ChatGPT를 Slack에 통합할 때 아래와 같이 “Temperature”라는 매개 변수를 포함했습니다.
뜻이 궁금해서 찾아봤습니다.
const options = {
engine: 'gpt-3.5-turbo',
prompt: message,
maxTokens: 150,
temperature: 0.7,
...session,
};
const aiResponse = await openai.complete(options);ChatGPT는 다음과 같이 이 질문에 잘 대답할 수 있습니다.
Q: Openai API에서 온도는 무엇을 의미합니까?
ChatGPT: OpenAI API에서 “온도”입니다.
언어 생성 모델에서 생성된 텍스트의 다양성(degree of diversity)을 조절하는 하이퍼파라미터보지마. 즉, 온도 값이 높을수록 모델이 더 뚜렷한 세트를 생성하고 값이 낮을수록 더 일관된 세트를 생성합니다.
예를 들어 온도 값이 높으면 모델은 여러 옵션을 고려하여 텍스트를 생성합니다.
이것은 모델이 더 많은 임의성을 가질 수 있게 하고 때로는 예상치 못한 문장을 생성할 수 있습니다.
반면에 온도 값이 낮으면 모델은 가능한 옵션 중에서 가장 가능성이 높은 옵션을 선택합니다.
이렇게 하면 보다 일관성 있는 텍스트를 만들 수 있지만 다소 지루하거나 예측 가능한 결과가 발생할 수도 있습니다.
일반적으로 온도 값의 범위는 0에서 무한대입니다.
일반적으로 0.5 ~ 1.0 사이의 값이 일반적으로 좋은 결과를 얻을 수 있는 범위보지마. 그러나 모델에 따른 최적값을 찾기 위해서는 실험적으로 찾아야 한다.
Q: 보다 객관적인 데이터를 얻기 위해 권장되는 온도 값은 무엇입니까?
ChatGPT: 보다 객관적인 데이터를 얻기 위해서는 온도 값을 상황에 맞게 조정해야 합니다.
일반적으로 문장의 의미가 명확한지 확인하면서 다양성과 일관성 사이의 균형을 맞추는 것이 좋습니다.
모델마다 최적의 온도 값이 다를 수 있으며, 생성할 텍스트의 종류에 따라 최적의 온도 값이 다를 수 있습니다.
따라서 최적의 온도 값을 찾기 위해서는 몇 가지 값을 실험적으로 시도해야 합니다.
일반적으로 0.5에서 1.0 사이의 온도 값으로 좋은 결과를 얻습니다.
그러나 온도 값이 너무 낮으면 생성된 문장이 반복되거나 지루해질 수 있고, 온도 값이 너무 높으면 생성된 문장이 일관성이 없거나 모호해질 수 있습니다.
따라서 일반적으로 온도 값을 조정할 때 여러 번 실험하고 최종 결과를 평가하고 적절한 값을 선택하는 것이 좋습니다.
아래 블로그와 관련된 실험을 진행했는데 재미있고 간단한 결과가 보여서 ChatGPT로 병합했습니다.
예제로 바로 들어가보면 직관적으로 알 수 있습니다.
https://algowriting.medium.com/gpt-3-temperature-setting-101-41200ff0d0be
GPT-3 온도 설정 101
OpenAI의 GPT-3 모델은 인공지능 음성 생성 분야에서 많은 주목을 받고 있다.
이 모델은 다양한 자연어 처리 작업에서 잘 수행되며 음성 생성 작업에서 훨씬 더 놀라운 결과를 보여줍니다.
그러나 이러한 모델로 자연스러운 문장을 생성하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.
이 시점에서 온도의 개념이 등장하고 글쓰기 과정에서 효과적으로 사용될 수 있습니다.
온도는 생성된 텍스트의 일관성과 다양성을 제어하는 하이퍼파라미터입니다.
온도가 높을수록 더 다양한 문장이 생성되고 온도가 낮을수록 더 일관된 문장이 생성됩니다.
온도 값을 변경하면 모델의 출력 분포가 달라지기 때문에 다양한 세트를 생성하려면 높은 값을 선택하고 일관된 세트를 생성하려면 낮은 값을 선택하는 것이 좋습니다.
온도 값을 선택하는 것은 여러 요인에 따라 달라집니다.
일반적인 요소는 만들려는 텍스트 유형입니다.
예를 들어, 더 높은 온도 값은 소설이나 시와 같은 문학 작품에 더 적합할 수 있는 반면, 더 낮은 온도 값은 기사나 보도 자료에 더 적합할 수 있습니다.
온도 값을 조정하는 것도 작업의 목적에 따라 다릅니다.
텍스트를 자유롭게 생성하려면 높은 온도 값을 선택하고 특정 주제에 대해 명확하고 일관된 텍스트를 생성하려면 낮은 온도 값을 선택하는 것이 좋습니다.
온도 값은 0에서 무한대 사이의 값으로 설정할 수 있습니다.
0.5에서 1.0 범위의 온도 값은 일반적으로 GPT-3 모델에서 좋은 결과를 제공합니다.
그러나 이 값은 생성하려는 각 모델, 데이터 세트 및 텍스트 유형에 최적일 수 있습니다.
따라서 실험적으로 다른 값을 시도하여 최적의 온도 값을 찾을 수 있습니다.
마지막으로 GPT-3 모델에서 온도 값을 조정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
가장 쉬운 방법은 API 요청에 온도 값을 제공하는 것입니다.
OpenAI API를 사용하면 “Temperature” 매개변수로 온도 값을 조정할 수 있습니다.
또한 일부 언어 모델 라이브러리(예: Hugging Face)는 최적의 온도 값을 자동으로 조정하는 알고리즘을 제공합니다.
이러한 기능을 사용하면 온도 값을 쉽게 조정할 수 있습니다.
온도 값은 텍스트 생성 결과를 크게 바꿀 수 있는 중요한 하이퍼파라미터입니다.
따라서 적절한 값을 선택하여 텍스트 생성 작업을 수행하는 것이 좋습니다.