Parâmetros de geração

Os parâmetros de geração são as configurações que controlam como o modelo escreve cada resposta, como Temperature (temperatura) e Max Output Tokens (máximo de tokens na resposta). Os presets e as contas fornecem os valores padrão, e a seção Advanced Parameters (parâmetros avançados) de Chat Settings (configurações do chat) os substitui em um chat. Os valores padrão funcionam bem para chat comum e para roleplay, então só mude essas configurações para resolver um problema específico.

Onde encontrar

Os presets não definem limites de tokens de contexto nem de saída. Defina a janela de contexto em Connections e os limites de saída em Connections ou em Advanced Parameters. Arquivos de preset antigos continuam carregando, mas os limites de tokens salvos neles são ignorados. O Marinara's Universal Preset integrado não fornece nenhum parâmetro de geração.

Para substituir os parâmetros em um chat:

1. Abra o chat.
2. Abra Chat Settings.
3. Encontre Advanced Parameters e clique para expandir.
4. Encontre o parâmetro, por exemplo Temperature, e digite um novo valor.
5. Confira o pequeno botão liga/desliga ao lado do nome dele. Se estiver desligado, ligue-o. Um parâmetro com o botão desligado não é enviado, então a sua mudança não faz nada. Temperature começa com o botão desligado (veja O botão de envio).

Você vê um aviso: "Change generation settings for this chat only. Leave these alone unless you know what they do." Advanced Parameters está disponível nos chats de Conversation, Roleplay e Game.

Cada parâmetro em linguagem simples

Cada parâmetro numérico tem uma caixa de valor e um botão de envio (veja abaixo).

Frequency e Presence são as penalidades de repetição.

Reasoning Effort (esforço de raciocínio) informa a um modelo com raciocínio, que primeiro resolve o problema em etapas ocultas, quanto ele deve raciocinar antes de responder. As opções são Off (desativado), Low, Medium, High, Extra high e Maximum. Se o modelo não aceitar o seu nível, Marinara reduz para o nível mais forte que o modelo permite. Depois que você escolhe um modelo, os botões recebem o nome do nível que aquele modelo recebe, então Maximum pode aparecer como Max, Extra high ou High.

• Com o botão de envio ligado, Off pede ao serviço que desligue o raciocínio, quando se sabe que o modelo aceita isso. Alguns modelos não conseguem desligar o raciocínio e ainda podem devolver raciocínio. Escolha um modelo sem raciocínio quando o raciocínio não puder aparecer.
• Com o botão de envio desligado, nenhuma preferência de raciocínio é enviada, e o serviço usa o próprio padrão.

Verbosity (verbosidade) define o tamanho e o nível de detalhe das respostas: None, Low, Medium ou High. Só alguns modelos usam essa configuração.

Dicas de ajuste

Mude uma configuração de cada vez, para saber o que ajudou. São regras práticas, e os modelos variam.

Para ver quais parâmetros foram enviados em uma mensagem, use Peek Prompt. Ele mostra o prompt montado, além do modelo, da temperatura, do máximo de tokens, do esforço de raciocínio e de outras informações.

O botão de envio

Todo parâmetro numérico, além de Reasoning Effort e Verbosity, tem um pequeno botão liga/desliga ao lado do nome. Ele não tem rótulo de texto. Passe o mouse sobre ele para ver "This parameter is sent to the model" ou "This parameter is not sent to the model."

• Ligado: Marinara inclui o parâmetro na requisição.
• Desligado: Marinara deixa o parâmetro de fora, e o serviço usa o próprio padrão. Isso é diferente de um valor como 0 ou 1, que ainda diz ao serviço o que usar.

Use o botão quando um serviço disser que duas configurações não podem ser usadas juntas (desligue uma delas), ou quando um erro disser que um parâmetro não é aceito (desligue-o) ou é obrigatório (ligue-o).

Na seção Advanced Parameters de um chat, só Max Output Tokens e Reasoning Effort são enviados por padrão.

Valores padrão

Estes são os valores que o editor mostra, nem sempre o que é enviado. Sem um preset, a geração começa com 4096 tokens de saída antes das substituições da conta e do chat. Uma cena ativa pode usar 8192. A linha Effective (valor efetivo) mostra o valor resolvido.

Um valor continua aparecendo na caixa quando o botão de envio dele está desligado. Ele só é enviado depois que você liga o botão.

Prefills e marcações de raciocínio

Assistant Prefill (preenchimento inicial do assistente) é um texto opcional acrescentado no começo da resposta da IA. Deixe vazio, a menos que o modelo aceite esse recurso.

