大模型中的temperature 和 top_p

• 尝试不同的 temperature 值: 不同的任务可能需要不同的 temperature 值。例如：

  • 对于需要精确和可预测输出的任务（如代码生成），较低的 temperature (例如 0.2 - 0.5) 可能更合适。

  • 对于需要创造性和多样性输出的任务（如故事写作），较高的 temperature (例如 0.7 - 1.0) 可能更合适。

  • 0是固定输出。

通过以上方法，你可以灵活地控制 Ollama 模型的 temperature 参数，以获得最佳的生成效果。记住修改Modelfile的方式是最佳实践。

 

top_p 是什么参数啊 有什么用？

top_p 是大型语言模型 (LLM) 中用于控制文本生成多样性和质量的另一个重要参数，与 temperature 密切相关，但工作方式不同。它被称为“核心采样”（Nucleus Sampling）的阈值。

工作原理：

1. 概率排序： 在生成每个词（token）时，LLM 会计算出词汇表中所有可能词的概率分布。top_p 不直接修改这些概率，而是影响 选择 哪些词。

2. 累积概率： LLM 将所有可能的下一个词按照概率从高到低排序，然后 累加 这些概率。

3. 阈值截断： 当累积概率达到或超过 top_p 设置的值时，停止累加。

4. 候选词集合： 只有那些累积概率达到 top_p 阈值的词才会被保留作为候选词。

5. 采样： LLM 从这个候选词集合中（根据它们的原始概率）进行采样，选择下一个词。

举例说明：

假设词汇表中有 10 个词，模型计算出每个词作为下一个词的概率如下：

词	概率	累积概率 (假设 top_p = 0.9)
A	0.3	0.3
B	0.25	0.55
C	0.2	0.75
D	0.1	0.85
E	0.06	0.91
F	0.04	0.95
G	0.02	0.97
H	0.01	0.98
I	0.01	0.99
J	0.01	1.00

如果 top_p = 0.9：

• 累积概率在词 E 处超过了 0.9。

• 因此，只有 A、B、C、D 和 E 这五个词会被考虑作为下一个词的候选。

• 模型会根据这五个词的原始概率（0.3, 0.25, 0.2, 0.1, 0.06）进行加权随机选择。

如果 top_p = 0.5：

• 累积概率在词 B 处超过了 0.5。

• 只有 A 和 B 会被考虑。

 的作用和影响：

• 控制多样性： top_p 通过限制候选词的数量来控制生成文本的多样性。

  • top_p 值越小，候选词越少，生成的结果越确定、越集中于高概率词，多样性越低。

  • top_p 值越大，候选词越多，生成的结果越多样、越可能出现低概率但有趣的词，多样性越高。

• 避免低质量输出： 相比于只使用 temperature，top_p 通常能更好地避免生成无意义或重复的文本。因为它直接截断了低概率的尾部，防止模型选择那些概率极低的词。

• 与  top_p 和 temperature 经常一起使用。

  • temperature 影响 所有 词的概率分布（使分布更平坦或更尖锐）。

  • top_p 在 temperature 调整后的概率分布基础上，选择一个 子集 的词。

  • 通常的做法是，先用 temperature 粗调多样性，再用 top_p 进行精细控制。

 的典型值：

• top_p = 1.0：相当于不进行核心采样，考虑所有词。

• top_p = 0.9：一个常用的值，在多样性和质量之间取得较好平衡。

• top_p = 0.7 或更低：生成更确定、更可预测的文本，适合需要精确性的任务。

• 通常不建议将top_p设为0

总结:

top_p 是一个非常有用的参数，它通过动态调整候选词集合的大小，让你更精细地控制生成文本的多样性和质量。它通常与 temperature 结合使用，可以产生更自然、更连贯、更符合预期的文本输出。 理解 top_p 的工作原理，有助于你更好地驾驭大型语言模型，生成你想要的文本。