NLP / LLMs中的Temperature是什么？

Temperature 在模型中的作用

Temperature 是一个超参数，可用于控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性。它用于调整模型的softmax输出层中预测词的概率。温度参数定义为在应用 softmax 函数之前用于调整 logits 的比例因子的倒数。

当Temperature 设置为较低的值时，预测词的概率会变尖锐，这意味着选择最有可能的词的概率更高。这会产生更保守和可预测的文本，因为模型不太可能生成意想不到或不寻常的词。另一方面，当Temperature 设置为较高值时，预测词的概率被拉平，这意味着所有词被选择的可能性更大。这会产生更有创意和多样化的文本，因为模型更有可能生成不寻常或意想不到的词。

温度参数通常设置为 0.1 到 1.0 之间的值，具体取决于生成文本中所需的随机性和创造性水平。温度值为 1.0 对应于标准 softmax 函数，其中预测词的概率未按比例缩放。

一般来说，Temperature 越低，GPT-3越有可能选择出现概率较高的单词。当我们想要GPT-3解释概念时，它特别有用，因为答案只有一个。如果想要产生想法或完成一个故事，Temperature 设置的更大会给我们带来更多的多样性。

比如说以下提示:

Prompt: “The quick brown fox”

Temperature = 0.1:

“The quick brown fox jumped over the lazy dog. The quick brown fox jumped over the lazy dog. The quick brown fox jumped over the lazy dog.”

Temperature = 0.5:

“The quick brown fox jumped over the lazy dog. The lazy cat was not impressed. The quick brown fox ran away.”

Temperature = 1.0:

“The quick brown fox jumped over the lazy dog. Suddenly, a flock of birds flew overhead, causing the fox to stop in its tracks. It looked up at the sky, wondering where they were going.”

可以看到，Temperature 对生成文本的质量和创造性有重大影响。低值生成更可预测和重复的文本，而高值生成更多样化和创造性的文本。

Temperature 的数学原理解释

神经网络的输出是词汇表中每个单词(实际上是标记)的概率分布，告诉它这些单词中任何一个可能跟随输入文本的可能性。

该概率分布由softmax函数计算:

如果将Temperature 参数(T)添加到softmax函数，则公式如下:

更深入的解释Temperature 参数：

如果当T趋于无穷时会发生什么。每个x_i / T都会趋于0，从而得到一个均匀分布。也就是说概率分布变得更 “平”， 这会导致结果更随机。

当T很小(比如0.1)时会发生什么。每个x_i / T之间的差异变得更加明显(例如5比1变成50比10)，这样概率分布变得“更尖”，也就是说结果会更确定。

总结

Temperature 参数是语言生成模型中一个重要的超参数，可用于控制生成文本的随机性和创造性。通过调整该参数，可以生成更保守或更有创意的文本，虽然Temperature 参数是生成高质量文本的强大工具，但需要注意的是，它并不能提高生成语言模型的性能。因为生成文本的质量高度依赖于训练数据的质量、模型的架构以及其他超参数，如学习率和批处理大小。在设计和训练生成语言模型时，必须考虑所有这些因素。

另外就是Temperature 参数可能并不总是提高生成文本的质量，特别是在训练数据有限或有噪声的情况下。在这种情况下，其他技术，如数据增强、正则化或迁移学习可能更有效地提高模型的性能。

最后Temperature 可以控制语言生成模型的行为。通过适当的调整，可以得到我们期望的结果。比如说生成更确定的答案可以降低该值，而生成更发散和创造性的答案可以提高该值，所以尝试一下不同的值，看看这些更改对不的提示有什么影响，这会帮助我们更好的获得想要的结果。