要处理 OpenAI 生成的文本中重复或不相关的回复，请关注三个关键领域：调整模型参数、优化提示以及实施后处理检查。重复通常发生在模型过度依赖常见模式时，而不相关通常源于不清晰的提示或不充分的上下文。 通过系统地解决这些因素，您可以提高输出质量，而无需对底层模型进行深入的更改。
首先，尝试使用诸如 temperature 和 top_p 之类的模型参数来控制输出多样性。 较低的温度（例如，0.3）会使输出更具确定性，但有重复的风险，而较高的值（例如，0.8）会引入随机性，从而可能会减少重复，但会增加不可预测性。 例如，如果聊天机器人一直重复“让我为您检查一下”，则增加温度可能会打破循环。 同样，top_p（nucleus sampling）将模型限制为可能的标记子集——将其设置为 0.9 而不是 0.5 可能会通过排除低概率选项来减少不相关的切线。 逐步测试这些参数，以找到创造性和连贯性之间的平衡。
其次，改进提示设计。 明确指定输出结构和约束。 例如，不要说“解释机器学习”，而要说“提供机器学习的 3 步解释，并提供简短示例”。 这减少了歧义，并引导模型朝着相关内容发展。 如果重复仍然存在，请添加诸如“避免重复短语”或“使用不同的句子结构”之类的说明。 对于聊天机器人，请在提示中保留对话历史记录（例如，包括先前的用户消息和回复），以提供上下文并减少不相关的回复。 例如，附加“用户已经询问了 Python——这次专注于 Java”可引导模型远离冗余主题。
最后，实施后处理保障措施。 使用正则表达式或字符串匹配逻辑来检测重复的短语（例如，两次出现相同的句子）并将其过滤掉。 对于诸如聊天机器人之类的应用程序，请在缓存中跟踪最近的回复，并阻止会话中的逐字重复。 如果不相关是一个问题，请添加辅助验证步骤——例如，使用较小的模型来评估生成的文本与提示的相关性，然后再将其传递给用户。 这些技术增加了最小的延迟，但显着提高了输出质量。 例如，客户支持机器人可以标记包含不相关的技术术语的响应，并退回到预定义的“我不明白”消息，而不是提供离题的答案。