率之和为1。
在语言模型中，logits用于表示模型对下一个单词或标记的预测。例如，如果模型正在预测下一个单词，它可能会为词汇表中的每个单词生成一个logit值。这些logit值越高，表示模型认为相应单词作为下一个单词的可能性越大。

在实际应用中，调整温度参数可以根据具体需求来平衡文本生成的一致性和创造性。例如，在需要生成高度创造性内容的场景（如诗歌创作、故事编写）中，可能会使用较高的温度值；而在需要生成准确、一致内容的场景（如新闻报道、事实陈述）中，可能会使用较低的温度值。
以下是一个简单的示例，展示了如何在文本生成中设置温度参数：

model.generate(input_text, temperature=0.7)

在这个示例中，温度设置为0.7，这通常被认为是一个在一致性和创造性之间提供良好平衡的值。用户可以根据需要调整这个值来获得不同风格的生成文本。

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参数6：推理努力（Reasoning Effort）

官方解释：

限制推理模型的推理努力。仅适用于支持推理努力的特定提供商的推理模型。(默认值:中等)

进一步说明：

Reasoning Effort，即“推理努力”，在人工智能和机器学习领域中，通常指的是模型在进行推理或决策时所付出的努力或资源。这包括计算资源、时间、能量以及算法复杂度等方面的投入。
具体来说：

1. 计算资源：指进行推理所需的硬件资源，如CPU、GPU、TPU等。
2. 时间：指完成推理所需的时间，这与模型的复杂度和输入数据的规模有关。
3. 能量：指进行推理所消耗的电能，这在移动设备或大规模数据中心中尤为重要。
4. 算法复杂度：指推理算法的复杂度，包括时间复杂度和空间复杂度。

Reasoning Effort是一个综合性的指标，用于衡量模型在进行推理时的效率和质量。在设计和优化模型时，通常会尽量减少推理努力，以提高模型的实时性、降低成本并减少能源消耗。
需要注意的是，Reasoning Effort并不是一个标准的术语，在不同的文献和研究中可能有不同的定义和用法。但大体上，它都指的是与模型推理相关的资源投入和效率问题。

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参数7-9：Mirostat

官方解释：

启用Mirostat采样以控制困惑度。(默认值:0,0=禁用,1 = Mirostat, 2 = Mirostat 2.0)

进一步说明：

Mirostat采样是一种用于神经文本解码的算法，旨在通过控制生成文本的困惑度（perplexity）来提升文本质量，避免重复和不连贯的问题。以下是Mirostat采样的详细解释及其作用：

Mirostat采样的定义

Mirostat是一种自适应的top-k采样方法，通过动态调整k的值来控制生成文本的困惑度。其核心思想是利用反馈控制机制，使生成的文本困惑度维持在一个预定的目标值，从而避免文本生成过程中出现“乏味陷阱”（boredom trap）和“混乱陷阱”（confusion trap）。

Mirostat采样的作用

1. 控制困惑度：Mirostat算法直接控制生成文本的困惑度，确保文本在生成过程中既不会过于重复，也不会失去连贯性。这与传统的top-k和top-p采样方法相比，能够更好地平衡文本的多样性和质量。
2. 避免乏味陷阱和混乱陷阱：
   • 乏味陷阱：当k或p值较小时，生成的文本容易包含大量重复内容。Mirostat通过动态调整k值，避免了这一问题。
   • 混乱陷阱：当k或p值较大时，生成的文本容易失去连贯性。Mirostat通过控制困惑度，确保文本的连贯性。
3. 提升文本质量：通过自适应调整采样概率，Mirostat能够在保证文本多样性的同时，提升文本的整体质量。这使得生成的文本更符合人类偏好。
4. 参数调整：
   • Tau值：用于控制采样概率的分布范围。较大的Tau值会使采样概率分布更广泛，生成的文本更加多样化。
   • Eta值：用于控制采样概率的调整速度。较大的Eta值会使采样概率调整得更快，生成的文本更加多样化，但可能会降低质量。

应用场景

Mirostat采样特别适用于需要生成自然、连贯长文本的任务，如对话系统、文本生成和机器翻译等。在这些场景中，控制文本的困惑度对于生成高质量文本至关重要。
综上所述，Mirostat采样通过自适应调整采样策略，有效控制生成文本的困惑度，从而在多样性和质量之间取得平衡，生成更符合人类偏好的文本。

