AI21: Jamba Large 1.7

Ограничивает максимальное число токенов, которое модель сгенерирует в ответе. Это потолок длины именно ответа, не считая токенов запроса; сумма запроса и ответа не может превышать размер контекстного окна. Если лимит мал, ответ может оборваться на середине. Параметр также влияет на стоимость, так как выходные токены тарифицируются отдельно.

Задаёт требуемый формат вывода модели. В режиме JSON-объекта модель обязана вернуть синтаксически корректный JSON, что удобно для программной обработки. Можно также потребовать соответствие конкретной JSON-схеме. Использование этого параметра снижает необходимость «вычищать» свободный текст и парсить его эвристиками.

Список строк, при появлении которых генерация немедленно останавливается. Сами стоп-строки в ответ не включаются, что удобно для обрезания вывода по разделителю или маркеру конца. Часто используется в структурированных промптах и при ролевой разметке диалога. Можно задать несколько последовательностей одновременно.

Управляет случайностью выбора следующего токена. Значение около 0 делает ответы почти детерминированными и предсказуемыми — модель каждый раз выбирает наиболее вероятное продолжение. Более высокие значения (0.7–1.0 и выше) повышают разнообразие и «креативность», но и риск ошибок и бессвязности. Для фактических задач и кода обычно берут низкую температуру, для генерации идей и текстов — выше.

Управляет тем, будет ли модель вызывать инструменты и какой именно. Режим auto оставляет решение модели, none запрещает вызовы, required заставляет вызвать хотя бы один инструмент. Можно жёстко указать конкретную функцию, которую нужно вызвать. Полезно, когда логика приложения требует предсказуемого поведения вместо свободного выбора модели.

Описание набора функций (инструментов), которые модель может вызвать в ходе ответа. Для каждого инструмента передаётся имя, назначение и JSON-схема параметров. Модель сама решает, когда уместно вызвать инструмент, и возвращает имя функции с аргументами, а выполнение остаётся на стороне приложения. Это основа агентных сценариев и интеграций с внешними сервисами и данными.

Ограничивает выбор токенов наименьшим набором, суммарная вероятность которого не превышает значения p (nucleus sampling). Например, при 0.9 модель рассматривает только самые вероятные варианты, на которые приходится 90% вероятностной массы, отсекая «хвост» маловероятных. Это альтернативный температуре способ управлять разнообразием ответа. Обычно меняют либо температуру, либо top-p, а не оба параметра одновременно.