要在使用 Bedrock 时平衡输出质量和生成速度，请调整三个关键参数：最大令牌数、温度和 top-p。 这些设置会影响模型生成文本的方式、生成响应所需的时间以及输出的可靠性。 例如，限制最大令牌数会减少响应长度（加快生成速度），而降低温度会降低随机性（提高一致性）。 Top-p 缩小了可能的下一个单词的范围，这可以简化决策。 目标是找到与您的使用场景相符的配置，无论是优先考虑实时应用的速度，还是优先考虑以准确性为中心的任务的质量。
首先调整最大令牌数以控制响应长度。 例如，设置 max_tokens=200 可确保模型在生成 200 个令牌后停止，这会加快完成速度，但有截断较长答案的风险。 如果您的应用程序需要简洁的回复（例如，聊天机器人），这将非常有效。 接下来，温度会影响随机性：较低的值（例如，0.2）使输出更可预测，而较高的值（例如，0.8）鼓励创造力。 对于技术文档，低温度可确保事实准确性，而更高的设置可能有助于集思广益。 最后，top-p（核采样）将模型限制为可能的令牌的子集。 像 top_p=0.9 这样的值侧重于高概率单词，从而平衡了连贯性和多样性。 将 top_p=0.5 与低温结合使用可以进一步限制选择，从而加快推理速度。
为了平衡速度和质量，请以增量方式进行测试。 例如，从默认值（max_tokens=300, temperature=0.7, top_p=0.95）开始，并根据需要进行调整。 如果响应速度太慢，请减少 max_tokens 并降低 top_p 以限制处理步骤。 如果输出缺乏多样性，请稍微提高温度。 使用基准：测量生成时间并使用自动指标（例如，用于翻译的 BLEU 分数）或人工审查来评估输出质量。 对于实时聊天，请通过限制令牌和使用适中的温度来优先考虑速度。 对于代码生成，请通过降低温度和提高 top-p 来优先考虑准确性。 实验是关键 - 小的调整可能会显着影响性能。 记录您的配置，以便在类似任务中复制成功。