Perplexity AI (Independent Publisher) (プレビュー)

プロンプトを完成させるモデルの名前。

会話のこの回におけるスピーカーの役割。 (オプションの) システム メッセージの後、ユーザーとアシスタントの役割が、ユーザー、アシスタントと交互になり、最後にユーザーになる必要があります。

会話のこの回におけるメッセージの内容。

API によって返される補完トークンの最大数。 max_tokens で要求されたトークンの合計数とメッセージで送信されたプロンプト トークンの数は、要求されたモデルのコンテキスト ウィンドウのトークンの制限を超えてはなりません。 指定しない場合、モデルはストップ トークンまたはコンテキスト ウィンドウの終わりに到達するまでトークンを生成します。

応答のランダム性の量。0 以上 2 未満の値を設定します。 値が高いほどランダム性が高まり、値が低いほど決定的になります。 温度または top_p のいずれかを設定する必要がありますが、両方を設定することはできません。

核のサンプリングしきい値。0 以上 1 以下の値を設定します。 後続の各トークンについて、モデルは、top_p 確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 温度または top_p のいずれかを変更する必要がありますが、両方を変更することはできません。

最高の top-k フィルタリングのために保持するトークンの数。0 ～ 2048 の整数として指定します。 0 に設定すると、top-k フィルタリングが無効になります。

-2.0 ～ 2.0 の値。 正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。 周波数ペナルティとの互換性はありません。

0 より大きい乗算ペナルティ。 1.0 より大きい値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。 値 1.0 はペナルティがないことを意味します。 プレゼンス ペナルティとの互換性はありません。