Огромная база промптов для нейросетей

Эффективные настройки декодирования для Qwen3: ускорьте результаты до максимума!

Qwen3 Программирование 3
Sticking_to_Decaf

Автор промпта

@Sticking_to_Decaf

Этот промпт поможет вам протестировать и оптимизировать настройки декодирования для модели Qwen3. Узнайте, как различные параметры влияют на скорость вывода и качество результатов.

Как использовать этот промпт

"1. Скопируйте текст промпта. 2. Заполните переменные [ПАРАМЕТР_1], [ПАРАМЕТР_2], [ПАРАМЕТР_3] в соответствии с вашими предпочтениями. 3. Запустите тестирование и получите структурированный отчет о производительности."

Пример ответа нейросети

""После проводимого тестирования с использованием различных настроек декодирования, результаты показали, что при использовании kv cache dtype = auto и числом speculative = 8, среднее время декодирования составило 124.96 токенов в секунду, с максимальным значением 137.80. Это значительно превосходит настройки с использованием ngram или без кэша, где скорость декодирования была ниже 50 токенов в секунду. Настоятельно рекомендуется использовать первую комбинацию для достижения наилучших результатов.""

Вы недавно смотрели

Сохранено в браузере
🍪

Мы используем Cookies и LocalStorage

Это необходимо, чтобы сохранять вашу Историю просмотров, подставлять ваши данные в Конструкторе и добавлять промпты в Избранное. Мы не передаем эти данные третьим лицам.