程序包 top.aoyudi.deepseek.entity.model

类 DeepSeekModel

java.lang.Object
top.aoyudi.deepseek.entity.model.DeepSeekModel
直接已知子类:
DeepSeekChatModel, DeepSeekReasonerModel
@Configuration public abstract class DeepSeekModel extends Object
DeepSeek 底层模型——不直接使用

  • 字段详细资料

    • frequency_penalty

      private double frequency_penalty
      介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 如果该值为正，那么新 token 会根据其在已有文本中的出现频率受到相应的惩罚， 降低模型重复相同内容的可能性。

    • max_tokens

      private int max_tokens
      介于 1 到 8192 间的整数， 限制一次请求中模型生成 completion 的最大 token 数。 输入 token 和输出 token 的总长度受模型的上下文长度的限制。 如未指定 max_tokens参数，默认使用 4096。

    • presence_penalty

      private double presence_penalty
      介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 如果该值为正，那么新 token 会根据其是否已在已有文本中出现受到相应的惩罚， 从而增加模型谈论新主题的可能性。

    • temperature

      private double temperature
      采样温度，介于 0 和 2 之间。更高的值， 如 0.8，会使输出更随机，而更低的值，如 0.2，会使其更加集中和确定。 我们通常建议可以更改这个值或者更改 top_p，但不建议同时对两者进行修改。

    • top_p

      private double top_p
      作为调节采样温度的替代方案，模型会考虑前 top_p 概率的 token 的结果。 所以 0.1 就意味着只有包括在最高 10% 概率中的 token 会被考虑。 我们通常建议修改这个值或者更改 temperature，但不建议同时对两者进行修改。

    • function_name_list

      private List<String> function_name_list
      调用工具

    • tool_choice

      private Object tool_choice
      可以是 String 或 ToolChoice 对象

  • 构造器详细资料

    • DeepSeekModel

      public DeepSeekModel()