【LLMの揺らぎ制御】Temperature / Top-p / Top-k / 反復ペナルティの実証的検証

この記事は、LLMの主要な出力パラメータの実践的な探求を提供し、テキスト生成の可変性に対するそれらの影響に焦点を当てています。外部APIに依存しない最小限の実験設定を使用することで、開発者にとってこれらのパラメータの実用的な理解を提供します。モデルの品質を評価しないという制限は、記事の定義された範囲を考慮すると妥当な制約です。

• •この記事は、Temperature、Top-p、Top-kのサンプリング戦略の動作の違いを示しています。
• •PythonとNumPyに基づく最小限の実験設定を利用しています。
• •焦点は、パラメータ効果の理解であり、全体的なモデルパフォーマンスの評価ではありません。