Q30 — AWS AIF-C01 第1章

第 30/100 题 | ← 返回第1章

一家公司希望谢 Amazon Bedrock 上况用击型语言模型 (LLM) 进行情感分析。该公司需要 LLM 对付把的输入提示做出呼一边的回答。该公司应该对推按参归进行曾些近整才能满足这些要求？

• A. 降低温度值 ✓
• B. 增加温度值
• C. 减少输出标记的长度
• D. 增加最大生成长度

正确答案: A. 降低温度值

解析

这道题考查对大型语言模型推理参数调整的理解。在使用LLM进行情感分析时，温度值影响输出的随机性。温度值越低，模型输出越趋于确定性和一致性。增加温度值会使输出更具随机性和多样性。减少输出标记长度和增加最大生成长度与回答的一致性无关。所以，为使回答更一致，应降低温度值。 查看全部