O que significam os parâmetros avançados (temperature, top_p, frequency_penalty)?
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Parâmetros de inferência controlam como o modelo gera — não o que sabe:
| Parâmetro | Range | Para que serve | Quando mexer |
|---|---|---|---|
| temperature | 0.0-2.0 | Criatividade / aleatoriedade | ↓ factual, ↑ criativo |
| top_p | 0.0-1.0 | Diversidade de palavras | ↓ estável, ↑ variado |
| max_tokens | 100-8000+ | Tamanho máximo resposta | ↓ controle custo, ↑ longas |
| frequency_penalty | 0.0-1.0 | Evita repetir palavras | ↑ 0.2-0.4 se repete |
| presence_penalty | 0.0-1.0 | Incentiva novos tópicos | ↑ brainstorm |
| stop | lista | Sequências que param geração | JSON, listas |
| seed | inteiro | Reprodutibilidade | Testes, QA |
Regra de bolso: comece com temperature=0.3, top_p=0.9, max_tokens ajustado. Mexa um parâmetro por vez, em incrementos de 0.1-0.2.
Não combine temperature alta com top_p alto simultaneamente — gera resultados incoerentes.
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