temperature(0~2, 기본값=1.0): 생성된 후보 단어들의 확률 분포를 조절
값이 낮을수록 비슷한 단어들로 문장 생성 // 학교, 도서관, 학생 등
값이 높을수록 예측하기 힘든 단어들로 문장 생성 // 바다, 라면, 디자인
top_p(0~1): 생성된 단어들 중 상위 p 퍼센트를 선택
값이 낮을수록 일반적, 값이 높을수록 다양한 단어
max_tokens
대부분의 모델들 최대 2048 까지 지원 (최신 모델들은 4096 까지 지원 가능)
frequency_penalty (-2~2, 기본값=0.0)
반복적이지 않은 텍스트를 생성하도록 유도.
2에 가까울수록 penalty 가 커진다 (단어가 최대한 반복되지 않게)
presence_penalty (-2~2, 기본값=0.0)
특정 단어나 phrase 를 포함하지 않도록.
2에 가까울수록 penalty가 커짐(이전에 언급한 내용 다시 등장하지 않음)