• Ele é a última coisa enviada, depois da sua mensagem e de todas as instruções que vêm depois dela.
• Se o chat terminar em uma resposta da IA e Post-Processing Messages (pós-processamento de mensagens) estiver em Apply (aplicar), o prefill é acrescentado ao fim dessa resposta.
• Alguns modelos recusam um prompt que termina nas palavras da própria IA, incluindo Claude (Subscription) com qualquer modelo. Para eles, Marinara acrescenta o prefill ao começo da última resposta da IA, então a nova resposta não começa com ele.
• Em um chat que ainda não tem resposta da IA, o prefill é enviado como a sua mensagem, no fim.

Assistant Reasoning Prefill (preenchimento inicial do raciocínio do assistente) é um texto oculto opcional acrescentado no começo do raciocínio da IA, antes da resposta visível. Use só com modelos que aceitam um prefill de raciocínio separado, como o Kimi K3. Ele pode ser usado junto com Assistant Prefill.

Thinking Tags (marcações de raciocínio) informam a Marinara como um modelo marca o raciocínio oculto em texto comum, para que ele possa esconder esse raciocínio atrás de View model thoughts (ver o raciocínio do modelo). Escreva um invólucro por linha, com um espaço no meio para o texto oculto. Invólucros comuns, como think, thinking, thought, barra vertical, channel e pares de colchetes, já são reconhecidos. Você só precisa disso para um invólucro fora do comum.

Custom Parameters

Custom Parameters (parâmetros personalizados) permite acrescentar configurações brutas para as quais Marinara não tem campo. Digite um objeto JSON, e Marinara o mescla na requisição.

• Quando salvos como padrões da conta, eles são enviados em toda geração de texto que usa a conta: Conversation, Roleplay, Game, Noodle, resumos, agentes e pacotes de agentes instalados. Isso inclui endpoints personalizados na sua própria máquina.
• Os Custom Parameters por chat são acrescentados àquele chat e substituem as chaves iguais da conta.
• Uma chave errada pode fazer o serviço rejeitar a requisição. Use true, false e null em minúsculas. Deixe vazio, a não ser que o guia de um serviço peça para acrescentar uma chave.

Service Tier

Service Tier (nível de serviço) só aparece quando a conta do chat usa OpenRouter ou NanoGPT. Ele escolhe como o serviço encaminha a sua requisição. Default (padrão) não envia nível nenhum. Flex pode sair mais barato e mais lento. Priority pode ser mais rápido e custar mais.

Limite de mensagens de contexto

Limit Context Messages (limitar mensagens de contexto; também aparece como Context message limit) envia só as últimas N mensagens em vez do chat inteiro. Vem desligado por padrão. Ao ligar, a contagem começa em 50, e você pode definir de 1 a 9999. Um número menor reduz o custo e acelera as coisas, e a IA lembra menos.

Em um chat de Roleplay com Advanced Memory Recall (recuperação avançada de memória) ativado, esse limite não é usado. Advanced Memory Recall define quanto histórico é enviado com Maximum allowed context before compression (tokens) (contexto máximo permitido antes da compressão, em tokens). Para enviar menos, diminua essa configuração em Chat Settings → Memory Recall. Veja Advanced Memory Recall.

Exclude Past Reasoning

Exclude Past Reasoning (excluir o raciocínio anterior) vem ligado por padrão. Ele mantém o raciocínio salvo de turnos anteriores fora dos novos prompts. Deixe ligado, a não ser que você tenha um motivo claro para devolver o raciocínio antigo ao modelo.

Desligar essa opção mostra Past reasoning blocks (blocos de raciocínio anteriores). O padrão é 1, que mantém o bloco de raciocínio disponível mais recente. Um valor de 0 inclui todos os blocos disponíveis. Isso não exclui os pensamentos armazenados, e só o raciocínio que a conta atual aceita pode ser reenviado.

Image captioning

Image captioning (descrição automática de imagens) faz Marinara descrever em palavras cada imagem anexada, usando outro modelo, em vez de enviar a imagem. Use com modelos que não enxergam imagens. Vem desligado por padrão.

1. Em Advanced Parameters, ligue Image captioning.
2. Escolha um modelo no menu suspenso Captioning model (modelo de descrição).
3. Se quiser, edite o Captioning Prompt (prompt de descrição), as instruções enviadas com cada imagem. O botão de redefinir, ou esvaziar a caixa, restaura o padrão. O prompt fica salvo só neste chat, e Save as Connection Default não o copia.

Se não funcionou: quando a descrição falha, porque a conta usada nas descrições está com defeito, foi excluída ou não devolve nada, a resposta é interrompida com o erro Image captioning failed (falha na descrição da imagem). Marinara não envia a imagem no lugar. Corrija ou troque o modelo de descrição, ou desligue Image captioning.

Save as Connection Default

No fim de Advanced Parameters, Save as Connection Default (salvar como padrão da conexão) grava os seus valores atuais na conta. Os chats novos que usam aquela conta passam a partir deles. O botão só aparece para uma conta normal e salva. Ele fica escondido para o conjunto aleatório e para o modelo embutido.

