LLMのTemperatureとは？最適なTemperatureの設定はあるのか？

LLM（大規模言語モデル）の出力を調整するための重要なパラメーターの一つに「Temperature」があります。この設定は、モデルが生成するテキストのランダム性と創造性に大きく影響を与えます。Temperatureの設定を理解し、適切に調整することで、LLMの出力をより効果的に制御し、目的に応じた最適な結果を得ることができます。

Temperatureとは？

Temperatureは、モデルが次に選ぶトークン（単語や文字）の確率分布をどれだけ「滑らか」にするかを制御するパラメーターです。具体的には、Temperatureが低いほど、モデルは最も高い確率のトークンを選びやすくなり、結果として出力が決定論的（予測可能）になります。一方、Temperatureを高く設定すると、確率の低いトークンも選ばれる可能性が増え、出力がよりランダムで多様性のあるものになります。

Temperatureの設定方法

• 低いTemperature（例：0.2）:
  • 用途: ファクトベースの質問応答（FAQ）や技術文書の生成など、正確で一貫性のある出力が求められる場合。
  • 効果: 最も高い確率のトークンが選ばれやすく、出力が安定し、予測可能なものになります。例えば、技術文書や法的文書の生成においては、低いTemperature設定が適しています。これにより、モデルは一貫性のある、正確な情報を提供することができます。
• 高いTemperature（例：0.8）:
  • 用途: 詩の生成や創造的な文章の作成など、多様性や創造性が求められる場合。
  • 効果: 確率の低いトークンも選ばれる可能性が増え、出力が多様で創造的なものになります。例えば、物語の生成や広告コピーの作成においては、高いTemperature設定が適しています。これにより、モデルはより多様で創造的なアイデアを提供することができます。

実際の設定例

例えば、しりとりの回答候補を生成する場合、Temperatureを低く設定すると、毎回同じような回答が返ってくることが期待されます。一方、Temperatureを高く設定すると、より多様な回答が得られる可能性があります。具体的には、Temperatureを0.2に設定すると、「りんご」という単語に対して「ごりら」や「ごま」など、最も確率の高い回答が返ってくるでしょう。しかし、Temperatureを0.8に設定すると、「ごりら」や「ごま」だけでなく、「ごぼう」や「ごまめ」など、より多様な回答が返ってくる可能性があります。

注意点

• バージョン依存: LLMのバージョンによって、Temperature設定の影響度が異なる場合があります。異なるバージョンのモデルでは、同じTemperature設定でも出力が異なることがあります。そのため、特定のバージョンに依存しないように注意が必要です。
• 他のパラメーターとの併用: 一般的には、Temperatureと他のパラメーター（例：Top P）を同時に変更しないことが推奨されます。これにより、モデルの出力が予測しやすくなり、意図しない結果を避けることができます。
• 目的に応じた設定: Temperature設定は、生成するテキストの目的に応じて適切に調整することが重要です。例えば、技術文書の生成には低いTemperature設定が適している一方で、創造的な文章の生成には高いTemperature設定が適しています。

適切なTemperature設定とは？

LLMの目的や用途に合わせて適宜、Temperatureの設定は検証をする必要があります。

例えば、低いTemperature設定（例：0.2〜0.4）

用途

• ファクトベースの質問応答（FAQ）: 正確で一貫性のある回答が求められる場合。
• 技術文書の生成: 専門的で正確な情報が必要な場合。
• 法的文書の作成: 法律に基づいた正確な表現が求められる場合。

効果

一貫性: 同じ入力に対して一貫した出力が得られます。

安定性: 最も高い確率のトークンが選ばれやすく、出力が安定し予測可能なものになります。

中程度のTemperature設定（例：0.5〜0.7）

用途

• 一般的な会話: 自然で流暢な会話が求められる場合。
• ブログ記事の作成: 読みやすく、かつ情報が正確であることが求められる場合。

効果

• バランス: 安定性と創造性のバランスが取れた出力が得られます。
• 自然さ: 自然で流暢な文章が生成されやすくなります。

高いTemperature設定（例：0.8〜1.0）

用途

• 詩の生成: 創造性が求められる場合。
• 物語の作成: 多様で予測不可能な展開が求められる場合。
• 広告コピーの作成: 独創的で目を引く表現が求められる場合。

効果

• 創造性: 確率の低いトークンも選ばれる可能性が増え、出力が多様で創造的なものになります。
• 多様性: 同じ入力に対しても異なる出力が得られやすくなります。

LLMのモデルによってTemperature設定は変える必要があるのか？

LLM（大規模言語モデル）のバージョンが異なると、同じTemperature設定でも出力の特性が変わることがあります。これは、モデルのアーキテクチャやトレーニングデータ、トレーニング手法の違いによるものです。

まず、モデルのアーキテクチャの違いがTemperature設定に影響を与える要因の一つです。異なるバージョンのモデルは、アーキテクチャが異なる場合があります。例えば、Transformerベースのモデルでも、バージョンが進むごとに改良が加えられ、Attentionメカニズムやレイヤーの数、パラメーターの調整が行われることがあります。これにより、同じTemperature設定でも出力の特性が変わることがあります。初期のモデルは、Temperature設定に対する感度が高く、低いTemperature設定でも出力が安定しないことがありますが、改良されたモデルは、Temperature設定に対する感度が低く、より安定した出力が得られることがあります。

次に、トレーニングデータの違いもTemperature設定に影響を与えます。モデルのバージョンが異なると、トレーニングデータも異なる場合があります。新しいバージョンのモデルは、より多様で質の高いデータでトレーニングされていることが多いです。これにより、Temperature設定に対するモデルの反応が変わることがあります。初期のデータセットは、データの多様性が低く、Temperature設定に対するモデルの反応が予測しにくいことがありますが、改良されたデータセットは、データの多様性が高く、Temperature設定に対するモデルの反応が予測しやすくなります。

さらに、トレーニング手法の違いもTemperature設定に影響を与えます。モデルのバージョンが進むごとに、トレーニング手法も改良されることがあります。例えば、ファインチューニングやデータオーグメンテーション、正則化手法の改良などが行われることがあります。これにより、Temperature設定に対するモデルの反応が変わることがあります。初期のトレーニング手法は、Temperature設定に対するモデルの反応が不安定なことがありますが、改良されたトレーニング手法は、Temperature設定に対するモデルの反応が安定し、予測しやすくなります。

具体的な例として、GPT-2とGPT-3の比較を挙げます。GPT-2は、Temperature設定に対する感度が高く、低いTemperature設定でも出力が安定しないことがあります。例えば、Temperatureを0.2に設定しても、出力が一貫しない場合があります。一方、GPT-3は、改良されたアーキテクチャとトレーニング手法により、Temperature設定に対する感度が低く、より安定した出力が得られます。例えば、Temperatureを0.2に設定すると、安定して一貫性のある出力が得られます。