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Update settings.zh.mdx #580

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使用提示词时，您通常会通过 API 或直接与大语言模型进行交互。你可以通过配置一些参数以获得不同的提示结果。调整这些设置对于提高响应的可靠性非常重要，你可能需要进行一些实验才能找出适合您的用例的正确设置。以下是使用不同LLM提供程序时会遇到的常见设置：

**Temperature**：简单来说，`temperature` 的参数值越小，模型就会返回越确定的一个结果。如果调高该参数值，大语言模型可能会返回更随机的结果，也就是说这可能会带来更多样化或更具创造性的产出。（调小`temperature`）实质上，你是在增加其他可能的 token 的权重。在实际应用方面，对于质量保障（QA）等任务，我们可以设置更低的 `temperature` 值，以促使模型基于事实返回更真实和简洁的结果。 对于诗歌生成或其他创造性任务，适度地调高 `temperature` 参数值可能会更好。
**Temperature**：简单来说，`temperature` 的参数值越小，模型就会返回越确定的一个结果。如果调高该参数值，大语言模型可能会返回更随机的结果，也就是说这可能会带来更多样化或更具创造性的产出。（调大`temperature`）实质上，你是在增加其他可能的 token 的权重。在实际应用方面，对于质量保障（QA）等任务，我们可以设置更低的 `temperature` 值，以促使模型基于事实返回更真实和简洁的结果。 对于诗歌生成或其他创造性任务，适度地调高 `temperature` 参数值可能会更好。

**Top_p**：同样，使用 `top_p`（与 `temperature` 一起称为核采样（nucleus sampling）的技术），可以用来控制模型返回结果的确定性。如果你需要准确和事实的答案，就把参数值调低。如果你在寻找更多样化的响应，可以将其值调高点。

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