משפחת המודלים של בינה מלאכותית (AI) של Gemini נועדה לטפל בסוגים שונים של נתוני קלט, כולל טקסט, תמונות ואודיו. המודלים האלה יכולים לטפל ביותר מסוג אחד או ביותר ממצב אחד של נתונים, ולכן המודלים של Gemini נקראים מודלים מרובים או שיש להם יכולות מרובות מודולים.
בדף הזה מפורטות הנחיות ושיטות מומלצות לשימוש בקובצי מדיה עם הנחיות ל-Gemini API. מידע נוסף על השימוש ב-Gemini Files API להעלאת קובצי מדיה ולהכללה שלהם בהנחיות, במאמר הצגת הנחיות עם קובצי מדיה.
שימוש בקובצי מדיה עם הנחיות
השימוש בסוגים שונים של נתונים בהנחיות מאפשר גמישות רבה יותר במשימות שבאמצעות Gemini API. לדוגמה, אפשר לשלוח למודל תמונה של ארוחה טעימה ולבקש ממנה לכתוב בלוג קצר על הארוחה.
| הנחיה | תשובה |
|
כתוב פוסט קצר ומעניין בבלוג המבוסס על התמונה הזו. היא צריכה לכלול תיאור של הארוחה בתמונה ולספר על הכנת הארוחה שלי לנסיעה. 
|
הכנת ארוחות היא דרך מצוינת לחסוך זמן וכסף, והיא יכולה גם לעזור לך לאכול בריא יותר. הארוחה הזו היא דוגמה נהדרת לארוחה בריאה וטעימה שאפשר להכין בקלות מראש. הארוחה כוללת אורז חום, ירקות קלויים ועוף בטריאקי. האורז החום הוא פחמימות בריאה ומורכבת שתיתן לכם אנרגיה ממושכת. הירקות הצלויים הם דרך נהדרת לקבל את מנת הויטמינים והמינרלים היומית. עוף טריאקי הוא מנה טעימה ועשירה בחלבון. גם הארוחה הזו קלה מאוד להכנה. פשוט מבשלים את האורז החום, צולים את הירקות ומבשלים את הטריאקי. אחרי שהכול מוכן, מחלקים אותו למכלים להכנת ארוחות ומאחסנים אותם במקרר. לאחר מכן תוכלו לתפוס מיכל ולצאת לבוקר עמוס! אם אתם מחפשים ארוחה בריאה וטעימה שאפשר להכין בקלות מראש, זו אפשרות נהדרת. הוא מכיל שפע של חומרים מזינים וטעמים, והוא יעזור לכם להרגיש מלאים ומרוצים. הנה הכנת ארוחה בריאה וטעימה! |
אסטרטגיות ליצירת הנחיות בעזרת מדיה
אם אתם לא מצליחים לקבל את הפלט הרצוי מהנחיות שמשתמשות בקובצי מדיה, יש כמה אסטרטגיות שיכולות לעזור לכם להשיג את התוצאות הרצויות. בקטעים הבאים מפורטות גישות לעיצוב וטיפים לפתרון בעיות לשיפור הנחיות שמשתמשות בקלט מרובה מצבים.
כדי לשפר את ההנחיות לכמה מצבים, כדאי לפעול לפי השיטות המומלצות הבאות:
העקרונות הבסיסיים של עיצוב הנחיות
- הקפדה על קונקרטיות: נסחו הוראות ברורות ותמציתיות, שלא ישלשו את האפשרות לפירוש שגוי.
- מוסיפים כמה דוגמאות להנחיה: השתמשו במספר דוגמאות מציאותיות כדי להמחיש מה אתם רוצים להשיג.
- הצגת פירוט שלב אחר שלב: חלקו משימות מורכבות ליעדי משנה שניתן לנהל, תוך הנחיית המודל לאורך התהליך.
- מציינים את פורמט הפלט: מבקשים מהפלט להיות בפורמט הרצוי, כמו Markdown, JSON, HTML ועוד.
- מציבים את התמונה ראשונה בהנחיות של תמונה יחידה: Gemini יכול לטפל בקלט של תמונה וטקסט בכל סדר, אבל בהנחיות שמכילות תמונה אחת, יכול להיות שהביצועים יהיו טובים יותר אם התמונה תוצב לפני בקשת הטקסט.
