Temperatuur in LLM's, duidelijk uitgelegd! Temperatuur is een belangrijke samplingparameter in LLM-inferentie. Vandaag laat ik je zien wat het betekent en hoe het eigenlijk werkt. Laten we beginnen met het aanroepen van OpenAI GPT-3.5 met een lage temperatuurwaarde, twee keer. We observeren dat het identieke reacties van de LLM produceert. Bekijk dit👇 Nu, laten we het aanroepen met een hoge temperatuurwaarde. Deze keer produceert het onzinoutput. Bekijk de output hieronder. Wat is hier aan de hand? 🤔 Laten we erin duiken!...👇 Tekstgenererende LLM's zijn als classificatiemodellen met een outputlaag die de hele woordenschat beslaat. Echter, in plaats van de hoogst scorende token te selecteren, "sample" ze uit de voorspellingen. Deze sampling wordt gecontroleerd door de Temperatuurparameter, die de softmax-functie aanpast. Bekijk dit👇 Temperatuur controleert hoe de waarschijnlijkheidsverdeling zich gedraagt. ❗️Bij lage temperaturen worden waarschijnlijkheden scherp gepiekt, waardoor sampling bijna hebzuchtig wordt; de hoogst scorende token wordt bijna altijd gekozen. ❗️Bij hoge temperaturen vlakken waarschijnlijkheden af naar een uniforme verdeling, waardoor sampling willekeurig en zeer stochastisch wordt. Bekijk dit👇 ✨ Enkele best practices voor het gebruik van temperatuur (T): - Stel een lage T-waarde in om voorspelbare reacties te genereren. - Stel een hoge T-waarde in om meer willekeurige en creatieve reacties te genereren. - Een extreem hoge T-waarde heeft zelden enige echte nut, ____ Dat is een wrap! Deel dit met je netwerk als je dit inzichtelijk vond! Vind me → @akshay_pachaar ✔️ Voor meer inzichten en tutorials over AI en Machine Learning! Proost!!

Train gpt-oss met RL op slechts 15GB VRAM:

Train gpt-oss met RL op slechts 15 VRAM: