Dans les modèles de langage comme GPT, le paramètre de temperature joue un rôle clé dans la manière dont les prédictions sont faites à partir de la distribution de probabilité des mots ou des tokens suivants. Voici un détail de son fonctionnement :
Fonctionnement de la Temperature
- Distribution de probabilité :
- Lorsqu’un modèle de langage génère du texte, il prédit la probabilité de chaque mot ou token possible à la prochaine position, créant une distribution de probabilité.
- Impact de la temperature :
- La température agit comme un facteur de lissage sur cette distribution de probabilité.
- La formule générale pour ajuster les probabilités est : P′(w)=P(w)1/T∑wP(w)1/TP'(w) = \frac{P(w)^{1/T}}{\sum_{w} P(w)^{1/T}}P′(w)=∑wP(w)1/TP(w)1/T où P(w)P(w)P(w) est la probabilité initiale du mot www, et TTT est la température.
- Effets spécifiques :
- Température basse (0 < T < 1) :
- Les probabilités initiales sont amplifiées, ce qui signifie que les mots avec des probabilités élevées deviennent encore plus probables.
- Le modèle devient plus déterministe et privilégie les choix les plus sûrs.
- Cela donne des sorties plus prévisibles, répétitives et cohérentes.
- Température moyenne (environ 1) :
- La distribution reste proche de l’originale, offrant un bon équilibre entre cohérence et diversité.
- Température élevée (T > 1) :
- Les probabilités sont aplaties, rendant les mots moins probables plus compétitifs.
- Le modèle devient plus aléatoire et exploratoire, ce qui peut donner des résultats plus créatifs mais aussi moins cohérents ou même absurdes.
- Température basse (0 < T < 1) :
Utilisation Pratique
- Applications créatives :
- Une température élevée est utile pour générer du contenu créatif, comme des poèmes ou des histoires, où la diversité et l’originalité sont souhaitées.
- Applications nécessitant de la précision :
- Une température basse est préférable pour des tâches où la précision et la cohérence sont cruciales, comme la génération de résumés ou de réponses factuelles.
