產生具創意的文案
你正在為一個 SaaS 行銷團隊開發具備 AI 功能的內容助理。團隊需要自動化發布關於最新軟體更新的社群貼文，而你需要調整「回應多樣性」，讓多次呼叫模型時能產生不同的變化版本。
你已取得 Llama 類別的實例，存放在變數 llm，以及呼叫補全的程式碼。你也獲得一個可用來測試的範例提示詞。
本練習屬於課程
使用 Llama 3
練習說明
- 將 top-p 參數調整到其範圍上半部的數值，讓模型產生更具變化的回應。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
output = llm(
"Write a tweet announcing a new analytics dashboard feature for enterprise users.",
max_tokens=15,
# Set top-p to a value in the upper range for more varied responses
top_p=____
)
print(output['choices'][0]['text'])