תכונות המונחים של המערכת
כמו כל מודל לearning מכונה, למודלים הגדולים בעזרת שפה יש מספר תכונות ששולטים בשונות ההתוצאות של הטקסט המיוצר. התחלנו סדרה רבת חלקים כדי להסביר בפירוט את ההשפעה של התכונות האלה. נסיים על-ידי להגיע לאיזון מושלם ביצירת התוצאות בעזרת כל התכונות האלה שנדבר עליהן בסדרה הרבה חלקים שלנו.
ברוך הבאה לחלק הראשון, בו אנחנו נדבר על התכונה הידועה ביותר, "טמפרטורה."
טמפרטורה
אם המטרה היא לשלוט באקראיות של ההערכות, טמפרטורה היא העניין המתאים. ערכים נמוכים יעזרו להפיק תוצאות יותר דeterministic, בעוד שערכים גבוהים יעזרו להפיק תוצאות יותר יצירתיות על-ידי אפשרות לתוצאות מגוונות.
בואו נסתכל על הפעולה של הטמפרטורה בעזרת הקוד והתוצאות הבאים. בכדי להדגיש את חשיבותה בפשטות, בחרנו להשתמש בtransformers של hugging face ובמודל GPT2 במיוחד.
Python
33
1
import torch
2
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
3
4
# Load GPT-2 model and tokenizer
5
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
6
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
7
8
# Add pad token to tokenizer (GPT-2 doesn't have it by default)
9
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
10
11
# Function to generate response with varying temperature
12
def generate_with_temperature(prompt, temperature):
13
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt', padding=True)
14
15
# Set the attention_mask and pad_token_id
16
outputs = model.generate(
17
inputs.input_ids,
18
attention_mask=inputs['attention_mask'],
19
do_sample=True,
20
max_length=200,
21
temperature=temperature,
22
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
23
)
24
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
25
26
#Prompt on which we get the content generated based on temperature
27
prompt = "What are some of the best strategies within NFL Fantasy"
28
29
# Test temperature variations
30
print("Temperature 0.3 (Less deterministic but coherent):\n", generate_with_temperature(prompt, temperature=0.3))
31
print("\nTemperature 0.5 (Balanced):\n", generate_with_temperature(prompt, temperature=0.5))
32
print("\nTemperature 0.9 (More creative):\n", generate_with_temperature(prompt, temperature=0.9))
33
תוצאות:
PowerShell
45
1
python test_temperature.py
2
Temperature 0.3 (Less deterministic but coherent):
3
What are some of the best strategies within NFL Fantasy Football?
4
5
I've seen a lot of great strategies for predicting the next NFL season. I've seen great strategies for predicting the next NFL season.
6
7
I've seen a lot of great strategies for predicting the next NFL season. I've seen great strategies for predicting the next NFL season.
8
9
I've seen a lot of great strategies for predicting the next NFL season. I've seen great strategies for predicting the next NFL season.
10
11
I've seen a lot of great strategies for predicting the next NFL season. I've seen great strategies for predicting the next NFL season.
12
13
I've seen a lot of great strategies for predicting the next NFL season. I've seen great strategies for predicting the next NFL season.
14
15
I've seen a lot of great strategies for predicting the next NFL season. I've seen great strategies for predicting the next NFL season.
16
17
I've seen a lot of great strategies for predicting the next
18
19
Temperature 0.5 (Balanced):
20
What are some of the best strategies within NFL Fantasy Football?
21
22
1. Pick up the first pick and use it to draft a QB
23
24
In the past, I've mentioned that I tend to pick up the first pick in the first round. The best way to pick up the first pick is to take the first pick and then use it to draft a QB. I find that the more I draft the QB, the more I draft the QB. This is why I like to draft the first pick in the first round.
25
26
2. Draft a QB for the first time
27
28
This is an important one, but it's not the only one. Drafting a QB for the first time is a great way to start your fantasy season.
29
30
3. Draft a QB for the first time
31
32
This is the most important one. Drafting a QB for the first time is the most important one. Drafting a QB for the first time is the most important one.
33
34
Temperature 0.9 (More creative):
35
What are some of the best strategies within NFL Fantasy?
36
37
If you are looking for players that will be good for you, here is an updated list of key stats, which you can find on our official website:
38
39
All players were ranked in the top 10 fantasy players. These players are all high-rated defensive backs or running backs with good play across all phases of their careers. The players above were ranked from 5-5 for total points scored.
40
41
The chart below will allow you to visualize the players in your league.
42
43
All players have 5.5 sacks, 5 sacks and 2.5 tackles for loss on the season. They have a combined 11.3 sacks with a 4.6, 1.6 and 2.1 yards per carry average, respectively.
44
45
Each player has three touchdowns. The three touchdowns are tied for the top five fantasy points with 3 points in an entire game. The three touchdowns are tied for the top ten points with 2 points
בואו נבין את התוצאות:
- טמפרטורה נמוכה (0.3): המודל יתמקד בבחירות המילים הכי סבירות. אם לך חשובות הדיוק והתאמה, אז תעניין בטמפרטורה סביב המידה הזו. אך זה עליך לזכור שהמודל עשוי להתעצבן בהשתדלות לחזור על אותן המשפטים הדומים,
- טמפרטורת מדיום (0.5): טמפרטורה זו מאוד משווה בין התאמה ויצירתיות. זו מרחב מעניק מעניק מגוון מדי מבלי להפסיד מבנה. כפי שאתם יכולים לראות בתוצר היצירה, נוסף קצת איזון, אך עדיין יכולתם לראות חלק מהשיחזור בתוצר.
- טמפרטורת גבוהה (0.9): טמפרטורה זו מפעילה את הלמידים המקומיים בצורה הכי יצירתית שהם יכולים. כפי שאתם יכולים לראות, התוצר הזה שונה משני התוצאות הקודמות, בעל הרבה אקראיות ומגוון בתוכו.
הדוגמא העליונה מעצבת הבנה בסיסית של הטמפרטורה. בואו נסתכל על זה בדרך קטנה יותר פורטנית עם כמה מקרים של שימוש: "יצירת סיפורים יצירתיים" ו"הסבר טכני."
בואו נסתכל על זה בעזרת הקוד הבא כדי להבין איך הטמפרטורה משפיעה על שני השימושים האלה.
Python
x
1
import torch
2
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
3
4
# Load GPT-2 model and tokenizer
5
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
6
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
7
8
# Add pad token to tokenizer (GPT-2 doesn't have it by default)
9
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
10
11
# Function to generate response based on temperature
12
def generate_with_temperature(prompt, temperature, max_length=200):
13
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt', padding=True)
14
outputs = model.generate(
15
inputs.input_ids,
16
attention_mask=inputs['attention_mask'],
17
do_sample=True,
18
max_length=max_length,
19
temperature=temperature, # Only focusing on temperature
20
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
21
)
22
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
23
24
### USE CASE 1: CREATIVE STORY GENERATION ###
25
26
def creative_story_generation():
27
prompt = "Once upon a time, in a distant galaxy, there was a spaceship called Voyager."
28
29
# Negative Impact: Low temperature for creative writing (too deterministic, repetitive)
30
print("\n=== Creative Story with Low Temperature (0.2) - Negative Impact: ===")
31
low_temp_story = generate_with_temperature(prompt, temperature=0.2)
32
print(low_temp_story)
33
34
# Perfect Impact: High temperature for creative writing (more creative and varied)
35
print("\n=== Creative Story with High Temperature (0.9) - Perfect Impact: ===")
36
high_temp_story = generate_with_temperature(prompt, temperature=0.9)
37
print(high_temp_story)
38
39
### USE CASE 2: TECHNICAL EXPLANATION ###
40
41
def technical_explanation():
42
prompt = "Explain how blockchain works in simple terms."
43
44
# Negative Impact: High temperature for technical writing (too creative, inaccurate)
45
print("\n=== Technical Explanation with High Temperature (0.9) - Negative Impact: ===")
46
high_temp_explanation = generate_with_temperature(prompt, temperature=0.9)
47
print(high_temp_explanation)
48
49
# Perfect Impact: Optimal temperature for technical writing (accurate and focused)
50
print("\n=== Technical Explanation with Adjusted Temperature (0.7) - Perfect Impact: ===")
51
perfect_temp_explanation = generate_with_temperature(prompt, temperature=0.7)
52
print(perfect_temp_explanation)
53
54
# Run both use cases
55
creative_story_generation()
56
technical_explanation()
57
תוצר:
PowerShell
41
1
python temperature_impact.py
2
3
=== Creative Story with Low Temperature (0.2) - Negative Impact: ===
4
Once upon a time, in a distant galaxy, there was a spaceship called Voyager. It was a spaceship that had been brought back from the dead by the gods. It was a spaceship that had been brought back from the dead by the gods. It was a spaceship that had been brought back from the dead by the gods. It was a spaceship that had been brought back from the dead by the gods. It was a spaceship that had been brought back from the dead by the gods. It was a spaceship that had been brought back from the dead by the gods. It was a spaceship that had been brought back from the dead by the gods. It was a spaceship that had been brought back from the dead by the gods. It was a spaceship that had been brought back from the dead by the gods. It was a spaceship that had been brought back from the dead by the gods. It was a spaceship that had been brought back from the dead by the gods. It was a spaceship that had been
5
6
=== Creative Story with High Temperature (0.9) - Perfect Impact: ===
7
Once upon a time, in a distant galaxy, there was a spaceship called Voyager. The ship seemed to have been flying in space as well, like the spaceship in the movie "The Voyage Home". The Captain of the Voyager was Captain Jean-Luc Picard.
