大模型中temperature是什么，它与seed的区别是什么？
temperature和seed都可以在模型的决策过程中产生很大的作用
Temperature的作用
调节随机性：Temperature控制着模型在生成每个新词时选择可能性的分布。较低的temperature使模型更倾向于选择概率最高的词，而较高的temperature增加了选择较不可能词的概率。
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控制创造性：通过调整temperature，我们可以控制生成文本的创造性和多样性。较高的temperature通常会导致更有创意和不那么预测性的文本输出。
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Temperature的范围和效果
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低Temperature（例如0.1 - 0.5）：模型的输出将更加确定性和重复性。在这个范围内，模型更有可能重复使用常见的短语和句子结构，生成内容更加一致和可预测。
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中等Temperature（例如0.5 - 1.0）：提供一个平衡的输出，既有一定的可预测性，又有一定的新颖性。通常这是很多应用的首选设置。
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高Temperature（例如1.0以上）：模型会变得更加创造性和不可预测。在这个设置下，生成的文本可能会包含更多的新奇结构和意外的转折，但同时也可能会损失一致性和可读性。
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应用场景
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信息检索或事实报告：在这类任务中，你可能会倾向于使用较低的temperature，以确保生成的文本准确和可靠。
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创意写作或探索性对话：在需要创造性和多样性的应用中，较高的temperature可能更合适。
seed
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由于大模型是通过采样再进行概率统计的，采样具有很大随机性，因此会导致相同的输入产生不同的输出。
通过设置seed，可以使得每次采样的样本尽量保持一致，从而保证相同输入产生相同的输出 -
设置seed的目的是为了控制和复现在模型生成过程中的随机性，确保在相同的输入条件下能够得到一致的输出。这在进行模型比较、测试或其他需要一致结果的场景中非常有用