1.0和2.0

Mirostat 1.0和Mirostat 2.0是两种不同的神经文本解码算法，它们在控制生成文本的困惑度（perplexity）方面有所不同。最初的Mirostat算法通过自适应地调整top-k采样中的k值来控制生成文本的困惑度。其核心思想是利用反馈控制机制，使生成的文本困惑度维持在一个预定的目标值，从而避免文本生成过程中出现乏味陷阱（boredom trap）和混乱陷阱（confusion trap）。Mirostat 2.0在Mirostat 1.0的基础上进行了进一步的改进和优化。Mirostat 2.0在Mirostat 1.0的基础上，进一步提升了生成文本的质量和多样性，同时优化了算法的效率和稳定性。

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参数10-12：Top K、Top P、Mini P

官方解释：

Top K：降低产生无意义答案的概率。数值越大(如100),答案就越多样化,而数值越小(如10),答案就越保守。(默认值:40)
Top P：与top-k一起工作。较高的值(例如0.95)将导致更具多样性的文本,而较低的值(例如0.5)将生成更集中和保守的文本。(默认值:0.9)
Mini P：top_p的替代方法,目标是在质量和多样性之间取得平衡。参数p表示一个token相对于最有可能的token所需的最低概率。比如,当p=0.05且最有可能的token概率为0.9时,概率低于0.045的logits会被排除。(默认值:0.0)

进一步说明：

在大模型的文本生成中，Top K、Top P和Mini P是常用的采样策略，用于控制生成文本的多样性和质量。以下是它们的详细解释：

1. Top K采样

定义：

• Top K采样是指在生成下一个单词或标记时，从概率最高的前K个候选中随机选择一个。
  作用：
• 控制多样性：通过调整K的值，可以控制生成的多样性。较小的K值会使模型更倾向于选择高概率的单词，生成更确定的文本；较大的K值会增加多样性，但可能引入噪声。
• 避免无效生成：通过限制选择范围，避免生成概率极低、不合理的单词。
  示例：
• 如果K=3，模型会在概率最高的三个单词中随机选择一个作为下一个单词。

2. Top P采样（核采样）

定义：

• Top P采样是指选择累积概率达到或超过P的前N个候选单词，然后从这些候选中随机选择一个。
  作用：
• 动态调整选择范围：与Top K不同，Top P不是固定选择前K个，而是根据概率动态调整选择范围，使得选择的单词累积概率达到P。
• 平衡多样性和质量：通过调整P的值，可以在多样性和质量之间取得平衡。较小的P值会更接近Top K的行为，较大的P值会增加多样性。
  示例：
• 如果P=0.9，模型会选择累积概率达到或超过0.9的所有单词，然后从这些单词中随机选择一个。

3. Mini P采样

定义：

• Mini P采样是Top P采样的一种变体，旨在进一步细化控制生成文本的多样性。具体实现可能因模型而异，但基本思想是设置一个更小的P值来选择候选单词。
  作用：
• 更精细的控制：通过使用更小的P值，可以更精细地控制生成文本的多样性，避免过度多样性导致的噪声。
• 适用于特定场景：在某些需要更精确控制生成文本的场景中，Mini P采样可能更为合适。
  示例：
• 如果Mini P=0.5，模型会选择累积概率达到或超过0.5的所有单词，然后从这些单词中随机选择一个。

总结

• Top K：固定选择前K个高概率单词。
• Top P：动态选择累积概率达到P的单词。
• Mini P：Top P的变体，使用更小的P值进行更精细的控制。
  这些采样策略在大模型的文本生成中起到了关键作用，通过调整这些参数，可以有效地控制生成文本的多样性和质量，满足不同应用场景的需求。

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参数13：频率惩罚（Frequency Penalty）

官方解释：

设置对重复的惩罚力度。数值越大(如1.5),对重复的惩罚力度越大,而数值越小(如0.9),惩罚力度越轻。(默认值:1.1)

进一步说明：

频率惩罚是大模型在文本生成过程中用于控制生成文本多样性和避免重复的一种技术手段。其基本思想是对已经频繁出现的单词或短语进行惩罚，降低它们在后续生成中的概率，从而鼓励模型生成更多样化的文本。

工作原理：

1. 统计频率：在生成文本的过程中，模型会实时统计每个单词或短语出现的频率。
2. 应用惩罚：对于出现频率较高的单词或短语，模型会根据预设的惩罚系数降低其在后续生成中的概率。

作用：

• 增加多样性：通过惩罚频繁出现的单词或短语，频率惩罚可以促使模型探索和使用更多的词汇，从而增加生成文本的多样性。
• 避免重复：在长文本生成或对话系统中，频率惩罚有助于避免模型重复生成相同的句子或短语，提高文本的质量和可读性。
• 平衡信息：在某些场景下，频率惩罚可以用于平衡不同信息的重要性，避免某些信息过度突出。

