Сопоставление температуры и параметров выборки между API

Три API, одна идея, три места размещения и три диапазона. Переименовать легко. Ловушка предполагает, что температура, которая обеспечивала хорошие выходные данные у одного поставщика, дает эквивалентные выходные данные у другого, как только вы масштабируете число до приемлемого диапазона. Где живут параметры Первое отличие носит структурный характер: некоторые API помещают параметры выборки на верхний уровень тела запроса, а один вкладывает их. // Завершения чата OpenAI — верхний уровень, наряду с моделью и сообщениями { "модель": "...", "сообщения": [...], "temperature": 0,7, "top_p": 1, "stop": ["\n\n"], "max_tokens": 512 } // Антропные сообщения — верхний уровень, наряду с моделью, системой и сообщениями { "модель": "...", "система": "...", "сообщения": [...], «температура»: 0,7, «top_p»: 1, «top_k»: 40, "stop_sequences": ["\n\n"], "max_tokens": 512 } // Google GeminigenerateContent — вложен в GenerationConfig { "contents": [...], "systemInstruction": {...}, "GenerationConfig": { «температура»: 0,7, «топП»: 1, «топК»: 40, "stopSequences": ["\n\n"], "maxOutputTokens": 512 } } Уже видны три переименования и каждое кого-то укусило. Стоп-лист — это stop, stop_sequences и stopSequences. Ограничение вывода — max_token.