פתרון בעיות בהנחיה לפעולה מרובת מצבים
- אם המודל לא מצייר מידע מהחלק הרלוונטי של התמונה: שחרר רמזים מאילו היבטים של התמונה אתה רוצה שההנחיה תשלוף מידע.
- אם הפלט של המודל כללי מדי (לא מספיק מותאם לתמונה): בתחילת ההנחיה, כדאי לבקש מהמודל לתאר את התמונות לפני מתן הוראות המשימה, או לבקש מהמודל להתייחס למה שמופיע בתמונה.
- 10:50 מוסקבה
- 11:05 אדינבורו
- 11:05 לונדון
- 11:10 בוקרשט
- 11:30 קייב
- 11:35 דבלין
- 11:45 איסט מידלנדס
- 12:15 סופיה
- 12:30 לונדון
- 12:30 ניוקאסל
- 12:40 סנט פטרסבורג
- 12:40 לונדון
- 12:45 מנצ'סטר
- מחליפים את n = 4 בנוסחה:
- אנחנו לא יודעים מה הערך של b(3), לכן מחליפים את n = 3 בנוסחה:
- אנחנו לא יודעים מה הערך של b(2), לכן מחליפים את n = 2 בנוסחה:
- אנחנו יודעים שהערך של b(1) הוא 15, אז מחליפים אותו בנוסחה:
- עכשיו, אחרי שאנחנו יודעים את הערך של b(2), מחליפים אותו בנוסחה של b(3):
- עכשיו, אחרי שאנחנו יודעים את הערך של b(3), מחליפים אותו בנוסחה של b(4):
- טמפרטורה
- מובילות
- K
- אתם יכולים לנסות לכתוב הנחיות משלכם במספר מצבים באמצעות Google AI Studio.
- למידע נוסף על עיצוב הנחיות, תוכלו לקרוא את הדף אסטרטגיות הנחיות.
העקרונות הבסיסיים של עיצוב פרומפטים
הקטע הזה מרחיב את השיטות המומלצות שמפורטות בקטע הקודם.
הערה: תוצאות המודל מהדוגמאות הבאות של Gemini עשויות להשתנות מהרצה להרצה.
ההוראות צריכות להיות ספציפיות
ההנחיות מניבות את ההצלחה הרבה ביותר כשהן ברורות ומפורטות. אם חשבתם על פלט ספציפי, עדיף לכלול את הדרישה הזו בהנחיה כדי לקבל את הפלט הרצוי.
לפעמים הכוונה של הנחיה עשויה להיראות ברורה לאדם שכתב אותה, אבל למעשה היא לא מוגדרת. כדי להתאים אישית את ההתנהגות של המודל, צריך להביא בחשבון איך אפשר לפרש את ההנחיה (באופן שגוי) ולוודא שההוראות שאתם נותנים הן ספציפיות וברורות. חשוב להשאיר מקום מינימלי לפרשנות שגויה
בתמונה הזו של לוח נמל תעופה, בקשה מהמודל רק "לתאר את התמונה הזו" יכולה ליצור תיאור כללי. אם אתם צריכים שהמודל ינתח את הזמן והעיר מהתמונה, תוכלו לכלול את הבקשה ישירות בהנחיה.
ההנחיה התשובה של המודל 
תיאור התמונה הזו.
בתמונה רואים לוח זמנים לנחיתות ויציאות בשדה התעופה.
ההצעה לפעולה עודכנה תשובה משופרת נתח את השעה והעיר מלוח נמל התעופה המוצג בתמונה זו לרשימה.
כאן מוסיפים כמה דוגמאות
המודל של Gemini יכול לקבל מספר מקורות קלט ולהשתמש בהם כדוגמאות כדי להבין את הפלט הרצוי. הוספת הדוגמאות האלה יכולה לעזור למודל לזהות את הדפוסים ולהחיל את הקשר בין התמונות והתגובות הנתונות לדוגמה החדשה. הלמידה הזו נקראת גם למידה עם כמה דוגמאות.
בדוגמה הבאה, הפלט הראשוני נכתב בצורת משפט ומכיל גם את המדינה (ברזיל). נניח שאתם רוצים את הפלט בפורמט אחר או בסגנון אחר, ואתם רוצים רק את העיר, ולא את המדינה. כשאתם מוסיפים להנחיה כמה דוגמאות, אתם יכולים לכוון את המודל להגיב בדרך שאתם רוצים.