参数设置：

• 惩罚系数：一个介于0和1之间的数值，用于控制惩罚的强度。系数越高，惩罚越强，生成文本的多样性也越高。
• 窗口大小：用于统计频率的窗口大小，可以是固定的单词数量或动态的上下文长度。

应用场景：

• 文本生成：在故事创作、文章撰写等场景中，频率惩罚可以帮助生成更丰富、更有创意的文本。
• 对话系统：在聊天机器人或虚拟助手等对话系统中，频率惩罚可以避免重复回答，提高对话的流畅性和自然性。
• 机器翻译：在机器翻译任务中，频率惩罚可以用于平衡源语言和目标语言中的词汇使用，提高翻译的质量。

注意事项：

• 过度惩罚：过高的惩罚系数可能导致模型生成不连贯或无关的文本。
• 语境适应性：频率惩罚需要根据具体的语境和任务需求进行调整，以实现最佳的效果。
  总之，频率惩罚是大模型在文本生成中的一种有效技术，通过合理设置和调整参数，可以显著提高生成文本的多样性和质量。

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参数14：重复最后N次（Repeat Last N）

官方解释：

设置模型回溯多远以防止重复。(默认值:64,0=禁用,-1=num_ctx)

进一步说明：

“重复最后N次”（Repeat Last N）是大模型在文本生成中用于控制重复的一种策略。其基本思想是检测生成文本中最后N个单词或标记是否重复出现，并在一定程度上抑制这种重复。

工作原理：

1. 定义窗口：设定一个窗口大小N，表示要检测的最近生成的单词或标记的数量。
2. 检测重复：在生成每个新单词或标记时，模型会检查这个窗口内的内容是否在之前的文本中出现过。
3. 应用惩罚：如果检测到重复，模型会根据预设的惩罚机制降低这些重复单词或标记在后续生成中的概率。

作用：

• 减少重复：有效减少文本生成中的重复现象，提高文本的流畅性和可读性。
• 提高多样性：通过抑制重复，鼓励模型生成更多样化的内容。
• 语境适应性：可以根据具体的语境和任务需求调整窗口大小N，以实现最佳的效果。

参数设置：

• 窗口大小N：表示要检测的最近生成的单词或标记的数量。N的大小可以根据实际需求进行调整。
• 惩罚强度：用于控制对重复内容的惩罚程度。可以是一个固定的值或根据重复的频率动态调整。

应用场景：

• 长文本生成：在生成长篇文章、故事等长文本时，可以有效避免重复句子或段落的产生。
• 对话系统：在聊天机器人或虚拟助手等对话系统中，可以避免重复回答相同的问题或信息。
• 创意写作：在创意写作任务中，可以促使模型生成更多新颖、独特的内容。

注意事项：

• 平衡重复与连贯性：过度抑制重复可能导致文本失去连贯性或上下文一致性。
• 动态调整：根据生成文本的实时情况动态调整窗口大小N和惩罚强度，以实现最佳的控制效果。
  总之，"重复最后N次"是一种有效的重复控制策略，通过合理设置和调整参数，可以显著提高生成文本的质量和多样性。

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参数15：Tfs Z

官方解释：

Tail free sampling 用于减少输出中可能性较低的标记的影响。数值越大(如2.0),影响就越小,而数值为1.0则会禁用此设置。(默认值:1)

进一步说明：

“Tfs Z” 是一个用于控制大型语言模型输出多样性和连贯性的参数，具体称为“尾部自由采样”（Tail Free Sampling，简称TFS）。其基本作用是减少输出中较不可能的标记（tokens）的影响，从而调整模型输出的随机性和多样性。

工作原理：

1. 减少不可能标记的影响：通过调整tfs_z的值，可以减少那些概率较低的标记对最终输出结果的影响。较高的tfs_z值（例如2.0）会更多地减少这些低概率标记的影响，而设置为1.0则禁用此功能。
2. 平衡多样性和连贯性：通过抑制低概率标记，模型输出会更加倾向于那些概率较高的标记，从而在一定程度上提高输出的连贯性，同时仍保持一定的多样性。

作用：

• 提高输出质量：通过减少低概率标记的影响，可以提高生成文本的整体质量和连贯性。
• 控制多样性：通过调整tfs_z的值，可以在保持多样性的同时，避免生成过于随机或无关的内容。
• 适应不同任务：根据具体任务需求，调整tfs_z值可以更好地适应不同的应用场景，如对话系统、文本生成等。

应用场景：

• 文本生成：在生成长篇文章、故事等文本时，可以避免生成不连贯或无关的内容。
• 对话系统：在聊天机器人或虚拟助手等对话系统中，可以提高回答的连贯性和相关性。
• 创意写作：在创意写作任务中，可以在保持创意的同时，避免生成过于随机的内容。

