12 生成过程之温度与多样性控制

在上一篇文章中，我们探讨了采样与生成的基本概念，以及如何利用不同的生成策略影响模型的输出。而在本篇中，我们将深入分析温度与多样性控制的机制，如何影响文字生成的风格与内容多样性，这些概念对于理解ChatGPT生成能力至关重要。

1. 温度控制

1.1 温度的定义

温度是生成文本时调整输出概率分布的一个超参数。其值通常在0到1之间，通过改变输出中选择单词的随机性来改变生成的文本风格。

• **高温度 (>1)**：当温度较高时，模型的输出将更加随机，可能生成更加创意和多样的内容，但也容易导致不合适或无关内容的产生。
• **低温度 (<1)**：当温度较低时，输出将更加确定和保守，生成的内容通常更加一致和合乎逻辑，但可能会导致生成的内容缺乏创意。

1.2 案例分析

让我们用一个简单的案例来展示温度如何影响文本生成：

假设我们使用以下文本提示：“Once upon a time…”来生成下一个单词。

• 高温度（如1.5）:

  Once upon a time, there was a dragon who loved to dance under the moonlight and tell stories to the stars.

• 低温度（如0.2）:

  Once upon a time, there was a king who ruled a peaceful kingdom.

可以看出，高温度生成的内容更加丰富和多样，而低温度则生成了一个更加标准和常见的故事开头。

2. 多样性控制

2.1 多样性的含义

多样性是指生成内容的丰富性和独特性。在生成过程中，多样性可以通过多种方法实现，如调整温度、使用Top-k采样和Top-p（核采样）等策略。

2.2 控制方法

2.2.1 Top-k采样

Top-k采样是指在每次生成时，从概率最高的k个单词中进行随机选择。选择较小的k值可以提升生成的确定性，而较大的k值则能增加多样性。

例如，设定k=5表示我们只从生成概率最高的5个单词中进行选择，这样能够产生相对多样而有趣的内容。

2.2.2 Top-p采样（核采样）

Top-p采样（或称为核采样）是另一种控制多样性的策略。它不是设定具体的单词个数，而是选择一个概率阈值p，只考虑那部分累计概率达到p的单词。这样可以自适应地调整选择的单词数量。

例如，当设置p=0.9时，模型将选择累计概率达到90%的词，这样可以保证生成内容的多样性同时又不至于选择过于冷门的词。

2.3 案例代码

下面是一个简单的Python示例，展示如何使用温度和多样性控制的采样方法：

import numpy as np

def sample(logits, temperature=1.0, top_k=0, top_p=1.0):
    # 应用温度调整
    logits = logits / temperature
    probabilities = np.exp(logits) / np.sum(np.exp(logits))
    
    # Top-k采样
    if top_k > 0:
        top_k_indices = np.argsort(probabilities)[-top_k:]
        probabilities = np.zeros_like(probabilities)
        probabilities[top_k_indices] = logits[top_k_indices]
        probabilities = probabilities / np.sum(probabilities)
    
    # Top-p采样
    if top_p < 1.0:
        sorted_indices = np.argsort(probabilities)[::-1]
        cumulative_probs = np.cumsum(probabilities[sorted_indices])
        cutoff_index = np.where(cumulative_probs > top_p)[0][0]
        selected_indices = sorted_indices[:cutoff_index + 1]
        
        probabilities = np.zeros_like(probabilities)
        probabilities[selected_indices] = logits[selected_indices]
        probabilities = probabilities / np.sum(probabilities)
    
    # 随机选择下一个单词
    next_word_index = np.random.choice(len(probabilities), p=probabilities)
    return next_word_index

在上面的代码中，我们通过调整temperature、top_k和top_p的参数，来控制生成文本的风格和多样性。这使得ChatGPT能够适应不同的应用场景和用户需求。

3. 总结

在本篇中，我们学习了温度和多样性控制的概念，以及它们在生成过程中如何影响输出的样式与多样性。掌握这些概念后，可以更好地理解ChatGPT如何在各种应用场景中（如问答系统）进行灵活而富有创意的文本生成。接下来，我们将探讨应用场景之问答系统，并进一步了解ChatGPT在实际应用中的表现和潜力。