Skip to main content
Om gebruikers te helpen het gedrag van grote taalmodellen beter te begrijpen en te testen, biedt Novita een flexibele interactieve playground. Gebruikers kunnen een reeks parameters fijn afstellen om de generatielogica, inhoudsstijl en antwoordstructuur van het model nauwkeurig te beheren, waardoor meer gerichte output mogelijk wordt.

Antwoordformaat

Gebruikers kunnen kiezen tussen twee modi:
  • Aangepaste JSON-outputstructuur: Definieer een JSON Schema om het model te begeleiden bij het genereren van output die een vooraf gedefinieerd formaat volgt, ideaal voor gestructureerde taken of scenario’s voor API-integratie.
  • Vrije generatie: Laat het model antwoorden vrij organiseren op basis van de context, geschikt voor open Q&A en toepassingen voor creatief schrijven.

System Prompt

Door een system prompt in te stellen, kunnen gebruikers de “persona” en gedragscontext van het model definiëren. Als u bijvoorbeeld de prompt instelt op “You are a professional travel planner,” zal het model vanuit dat perspectief antwoorden, wat de consistentie en contextuele samenhang verbetert.

Parameterconfiguratie

De playground ondersteunt het aanpassen van de volgende kernparameters:
  • max_tokens: Stelt het maximale aantal tokens in dat het model kan genereren. Lagere waarden verbeteren de antwoordsnelheid, terwijl hogere waarden geschikt zijn voor complexe, lange outputs.
  • temperature: Beheert de creativiteit en willekeurigheid van de output. Hogere waarden leiden tot meer diverse en fantasierijke antwoorden, terwijl lagere waarden conservatievere en deterministischere outputs opleveren, ideaal voor nauwkeurige taken.
  • top_p (nucleus sampling): Past het bereik voor token-sampling per stap dynamisch aan om diversiteit en vloeiendheid te verbeteren. Aanbevolen voor gebruik in combinatie met temperature.
  • top_k: Beperkt het model tot het selecteren uit de top K tokens met de hoogste waarschijnlijkheid bij elke stap, wat de efficiëntie verhoogt en ruis vermindert.
  • min_p: Een alternatief voor top_p en top_k, gebruikt om tokens te filteren waarvan de waarschijnlijkheid onder een bepaalde drempel ligt, geschikt voor taken waarbij nauwkeurigheid cruciaal is.
  • presence_penalty: Moedigt het model aan om nieuwe onderwerpen in de output te introduceren. Positieve waarden vergroten de kans op uitbreiding naar nieuwe inhoud.
  • frequency_penalty: Onderdrukt het genereren van herhaalde tokens. Positieve waarden verminderen herhaling en helpen originaliteit te behouden.
  • repetition_penalty: Vermindert verder het risico op loops of repetitieve prompts, waardoor de robuustheid van de output wordt verbeterd.

Aanbevelingen voor gebruik

  • Voor creatief schrijven: Verhoog temperature, top_p en presence_penalty om diverse en fantasierijke outputs te stimuleren.
  • Voor gestructureerde taken en toolaanroepen: Gebruik een vast JSON schema met lagere temperature en top_k om consistente en betrouwbare outputs te garanderen.
  • Voor het testen van interacties: Vergelijk verschillende parametercombinaties om veranderingen in generatiestijl, informatiedichtheid en contextueel begrip te observeren, wat helpt bij snellere promptiteratie.

Om het gedrag van de playground in API-aanroepen te repliceren, raadpleegt u de bijbehorende parameterdocumentatie in de platformgids.
Laatst gewijzigd op 10 augustus 2026