LLM 温度🔥🌡️ 综合指南
在构建我自己的基于 LLM 的应用程序时，我发现了许多提示工程指南，但很少有用于确定温度设置的等效指南。当然，温度是一个简单的数值，而提示可能会变得非常复杂，因此作为产品决策，它可能感觉微不足道。尽管如此，选择合适的温度可以极大地改变 […]The post LLM 温度综合指南🔥🌡️ 首先出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学在构建我自己的基于 LLM 的应用程序时，我发现了许多提示工程指南，但很少有用于确定温度设置的等效指南。
当然，温度是一个简单的数值，而提示可能会变得非常复杂，因此作为产品决策，它可能感觉微不足道。 尽管如此，选择正确的温度可以极大地改变输出的性质，任何构建生产质量 LLM 应用程序的人都应该有意识地选择温度值。
在这篇文章中，我们将探讨温度是什么以及它背后的数学原理、潜在的产品影响，以及如何为您的 LLM 应用程序选择合适的温度并对其进行评估。 最后，我希望您有一个明确的行动方针，为每个 LLM 用例找到合适的温度。
什么是温度？
什么是温度？温度是一个控制 LLM 输出随机性的数字。大多数 API 将值限制为 0 到 1 或类似的范围，以使输出保持在语义一致的范围内。
来自 OpenAI 的文档：
“较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使其更加集中和确定。”
“较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使其更加集中和确定。”
“较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使其更加集中和确定。”直观地说，它就像一个拨盘，可以调整模型在给出答案时的“探索性”或“保守性”。
这些温度值是什么意思？
这些温度值是什么意思？就我个人而言，我发现温度场背后的数学非常有趣，所以我会深入研究它。但如果你已经熟悉 LLM 的内部结构或对它们不感兴趣，请随意跳过本节。
请随意跳过本节但让我们回顾一下。这些概率是如何产生的？
logits 机器学习 softmax