8
9
In the Star Trek movies, this is true. But in the movie, on Voyager, our hero is not Jean-Luc Picard. Jean-Luc, the villain, has no desire to lead us to vengeance against the dying star.
10
11
But what about Star Trek VI: The Undiscovered Country…
12
13
In a scene that's been in development for years (one you'll almost certainly see in an upcoming Star Trek film), in the middle of the movie (one you won't see until later in the film), we see that Picard is no longer in the Star Trek universe as is the story, to be played by the same actor who played Lieutenant Dax (who was in the movie), but Picard himself.
14
15
=== Technical Explanation with High Temperature (0.9) - Negative Impact: ===
16
Explain how blockchain works in simple terms.
17
18
Blockchain can be used to determine if the system is trustworthy and to prevent fraud, even if the system is used in a completely different manner. Blockchain can also be used to help determine how the system is run and to ensure that its operation is efficient.
19
20
This way all your trust in the system can be verified by your actions, and you can have full control over it. When you are not trusting a computer, it can be easy to get a hold of a server and then just change the software, allowing you to control and monitor transactions with the help of the blockchain. If your business uses distributed storage then it is easy to have more control over your activities.
21
22
What do I need to understand about blockchain?
23
24
To understand how blockchain works and how you can use it properly, you must first understand how blockchain works.
25
26
Bitcoins are digital tokens, created at the start of each generation that are used to
27
28
=== Technical Explanation with Adjusted Temperature (0.7) - Perfect Impact: ===
29
Explain how blockchain works in simple terms.
30
31
What are the key differences between Bitcoin and Ethereum?
32
33
Blockchain is a cryptographic protocol. It can be used to create any type of transaction. It is used to store data and create new entities. It is used as a system of communication in blockchain systems.
34
35
In Ethereum, the transaction is recorded, stored, and used to perform the transaction. It is a way to transfer information. The transaction is called a "blockchain."
36
37
Since the blockchain is used for many things, it is easy to understand how the technology works. The most important difference is that Ethereum uses the blockchain to create an interface to the Internet of Things. It is this interface that allows for data exchange and the creation of new entities.
38
39
Because of this, it is possible to perform the transactions on the blockchain. So, what is the difference between Bitcoin and Ethereum?
40
41
The Bitcoin and Ethereum blockchain is a distributed ledger.
עכשיו בואו נעצור ונבין את התוצר ליצירת סיפורים יצירתיים והסבר טכני לפי הגדרות הטמפרטורתיות ואיך התוצאה נפגעה על ידיהן. נבחן גם איך הגדרת הטמפרטורה עובדת בדיוק טוב לשימוש אחד והפך להפך לשימוש השני.
יצירת סיפורים יצירתיים
- טמפרטורת נמוכה (השפעה שלילית):כפי שאתם יכולים לראות, הסיפור היצירה מאוד משובך ומחסור במגוון.
- טמפרטורה גבוהה (השפעה מושלמת): כפי שאתם יכולים לראות מהייצוא, הסיפור לוקח כיוונים מעניינים והוא מאוד יצירתי. הייצוא גם מוסיף הרבה היבטים לסיפור, שעושה אותו מגוון, דמיוני, ומושלם לסיפור חדשני.
הסבר טכני
- טמפרטורה גבוהה (השפעה שלילית): חשוב לזכור ששמירה על הדיוק המדוייק היא מאוד חשובה עבור שימוש כמו השימוש בהסבר טכני. טמפרטורה גבוהה מובילה לרבות אקראיות ולמילים פחות סבירות שמוגדלות בתוכן התוצר המיוצר, שעושה אותו לא משנה לשירבוט טכני. אותו הדבר ניתן להסיק מהייצוא העליון שהוא יותר מוטעה וכולל רעיונות לא רלוונטיים.
- טמפרטורה מותאמת (השפעה מושלמת): שינינו את הטמפרטורה להגדרה שמוצעת לגיוון טוב ליצירת תוכן טכני. כפי שאתם יכולים לראות, הייצוא הוא הרבה יותר סודר כעת. בהגדרה הזו של טמפרטורה, המודל מנמע מההתבססות שלו כפי שהוא עושה בטמפרטורות נמוכות יותר ולא מאבד מובניות כפי שקורה בטמפרטורות גבוהות.
סיכוי
ראיתם את כל הדרכים בהן טמפרטורה יכולה להשפיע על יצירת תוכן ובאיזה טמפרטורה מושלמת לאיזה שימוש. גם תשימו לב שההגדרה של הטמפרטורה היא לא הכל בנוגע ליצירת תוכן; ת
Source:
https://dzone.com/articles/decoding-llm-parameters-temperature