Reset to Defaults (restaurar os padrões) desfaz toda mudança feita neste chat e devolve o chat às configurações herdadas. Os botões de envio herdados seguem a conta selecionada. Um botão de envio que você mesmo mudou continua como substituição do chat até você redefini-lo.

Como os padrões se sobrepõem e se substituem

Marinara resolve cada parâmetro por esta lista. Os itens posteriores substituem os anteriores.

1. Os Parameters do preset, ou os padrões integrados quando nenhum preset é usado. A saída começa em 4096 tokens, porque os presets não podem definir limites de saída. Em Roleplay, o preset definido como substituição na conta tem prioridade sobre o preset selecionado no chat.
2. Os Chat defaults da conta.
3. Os Advanced Parameters deste chat.
4. Regras do modo. Um chat de cena ativo define a saída como 8192, o raciocínio como Maximum e a verbosidade como High. Game usa os parâmetros salvos da conta e do chat sem impor amostragem, raciocínio nem tamanho mínimo de saída.
5. Limites de saída. Game aplica o limite de saída conhecido do modelo, e Max output tokens override (substituição do máximo de tokens de saída) da conta limita as requisições em todos os modos. O contexto disponível pode reduzir ainda mais o orçamento.

A linha Effective ao lado de um parâmetro mostra o valor que prevalece e de qual camada ele veio, por exemplo Effective: 16384 · this chat, ou Effective: 4096 · output token cap quando um limite da conta se aplica. Um botão de envio desligado mostra not sent. Os serviços ainda podem exigir parâmetros ou ajustar valores não aceitos. Custom Parameters e o ajuste ao contexto podem mudar a requisição final. Redefinir os parâmetros do chat remove só a substituição deste chat (item 3). O valor passa então a vir dos Chat defaults da conta, se estiverem definidos, ou do preset. As regras do modo e os limites de saída (itens 4 e 5) continuam valendo depois disso.

Parâmetros para agentes

As chamadas dos agentes usam os Chat defaults salvos na conta em que eles rodam: a conta do próprio agente, ou a do chat quando o agente não tem uma. Os botões de envio e os limites dos modelos valem como em uma resposta do chat. Os presets e os Advanced Parameters de um chat não mudam as chamadas dos agentes, exceto pela regra de temperatura abaixo.

• Enviados aos agentes: Temperature, Top P, Top K, Frequency, Presence, Reasoning Effort, Verbosity, Service Tier, Custom Parameters, cabeçalhos personalizados e os parâmetros extras que você acrescenta em Settings (Configurações), depois Advanced (avançado), depois Parameters (como Top A ou uma seed). Um parâmetro com o botão de envio desligado não é enviado.
• Não enviados aos agentes: Max Output Tokens, sequências de parada, prefills, Thinking Tags e outras configurações de formato do prompt. Cada agente mantém o próprio Max Output Tokens.
• Temperature: um agente usa a temperatura da conta, ou 0,7 quando nenhuma está salva. Beholder sempre usa 0, e o escritor de prompts do Illustrator usa o próprio valor. Durante uma resposta do chat, os agentes na conta do chat recebem a temperatura e os botões de envio que o chat resolveu. As novas tentativas usam os valores salvos da conta.
• Reasoning Effort: um nível que você escolhe, ou Off, vale para todo agente daquela conta cujo modelo aceita a configuração. Use custom defaults for this model (usar padrões personalizados para este modelo) faz Reasoning Effort começar em Maximum na maioria das contas (Default no Codex), então os agentes pensam no nível mais alto, o que é mais lento e custa mais. Escolha um nível menor, ou desligue o botão de envio, para que eles pensem menos. Sem um nível salvo, os agentes que respondem em JSON pedem que o raciocínio seja desligado, e os outros mantêm o padrão do modelo.
• Espaço para pensar: quando a conta salva um Reasoning Effort, Marinara acrescenta espaço para raciocínio além do Max Output Tokens do agente, dentro do limite de saída da conta, do limite do modelo e do contexto livre. Um endpoint personalizado recebe esse espaço mesmo quando não envia o nível.

Os pacotes de agentes instalados seguem os mesmos valores da conta. Um valor que a conta salva e envia substitui o que o pacote pede, e o que fica sem definição mantém a configuração do próprio pacote. Reasoning Effort ou Max Output Tokens desligados na conta não são enviados, mesmo que o pacote peça. Temperature e Verbosity começam desligados, então o valor do próprio pacote se mantém.

Alguns modelos ignoram alguns parâmetros

Nem todo modelo aceita todo parâmetro. Quando Marinara sabe que um modelo rejeita uma configuração, ele a deixa fora da requisição. O controle continua aparecendo, mas mudá-lo não tem efeito. Isso é comum em modelos de raciocínio, que recusam configurações de amostragem como a temperatura. Com um modelo de roteamento automático, que muda qual modelo responde a cada vez, os parâmetros podem se comportar de forma diferente de um turno para outro. Fixe um modelo para manter o comportamento estável.

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