为确保 OpenAI 生成更具创意或更多样化的内容，请重点调整模型参数、优化提示词并利用后处理技术。关键在于平衡随机性和结构，以引导模型产生意想不到但相关的输出。以下是系统性的方法。
首先，尝试调整模型参数，例如 temperature 和 top_p。temperature 参数控制随机性：值越高（例如 0.8-1.2）会通过从更广泛的 token 范围中采样来增加多样性，而值越低（例如 0.2-0.5）则会产生更可预测、更集中的输出。例如，在故事创作任务中将 temperature=1.0 可能会产生意想不到的故事情节转折，而设置为 temperature=0.3 则会遵循常见的套路。类似地，top_p（核采样）将 token 选择限制在累积概率阈值内。较低的 top_p 值（例如 0.5）会将选择限制在高置信度的 token 内，而较高的值（例如 0.9）则允许模型探索可能性较低的选项。结合使用这些参数（例如 temperature=1.0 和 top_p=0.8）可以在鼓励创造性的同时不牺牲连贯性。
接下来，设计提示词以明确要求多样性。不要使用像“写一首诗”这样笼统的指令，而是添加限制或示例来引导变化。例如：“为‘时间’写三个不同的比喻，每个比喻使用不同的主题（自然、技术、情感）。”您还可以使用迭代式提示：首先让模型生成多个草稿，然后提炼出最有趣的一个。包含角色扮演提示（例如，“你是一位正在尝试非线性叙事的科幻作家”）也可以激发非常规的想法。对于代码生成，不要使用“编写一个 Python 函数来对列表进行排序”，而是尝试“生成三种不同的排序算法，分别针对可读性、速度或内存使用进行优化。”提示词的具体性会迫使模型探索默认模式之外的内容。
最后，对输出进行后处理或使用多代生成。生成多个响应并选择最独特的，或者结合不同输出中的想法。例如，如果模型生成了五个故事开头，可以从每个开头中提取元素来创建一个混合版本。Regex 过滤器或自定义脚本等工具可以强制执行风格规则（例如，确保没有重复的短语）。对于高级用例，可以在包含多样化示例（例如诗歌、技术写作和对话的混合）的数据集上对模型进行微调，以扩展其风格范围。如果使用 API，可以链接请求：首先生成想法，然后让模型对最有创意的想法进行扩展。这种方法模仿了头脑风暴和细化周期，比单步生成产生更丰富的结果。