הנחיה מודל התגובה 
ציינו את העיר יחד עם ציון הדרך.
ציון הדרך הוא פסל ישו הגואל בריו דה ז'ניירו, ברזיל.
ההצעה לפעולה עודכנה תשובה משופרת ציינו את העיר יחד עם ציון הדרך.
עיר: רומא, ציון דרך: הקולוסיאום.
עיר: בייג'ינג, ציון דרך: העיר האסורה
עיר: ריו דה ז'ניירו, ציון דרך: פסל ישו הגואל
צריך לפרט אותה שלב אחר שלב
במשימות מורכבות כמו משימות שדורשות הבנה חזותית והסקת מסקנות, כדאי לפצל את המשימה לשלבים קטנים ופשוטים יותר. אפשרות נוספת יכולה להיות יעילה אם מבקשים מהמודל "לחשוב שלב אחרי שלב" בהנחיה.
ההנחיה התשובה של המודל 
מתי ייגמר לי נייר טואלט?
בקרוב, נשארו רק 3 גלילים.
ההצעה לפעולה עודכנה תשובה משופרת - 1. קודם כול, סופרים כמה גלילי נייר טואלט יש בתמונה הזו.
- 2. לאחר מכן, חשבו בכמה נייר טואלט משתמש טיפוסי שלכם משתמש ביום.
- 3. אפשר לחשב כמה זמן יחזיקו גלילי נייר טואלט.
- 1. בתמונה הזו יש 3 גלילים של נייר טואלט.
- 2. אדם טיפוסי משתמש בכ-20 גיליונות של נייר טואלט ביום.
- 3. אם כל גליל מכיל 200 גיליונות, כל גליל יספיק ל-10 ימים. לכן, 3 הגלילים יספיקו למשך כחודש.
בעיות במתמטיקה או סוגים אחרים של בעיות מילוליות הן מועמדים טובים לבקש מהמודל לחשוב שלב אחר שלב.
הנחיה תשובה 
מהו האיבר הרביעי ברצף?
-135
התשובה מהמודל שגויה. אחת מהדרכים לשפר זאת היא לבקש מהמודל לנתח את הבעיה לפני שעונים על ההנחיה.
הנחיה תשובה נתחו קודם את הנוסחה שבתמונה.
לאחר מכן, בהתאם לנוסחה, עונים על השאלה "מהו האיבר הרביעי ברצף?".
יש ללחוץ כדי להרחיב את התוצאה
$$ b(n) = b(n-1) * (-3) $$
$$ b(1) = 15 $$
$$ b(4) = b(4-1) * (-3) $$
$$ b(4) = b(3) * (-3) $$
$$ b(3) = b(3-1) * (-3) $$
$$ b(3) = b(2) * (-3) $$
$$ b(2) = b(2-1) * (-3) $$
$$ b(2) = b(1) * (-3) $$
$$ b(2) = 15 * (-3) $$
$$ b(2) = -45 $$
$$ b(3) = b(2) * (-3) $$
$$ b(3) = -45 * (-3) $$
$$ b(3) = 135 $$
$$ b(4) = b(3) * (-3) $$
$$ b(4) = 135 * (-3) $$
$$ b(4) = -405 $$
לכן, האיבר הרביעי ברצף הוא 405-.
התשובה של המודל נכונה. עכשיו כדי לשפר עוד יותר את התשובה, אפשר לבקש מהמודל לחשוב צעד אחר צעד.
ההצעה לפעולה עודכנה תשובה משופרת מהו האיבר הרביעי ברצף? חשבו שלב אחרי שלב.
האיבר הראשון הוא 15.
האיבר השני הוא b(1) * (-3) = 15 * (-3) = -45.
האיבר השלישי הוא b(2) * (-3) = -45 * (-3) = 135.
האיבר הרביעי הוא b(3) * (-3) = 135 * (-3) = 405.
