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大模型中的temperature参数+随机采样策略

Takoony 2024-06-17 10:29:37

简介大模型中的temperature参数+随机采样策略

一、问题来源：

使用GPT-3.5的时候发现相同的输入会得不一样的结果

二、根因定位：

核心就在于采样策略，一图胜千言：
在这里插入图片描述
上图中语言模型 (language model) 的预测输出其实是字典中所有词的概率分布，而通常会选择生成其中概率最大的那个词。不过图中出现了一个采样策略 (sampling strategy)，这意味着有时候我们可能并不想总是生成概率最大的那个词。设想一个人的行为如果总是严格遵守规律缺乏变化，容易让人觉得乏味；同样一个语言模型若总是按概率最大的生成词，那么就容易变成 XX讲话稿了

解码策略

greedy decoding
beam search decoding
Sampling-based decoding
Softmax temperature

temperature参数

因此在生成词的过程中引入了采样策略，在最后从概率分布中选择词的过程中引入一定的随机性，这样一些本来不大可能组合在一起的词可能也会被生成，进而生成的文本有时候会变得有趣甚至富有创造性。采样的关键是引入一个temperature参数，用于控制随机性。假设 p(x)为模型输出的原始分布，则加入 temperature 后的新分布为：
在这里插入图片描述
下图展示了不同的 temperature 分别得到的概率分布。temperature 越大，则新的概率分布越均匀，随机性也就越大，越容易生成一些意想不到的词。

def sample(p, temperature=1.0):  # 定义采样策略
    distribution = np.log(p) / temperature
    distribution = np.exp(distribution)
    return distribution / np.sum(distribution)

p = [0.05, 0.2, 0.1, 0.5, 0.15]

for i, t in zip(range(4), [0.1, 0.4, 0.8, 1.5]):
    plt.subplot(2, 2, i+1)
    plt.bar(np.arange(5), sample(p, t))
    plt.title("temperature = %s" %t, size=16)
    plt.ylim(0,1)

在这里插入图片描述