如何理解和使用LLM 的Temperature参数_llm temperature

什么是 LLM 的Temperature？

LLM Temperature是一个影响语言模型输出的参数，它决定了输出是更随机、更有创意，还是更可预测。温度越高，概率越低，即输出越有创造性。温度越低，概率越高，即输出结果越可预测。因此，温度建模是微调（fine-tuning）模型性能的关键。LLM 温度 "的概念适用于各种类型的语言模型，包括 LLM。
在生成文本时，模型会考虑一系列可能的下一个词或标记，每个词或标记都有一定的概率。例如，在短语 "猫在… "之后，模型可能会给 “垫子”、"屋顶 "或 "树 "等词分配较高的概率。

Temperature的设置

Temperature是一个数值（通常设置在 0 和 1 之间，但有时会更高），用于调整模型在选择时的冒险程度或稳定程度。它修改了下一个词的概率分布。
不同的 LLM 温度参数：

• Low Temperature（<1.0）
  将温度值设置为小于 1 会使模型的输出更加确定和重复。较低的温度会使模型更频繁地选择最可能的下一个词，从而降低输出的可变性。当您需要更可预测、更保守的反应时，这可能会很有用，但也可能会导致文本的创造性或多样性降低，也会使模型听起来更像机器人。
• High Temperature（>1.0）
  温度设置高于1会增加生成文本的随机性。模型更有可能选择可能性较低的单词作为序列中的下一个单词，从而使输出的文本更加多样化，有时甚至更具创造性。不过，这也可能导致更多错误或无意义的回复，因为模型受训练数据概率分布的限制较少。
• Temperature为 1.0
  这通常是默认设置，目的是在随机性和确定性之间取得平衡。模型会根据训练过程中学到的概率分布生成既不太可预测也不太随机的文本。

LLM Temperature建模有哪些实际用处？

温度建模涉及对这一参数进行微调，以便在随机性和确定性之间达到理想的平衡。在生成文本的质量会对用户体验或决策产生重大影响的应用中，这一点尤为重要。
在实际使用中，温度设置是根据所需的结果来选择的。对于需要更多创造性或多样化回复的任务，可以选择较高的温度。对于需要更多准确性或事实性回复的任务，通常选择较低的温度。
以下是一些使用案例和推荐的 LLM 模型温度：

• 创意写作
  较高的温度可以激发出更多创新和多样化的成果。这有助于克服写作障碍或产生有创意的内容想法。
• 技术文档
  由于文档需要精确性和一致性，因此应选择较低的温度，以确保内容的准确性和可靠性。
• 客户互动
  可以根据组织的品牌和语气以及受众的偏好调整温度，以调整聊天机器人或虚拟助手的回复。

参考资料

• What Is LLM Temperature?
• Turning Up the Heat: The Role of Temperature in Generative AI
• Mastering Language Models