נסה לציין את פורמט הפלט
אחת הבעיות הנפוצות היא שהפלט של המודל צריך להיות בפורמט מסוים (למשל Markdown, JSON, HTML), במיוחד אם צריך להטמיע את הפלט של המודל על ידי משימה ב-downstream. תוכלו לנסות להפיק פלט בפורמט הזה על ידי הוראה למודל לעשות זאת בתוך ההנחיה. בהמשך מופיעות שתי דוגמאות:
ההנחיה התשובה של המודל 
ניתוח הטבלה בתמונה הזו לפורמט Markdown
| נושא | סטטוס | שעה | תאריך התחלה | מועד אחרון |
| ------- | ------ | ---- | ------------------ | ------ |
| מתמטיקה | סיום | 1.5 שעות | 29.11.2023 | 1.12.2023 |
| גיאוגרפיה | סיום | 30 דקות | 2.12.2023 | 4.12.2023 |
| פיזיקה | בהשתתפות | שעתיים | 3.12.2023 | 5/12/2023 |
| ביולוגיה | לא התחילה | 6 שעות | 2/11/2016 | 6/12/2023 |
הנחיה מודל התגובה 
מספקים רשימה של כל המאפיינים הבאים:
מרכיבים, סוג המטבח, צמחוני או לא, בפורמט JSON
```json```{"ingredients": ["rice","shrimp","clams","mussels","peas","tomatoes","onions","garlic","olive oil","paprika","salt","pepper"],"type of cuisine": "Spanish","vegetarian": falseכשמוסיפים את התמונה להנחיות של תמונה אחת
אומנם Gemini יכול לפרש תמונות וטקסט בכל סדר בהנחיה, אבל הוספת תמונה אחת לפני בקשת הטקסט יכולה להניב תוצאות טובות יותר. בדוגמאות הבאות תוכלו לראות שהתמונה מופיעה קודם לפני הטקסט בכל הנחיה.
פתרון בעיות בהנחיה מרובת מצבים
אם התשובה לא מועילה, יכול להיות שתצטרכו לפתור את הבעיה בהנחיה. ריכזנו כאן כמה אסטרטגיות שתוכלו לנסות.
אם המודל לא מצייר מידע מהחלק הרלוונטי של התמונה
כדי לקבל תשובה ספציפית יותר, אפשר לציין מאילו היבטים בתמונה אתם רוצים שההנחיה תמשוך מידע כדי לקבל תשובה.
ההנחיה התשובה של המודל 
כמה ימים החיתולים האלה יוכלו להחזיק תינוק?
החיתולים נשארים בתוקף במשך 198 יום לפני שאזלו.
ההצעה לפעולה עודכנה תשובה משופרת
כמה זמן החיתולים האלה יספיקו עד שאיגמר?
משתמשים במשקל שמוצג על האריזה כדי לקבוע את הגיל של הילד או הילדה, ומשתמשים במספר החיתולים הכולל בקופסה.
מחלקים את המספר הכולל במספר החיתולים שהילד נכנס ביום.
הקופסה מכילה 198 חיתולים. הקופסה מציינת שהחיתולים מיועדים לילד במשקל של 10-18 ק"ג.
סביר להניח שגיל הילד או הילדה הממוצע בטווח המשקל הזה הוא בין שנה לשנתיים.
בדרך כלל ילדה בת שנתיים מקבלת 6 חיתולים ביום, כך שהחיתולים יחזיקו מעמד כ-33 יום (198/6).
אם הפלט של המודל כללי מדי ולא מותאם מספיק לקלט התמונה.
כדי לעזור למודל להתאים את התגובה שלו לתמונות, נסו לבקש ממנו לתאר את התמונות לפני ביצוע משימת הסבר.
ההנחיה התשובה של המודל 
מה משותף בין התמונות האלה?
כל ארבע התמונות הן דוגמאות לצילום נוף.
ההצעה לפעולה עודכנה תשובה משופרת
קודם כול, צריך לתאר בפירוט מה יש בכל תמונה. מה משותף בין התמונות האלה?
בתמונה הראשונה רואים אדם שאורז מזוודה. בתמונה השנייה מוצג פרוזדור ריק במרכז קניות. בתמונה השלישית מוצג גליל של נייר טואלט. בתמונה הרביעית רואים ים חשוך וגוע.
המשותף בין התמונות הוא שכולן דוגמאות למרחבים לימינליים. רווחים לימינרליים הם מקומות או מצבים שנמצאים בין שני מקומות או מצבים אחרים. הם מתאפיינים בדרך כלל בתחושה של אי-ודאות או אי-בהירות.
