Die Beschränkung auf zwei Modelle ermöglicht einerseits einen systematischen Vergleich untereinander, andererseits ist so noch genügend Freiraum, um die Modelle auch in der Tiefe zu erschließen – beispielsweise durch das Ändern der Hyperparameter. Diese umfassen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Output Length</hi>, also die maximale Anzahl von Tokens (hier Wörter), die das Modell für seine Antwort benutzen darf. Die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Temperature</hi> beeinflusst den Zufallsfaktor der Ausgabe durch die Auswahl mehr oder weniger wahrscheinlicher Wörter. Während <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Top-k</hi> die Wortauswahl auf die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">k</hi> wahrscheinlichsten Wörter in jedem Schritt der Textgenerierung begrenzt, engt <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Top-p</hi> (oder <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Nucleus Sampling</hi>) die kumulative Wahrscheinlichkeit aller bereits verwendeten Wörter der Completion ein (De la Vega, 2023).