GPT3 , ChatGPT에서 Temperature 의미

ChatGPT를 슬랙 연동하다가 아래 처럼 temperature 라는 파라미터를 넣었는데, 의미가 궁금 해서 찾아보았습니다.

              const options = {
                engine: 'gpt-3.5-turbo',
                prompt: message,
                maxTokens: 150,
                temperature: 0.7,
                ...session,
              };

              const aiResponse = await openai.complete(options);

이런건 ChatGPT가 답을 잘해주죠.. 아래와 같습니다.

Q: openai api에서 temperature 는 어떤 의미이야?

ChatGPT: OpenAI API에서 "temperature"은 언어 생성 모델에서 생성된 텍스트의 다양성(degree of diversity)을 조절하는 하이퍼파라미터입니다. 즉, _temperature 값이 높을수록 모델이 생성하는 문장이 더 다양해지고, 값이 낮을수록 더 일관성 있는 문장이 생성_됩니다.

예를 들어, temperature 값이 높은 경우, 모델은 다양한 선택지를 고려하여 텍스트를 생성합니다. 이는 모델이 더 많은 무작위성(randomness)을 가지게 하며, 때로는 예상치 못한 문장을 생성할 수도 있습니다. 반면에, temperature 값이 낮은 경우, 모델은 가능한 선택지 중에서 가장 확률이 높은 것을 선택하게 됩니다. 이는 보다 일관성 있는 텍스트를 생성할 수 있게 하지만, 다소 지루하거나 예상 가능한 결과를 만들 수도 있습니다.

일반적으로, temperature 값의 범위는 0에서 무한대입니다. 일반적으로 0.5 ~ 1.0 사이의 값이 일반적으로 좋은 결과를 얻을 수 있는 범위입니다. 하지만, 모델에 따라 최적의 값을 찾기 위해서는 실험적인 방법으로 찾아봐야 합니다.

Q: 보다 객관적인 데이터를 얻기 위한 temperature 추천값은?

• ChatGPT: 보다 객관적인 데이터를 얻기 위해서는 temperature 값을 상황에 맞게 조절해야 합니다. 일반적으로, 다양성과 일관성 사이의 균형을 유지하면서도 문장의 의미가 분명하게 전달되도록 하는 것이 좋습니다.

모델마다 최적의 temperature 값은 다를 수 있으며, 또한 생성하고자 하는 텍스트의 종류에 따라 최적의 temperature 값이 다를 수 있습니다. 따라서, 최적의 temperature 값을 찾기 위해서는 여러 가지 값을 실험적으로 시도해 보아야 합니다.

일반적으로, temperature 값이 0.5 ~ 1.0 사이에서 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 temperature 값이 너무 낮으면 생성된 문장이 반복되거나 지루해질 수 있으며, temperature 값이 너무 높으면 생성된 문장이 일관성이 없거나 의미가 모호해질 수 있습니다.

따라서, 일반적으로는 temperature 값을 조절하면서 여러 번 실험을 시도하고, 최종 결과를 평가하여 적절한 값을 선택하는 것이 좋습니다.

 

 

아래 블로그에 관련된 실험을해서 재미있는 쉬운 결과를 보여주고 있어서 ChatGPT로 요약해 보았습니다.

직접들어가서 예시를 보시면 직관적으로 아실수 있습니다.
https://algowriting.medium.com/gpt-3-temperature-setting-101-41200ff0d0be

GPT-3 Temperature Setting 101

OpenAI의 GPT-3 모델은 인공지능 언어 생성 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이 모델은 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 언어 생성 작업에서는 더욱 놀라운 결과를 보여줍니다. 하지만 이러한 모델을 이용하여 자연스러운 문장을 생성하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 이때 Temperature라는 개념이 등장하여 텍스트 생성 과정에서 효과적으로 활용될 수 있습니다.

 

Temperature란 생성된 텍스트의 일관성과 다양성을 조절하는 하이퍼파라미터입니다. Temperature가 높으면 더 다양한 문장을 생성하게 되며, 낮으면 더 일관성 있는 문장을 생성하게 됩니다. Temperature 값을 바꾸면 모델의 출력 분포가 달라지기 때문에, 다양한 문장을 생성하고자 할 때는 높은 값을 선택하고, 일관성 있는 문장을 생성하고자 할 때는 낮은 값을 선택하는 것이 좋습니다.

 

Temperature 값을 선택하는 것은 여러 가지 요소에 따라 달라집니다. 대표적인 요소는 생성하고자 하는 텍스트의 종류입니다. 예를 들어, 소설이나 시 등 문학적인 작품에서는 높은 Temperature 값이 더 적절하며, 기사나 보도 문서 등에서는 낮은 Temperature 값이 더 적절합니다. 또한, Temperature 값을 조절하는 것은 작업의 목적에 따라 달라집니다. 자유롭게 문장을 생성하고자 한다면 높은 Temperature 값을 선택하고, 주어진 주제에 대해 명확하고 일관성 있는 문장을 생성하고자 한다면 낮은 Temperature 값을 선택하는 것이 좋습니다.

 

Temperature 값은 0과 무한대 사이의 값으로 설정할 수 있습니다. GPT-3 모델에서 일반적으로 좋은 결과를 얻을 수 있는 Temperature 값의 범위는 0.5 ~ 1.0 정도입니다. 하지만, 이 값은 모델마다, 데이터셋마다, 생성하고자 하는 텍스트의 종류마다 최적의 값을 가질 수 있습니다. 따라서, 실험적인 방법으로 여러 가지 값을 시도해 보아야 최적의 Temperature 값을 찾을 수 있습니다.

 

마지막으로, GPT-3 모델에서 Temperature 값을 조절하는 방법은 다양합니다. 가장 간단한 방법은 API 요청 시 Temperature 값을 지정하는 것입니다. OpenAI API의 경우, "temperature" 파라미터를 이용하여 Temperature 값을 조절할 수 있습니다. 또한, 몇몇 언어모델 라이브러리(예: Hugging Face)는 자동으로 최적의 Temperature 값을 조절하는 알고리즘을 제공하기도 합니다. 이러한 기능을 활용하여 쉽게 Temperature 값을 조절할 수 있습니다.

 

Temperature 값은 텍스트 생성의 결과를 크게 바꿀 수 있는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 따라서, 적절한 값을 선택하여 텍스트 생성 작업을 수행하는 것이 좋습니다.