בתמונה הראשונה רואים את האדם בזמן שהוא נמצא בבית לבין טיול. בתמונה השנייה מוצג המסדרון בין שתי חנויות. התמונה השלישית היא נייר טואלט שיכול לייצג חדר אמבטיה. חדר הרחצה הוא מרחב המעבר בין המרחב הפרטי לבין המרחב הציבורי. זה המקום שבו אנחנו מתכוננים להיכנס לעולם החיצוני או לצאת ממנו.
בתמונה הרביעית רואים את הים בין שלווה לסוער.
מרחבים קטנים יכולים להיות גם מרגשים וגם מטרידים. הם יכולים להיות התחלה חדשה או סיום. הן יכולות להיות מקום להרהור או פעולה.
אפשר גם לנסות לבקש מהמודל באופן מפורש להתייחס לתוכן שמופיע בתמונה.
ההצעה לפעולה עודכנה תשובה משופרת
מה משותף בין התמונות האלה? בודקים מה מופיע בתמונות בתשובה שלכם.
כל התמונות קשורות לנסיעות. בתמונה הראשונה רואים אדם אורז מזוודה, בתמונה השנייה מוצג פרוזדור ריק במרכז קניות, בתמונה השלישית מוצג ערימת נייר טואלט ובתמונה הרביעית מוצג ים חשוך וסוער.
כל התמונות האלה קשורות לנסיעות, כי מדובר בדברים שאנשים צריכים או משתמשים בהם כשהם מטיילים. בתמונה הראשונה רואים אדם אורז מזוודה, וזו פעולה שאנשים עושים כשהם יוצאים לטיול. בתמונה השנייה מוצג פרוזדור ריק במרכז קניות, שבו אנשים בדרך כלל הולכים כדי לקנות דברים לטיול שלהם. בתמונה השלישית מוצגת ערימה של נייר טואלט, שאנשים משתמשים בו לעיתים קרובות בנסיעות. בתמונה הרביעית מוצג ים חשוך וסוער, דבר שאנשים נתקלים בו לעיתים קרובות במהלך נסיעות.
אותם טיפים פועלים גם לגבי פלט קריאייטיב מתמונות. בדוגמה הבאה עם הארנב, בקשה מפורשת מהמודל לכלול היבטים מהתמונה יכולה לשפר את הפלט.
ההנחיה התשובה של המודל 
אפשר לכתוב לי שיר על התמונה הזו?
ארנב קטן, רך וחום,
מקפץ בשדה, למעלה ולמטה.
האוזניים שלכם כל כך ארוכות, הזנב כל כך קטן
אתם היצור הכי חמוד מכולם.אתה מנשך את הדשא, כל כך ירוק ומתוק,
וקפץ כשרואים אותי.
אבל אני תמיד אהיה חברה שלך,
ארנב קטן, עד הסוף.ההצעה לפעולה עודכנה תשובה משופרת
תוכל לכתוב לי שיר תיאורי ודרמטי על התמונה הזו ולכלול את המיקום?
ארנב קטן על העצים,
אוזניים ארוכות, כל כך התלהבות.
מה רואים בחוץ,
איפה אתם מביטים מרחוק?האם זה כחול ים,
נוצץ בגוון השמש?
או הגלים שמתנפצים ושואגים,
קצב שאתם אוהבים?ארנב קטן, ספר לי אמיתי,
מה מושך את תשומת הלב שלך?
זה בגלל הרוח המלוחה,
או השחפים בכי, בבקשה?אולי העולם הזה הוא עצום,
עולם כל כך גדול וקטן.
מקום שבו חלומות יכולים לנדוד,
ואפשר לזרוע הרפתקאות.ארנב קטן, אני תוהה מה אתה חולם,
אתה יושב על הדשא, רגוע כל כך.
רוצים לחקור את המעמקים,
או להישאר על היבשה, כדי לקפוץ אליה?מה שיהיה, ארנב קטן,
ניצוץ הפלאים בוער בעוצמה.
בחלומות ובשאיפות שלכם,
עולם שלם שממתין ליצירה שלכם.פתרון בעיות שקשורות לחלק בהנחיה
לפעמים קשה לדעת אם ההנחיה נכשלה כי המודל לא הבין את התמונה מלכתחילה, או אם הוא הבין את התמונה אבל לא ביצע את שלבי ההסקת ההסביר הנכונים לאחר מכן.