注意事项：

• 参数设置：需要根据具体任务和需求调整tfs_z的值，以实现最佳的效果。
• 与其他参数的配合：可以与其他参数（如温度参数）配合使用，以更好地控制模型输出。
  总之，tfs_z是大型语言模型中一个重要的参数，通过合理设置可以显著提高生成文本的质量和多样性。

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参数16：上下文长度

官方解释：

设置用于生成下一个Token的上下文大小。(默认值:2048)

进一步说明：

大模型中的“上下文长度”（context length）是指模型在生成文本或进行预测时能够考虑的输入文本的最大长度。这个概念包括以下几个方面：

1. 输入文本长度：上下文长度决定了模型可以接受的输入文本的字符数或单词数。例如，如果一个模型的上下文长度是1024个字符，那么它最多可以处理1024个字符的输入文本。
2. 记忆能力：上下文长度反映了模型对之前信息的记忆能力。较长的上下文长度意味着模型能够记住更多的历史信息，从而在生成文本时能够更好地保持连贯性和相关性。
3. 处理能力：上下文长度也影响了模型的处理能力。较长的上下文长度需要更多的计算资源和内存，因此对模型的性能要求更高。
4. 应用场景：不同的应用场景对上下文长度的需求不同。例如，在对话系统中，较长的上下文长度可以帮助模型更好地理解对话的历史和上下文；而在简单的文本分类任务中，较短的上下文长度可能就足够了。
5. 限制：上下文长度是模型的一个固定参数，超过这个长度的输入文本将被截断，模型无法考虑截断部分的信息。因此，在设计应用时需要考虑这个限制。
6. 技术挑战：增加上下文长度会带来技术挑战，如计算复杂度增加、内存消耗增加等。因此，模型设计者需要在上下文长度和模型性能之间做出权衡。
   总之，上下文长度是大型语言模型的一个重要概念，它影响了模型的信息处理能力、记忆能力和应用范围。随着技术的发展，越来越多的模型开始支持更长的上下文长度，以适应更复杂的应用场景。

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参数17：批大小（num_batch）

官方解释：

Batch size 决定了同时处理多少个文本请求。Batch size越大,模型的性能和速度越快,但也需要更多内存。(默认值:512）

进一步说明：

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参数18：在语境刷新时需保留的Tokens

官方解释：

该选项控制刷新上下文时保留多少标记。例如,如果设置为2,就会保留对话上下文的最后2个标记。保留上下文有助于保持对话的连续性,但可能会降低回复新话题的能力。(默认值:24)

进一步说明：

在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，特别是在使用大型语言模型（如GPT、BERT等）进行文本生成或理解任务时，"在语境刷新时需保留的Tokens"这个概念通常指的是在处理新的输入或更新语境时，需要保留下来以维持语境连贯性的一组标记（Tokens）。

解释：

1. Tokens：
   • Tokens是文本的基本单位，可以是单词、字符或子词（subword）。在NLP中，文本通常被分割成一系列Tokens以便模型处理。
2. 语境刷新：
   • 语境刷新指的是在处理新的输入或达到一定的语境长度限制时，需要对当前的语境状态进行更新或重置的过程。
3. 保留的Tokens：
   • 这是指在语境刷新过程中，需要特意保留下来的一部分Tokens。这些Tokens通常包含关键信息，对于维持语境的连贯性、保持对话或文本生成的一致性至关重要。

作用：

• 维持语境连贯性：通过保留关键的Tokens，模型能够记住之前的对话内容或文本信息，从而在生成新的文本或进行理解时保持语境的连贯性。
• 提高生成质量：保留重要的Tokens有助于模型生成更符合语境、更自然的文本。
• 减少信息损失：在语境刷新时，如果不保留任何Tokens，可能会导致有价值的信息被丢弃，从而影响模型的性能。

应用场景：

• 对话系统：在多轮对话中，保留之前的对话历史中的关键Tokens，以确保对话的连贯性和相关性。
• 文本生成：在生成长文本时，保留重要的Tokens可以帮助模型保持主题和风格的一致性。
• 机器翻译：在处理长句子或段落时，保留关键的源语言Tokens有助于提高翻译的准确性和流畅性。
  总之，"在语境刷新时需保留的Tokens"是确保模型在处理新的输入或更新语境时能够保持信息连贯性和生成质量的重要机制。

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参数19：最多Token（num_predict）

官方解释：

此选项设置了模型在回答中可以生成的最大Token数。增加这个限制可以让模型提供更长的答案,但也可能增加生成无用或不相关内容的可能性。(默认值:128)

进一步说明：

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