Команда, работающая над большой языковой моделью, замечает, что её выходные данные не обладают достаточной вариативностью. Какой параметр следует изменить, чтобы увеличить разнообразие выходных данных?

Температура (Temperature) — это параметр, который контролирует случайность или креативность выходных данных языковой модели. Увеличение температуры делает выходные данные более разнообразными и менее предсказуемыми, поскольку модель выбирает токены из более широкого распределения вероятностей. Снижение температуры делает выходные данные более детерминированными и сфокусированными. Размер пакета (Batch size) влияет на стабильность обучения и скорость сходимости, но не на разнообразие генерируемого текста. Скорость обучения (Learning rate) определяет, насколько сильно веса модели корректируются при каждом шаге оптимизации, влияя на процесс обучения, а не на характеристики генерации. Тип оптимизатора (Optimizer type) также относится к процессу обучения модели, а не к её способности генерировать разнообразный текст.