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似乎大家都知道“温度几乎总是需要大于0”，但我觉得这种说法并不像大家认为的那样权威。我理解如果一个人在创造性写作，他会希望较高的温度以得到不那么无聊的想法，但如果提示是关于STEM（科学、技术、工程和数学）主题或仅仅是事实信息，较高的温度难道不会迫使大型语言模型（LLM）偏离更可能正确的答案，陷入更可能是错误答案的迷宫，并且更可预测地产生幻觉吗？

讨论总结

原帖询问温度为0是否不好，评论者们从不同角度进行了讨论。有的从模型原理出发，如LLMs在温度为1时产生损失最小化概率分布，温度为0会偏离该分布所以不好；有的通过举例，如以偏置硬币、香蕉相关问题、html5代码测试等说明温度为0的情况；也有从自身测试结果出发，指出小模型使用温度0未出现文本退化或循环，反而测试分数更好等情况。总体氛围比较理性、专业，充满技术探讨氛围。

主要观点

  1. 👍 温度为0可能导致文本退化（重复和循环）
    • 支持理由：如在小型桌面系统中零温度下循环行为会更快出现，贪心采样（温度 = 0）会导致文本退化等情况。
    • 反对声音：有评论者通过测试发现小3B模型使用温度0未出现文本退化或循环。
  2. 🔥 温度不是准确性的度量标准
    • 正方观点：LLM的输出取决于输入和训练数据，不同场景和模型有不同最佳温度点。
    • 反方观点：无明显反对观点提出。
  3. 💡 温度为0并不一定是坏事
    • 解释：如在某些特定的程序测试中温度0.0时结果更完美；对于强制推理模型，温度为0时停止思考直接得出答案有一定好处。
  4. 👍 低温度有助于集中概率于少数标记，但可能有不良影响
    • 支持理由：低温度（temp）有助于将概率集中在单个或少数几个标记（token）。
    • 反对声音：超过表示连贯思想的最小文本表示所需的值，模型就可能陷入自我陶醉的状态。
  5. 🔥 温度影响答案的可变性而非质量
    • 正方观点：逐个生成标记时，温度旨在影响答案的可变性而非质量。
    • 反方观点：无明显反对观点提出。

金句与有趣评论

  1. “😂 Temperature aims to influence the variability of the answer not the quality of the answer.”
    • 亮点：简洁地阐述了温度对答案的影响。
  2. “🤔 贪心采样（温度 = 0）会导致文本退化（重复和循环）。”
    • 亮点：直接点明温度为0在贪心采样下的文本问题。
  3. “👀 低 temps 是 preferred 如果 you can 和 want to collapse probabilities in a single/few tokens。”
    • 亮点：用一种比较独特的表述解释低温度的作用。
  4. “😂 我不会说它是“坏”的。只是用于确定性输出和测试的东西。”
    • 亮点：对温度为0给出了一种不同的理性解读。
  5. “🤔 在底层，一个大型语言模型只是一个概率引擎。”
    • 亮点：点出大型语言模型的本质，有助于理解温度对其的影响。

情感分析

总体情感倾向比较中性客观。主要分歧点在于温度为0对模型输出的影响到底是好是坏。产生分歧的原因在于不同的测试场景、模型类型以及对模型性能评估的不同标准等，有的从模型原理角度认为温度为0不好，而有的通过实际测试或者特定场景下发现温度为0也有积极的一面。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同模型对于温度参数的不同敏感度以及背后的原因可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果能够确定不同场景下的最佳温度参数，对于提高模型输出质量、减少资源浪费等方面有着积极的潜在影响。

详细内容：

《Reddit 热议：温度为 0 对语言模型输出的影响》

在 Reddit 上，一则题为“Can you ELI5 why a temp of 0 is bad?”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。帖子主要探讨了在语言模型中，温度为 0 是否不好这一问题，特别是在 STEM 主题或提供事实信息的场景中，较高的温度是否会导致模型偏离更可能正确的答案，产生更多错误和幻觉。

讨论焦点与观点分析： 有人表示，经验上看，温度为 0（贪婪采样）可能导致文本退化（重复和循环），比如在 Mistral Small 24B 2501 模型中，建议的温度设置为 0.15 时就可能出现这种情况。但也有人指出，对于核采样来说可能是完全不同的情况。 有人认为，温度的作用是影响答案的可变性而非质量，由于是逐个标记进行操作，且一些标记在所有可能答案中的频率很高，固定温度为 0 不能保证不会一直给出错误答案，特别是在词汇特定的 STEM 主题中。 有人通过自身在 LocalLlama 的经历表示，将温度设置为 0.01 一直效果很好，特别是在不希望有任何随机性的情况下。 还有人分享了相关资源和链接，以更深入地探讨温度对模型输出的影响。

有人提出，信息理论和概率与热力学紧密相连，较高的温度在概率和热力学中都意味着更高的熵。 有人认为，在物理中，处于系统激发态的概率取决于温度。在绝对零度时，处于基态；当温度升高时，处于激发态的概率增加。 有人解释，从底层来看，语言模型就是一个概率引擎，温度决定了在选择下一个标记之前应用的概率分布，当温度为 0 时，最终会陷入循环。

有人指出，对于较小的模型，温度为 0 可能导致重复等问题，但对于较大的模型通常不会，但即使温度为 0 可行，也不一定能带来更好的性能。 有人分享了实验结果的链接，表明在多项选择题中，温度 1.0 和 0.0 的影响较小。

有人认为，低温度适用于希望压缩概率在单个或几个标记中的情况，但可能导致模型过度迷恋自身输出。 有人认为，当温度为 0 时，相当于总是选择最可能的标记，温度为 1 则保持分布不变，温度趋于无穷则变为均匀分布。

有人通过比喻说明，温度为 0 就像老师严格对照标准答案评分，而较高温度则允许一定的灵活性。 有人认为，LLM 是训练来在温度为 1 时产生损失最小化的概率分布，温度为 0 不好是因为偏离了这个分布会导致能力受损。

总之，关于温度为 0 是否不好的讨论，观点多样，取决于具体的使用场景、模型大小等因素。