Penalizarea Repetițiilor: frequency_penalty și presence_penalty în DeepSeek (V4 & R1)

Dacă un model lingvistic tinde să repete aceleași expresii sau liste într-un text lung, parametrii de penalizare ajustează distribuția probabilităților la fiecare pas de decodare:

• frequency_penalty: Penalizează tokenii proporțional cu numărul absolut de apariții anterioare în text. O valoare între 0.1 și 0.5 reduce drastic repetițiile verbale.
• presence_penalty: Penalizează fix orice token care a apărut cel puțin o dată, forțând modelul să exploreze subiecte noi.

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "Descrie diversitatea florei din Munții Carpați..."}],
    temperature=0.7,
    frequency_penalty=0.3,  # Descurajează repetarea denumirilor deja menționate
    presence_penalty=0.2
)

Pentru sarcinile de scriere de cod sau generare JSON, acești parametri trebuie lăsați la 0.0 pentru a permite utilizarea normală a cuvintelor cheie din sintaxă.