כדי להבדיל בין הסיבות האלה, צריך לבקש מהמודל לתאר מה מופיע בתמונה.
בדוגמה הבאה, אם המודל מגיב עם חטיף שנראה מפתיע כשמשלבים אותו עם תה (למשל פופקורן), אפשר קודם לפתור את הבעיה כדי לוודא שהמודל מזהה נכון שהתמונה מכילה תה.
ההנחיה בקשה לפתרון בעיות 
איזה חטיף שאפשר להכין בדקה אחת יתאים לזה?
יש לתאר מה מוצג בתמונה הזו.
אסטרטגיה נוספת היא לבקש מהמודל להסביר את ההיגיון שלו. המידע הזה יכול לעזור לכם להבין איזה חלק מהנימוק לא עובד יותר, אם בכלל.
ההנחיה בקשה לפתרון בעיות איזה חטיף שאפשר להכין בדקה אחת יתאים לזה?
איזה חטיף שאפשר להכין בדקה אחת יתאים לזה? נשמח לקבל הסבר.
כוונון הפרמטרים של הדגימה
בכל בקשה, אתם שולחים למודל לא רק את ההנחיה מרובת המצבים, אלא גם קבוצה של פרמטרים לדגימה. המודל יכול ליצור תוצאות שונות לערכי פרמטרים שונים. כדאי לנסות את הפרמטרים השונים כדי לקבל את הערכים הטובים ביותר למשימה. הפרמטרים הנפוצים ביותר לשינוי הם:
טמפרטורה
הטמפרטורה משמשת לדגימה במהלך יצירת תשובות, ומתרחשת כאשר מחילים את הערכים 'ערכים מובילים' ו'ערך K'. הטמפרטורה קובעת את רמת הרנדומיזציה בבחירת האסימון. טמפרטורות נמוכות יותר מתאימות להנחיות שמחייבות תגובה דטרמיניסטית ופחות פתוחה או יצירתית, בעוד שטמפרטורות גבוהות יותר יכולות להוביל לתוצאות מגוונות יותר או יצירתיות יותר. טמפרטורה של 0 היא דטרמיניסטית, כלומר, התגובה בעלת הסבירות הגבוהה ביותר תמיד נבחרת.
ברוב התרחישים לדוגמה, כדאי להתחיל בטמפרטורה של 0.4. אם אתם זקוקים לתוצאות יותר יצירתיות, נסו להגביר את הטמפרטורה. אם רואים תגובות לא תואמות נתונים (hallucination), כדאי לנסות להפחית את הטמפרטורה.
סדר K
ה-Top-K משנה את האופן שבו המודל בוחר אסימונים לפלט. המשמעות של K ו-1 היא שהאסימון הבא שייבחר הוא בעל ההסתברות הגבוהה ביותר מבין כל האסימונים באוצר המילים של המודל (נקרא גם פענוח אלגוריתם חמדן). המשמעות של K הוא 3 היא שהאסימון הבא נבחר מבין שלושת האסימונים בעלי ההסתברות הגבוהה ביותר, באמצעות טמפרטורה.
בכל שלב בבחירת אסימונים, נדגמים אסימונים מה-K עם ההסתברויות הגבוהות ביותר. לאחר מכן, האסימונים מסוננים לפי מספר P, ולאחר מכן בוחרים את האסימון הסופי באמצעות דגימת טמפרטורה.
ציין ערך נמוך יותר לתגובות אקראיות פחות וערך גבוה יותר לתגובות אקראיות יותר. ערך ברירת המחדל של top-K הוא 32.
מספר P
Top-P משנה את האופן שבו המודל בוחר אסימונים לפלט. האסימונים נבחרים מהגבוהה ביותר (ראו K) ועד להסתברות הנמוכה ביותר עד שסכום ההסתברויות שלהם יהיה שווה לערך העליון P. לדוגמה, אם לאסימונים A, B ו-C יש סבירות של 0.6, 0.3 ו-0.1, והערך של הגורם העליון הוא 0.9, המודל יבחר את A או B כאסימון הבא באמצעות טמפרטורה ויחריג את C בתור מועמד.
ציין ערך נמוך יותר לתגובות אקראיות פחות וערך גבוה יותר לתגובות אקראיות יותר. ערך ברירת המחדל של Top-P הוא 1.0.
השלבים הבאים