生成有创意的文案
您正在为一家 SaaS 市场团队开发一款由 AI 驱动的内容助手。该团队需要自动化发布关于其最新软件更新的社交媒体帖子，而您需要调整响应多样性，使对模型的多次调用能够产生不同的变体。
系统已在变量 llm 中为您提供了 Llama 类的实例，以及用于调用补全的代码。同时也提供了一条用于测试的示例提示词。
本练习是课程的一部分
使用 Llama 3
练习说明
- 将 top-p 参数调整到其范围的上半区间，以便生成更加多样的回复。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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'])