EDT: Improving Large Language Models' Generation by Entropy-based Dynamic Temperature Sampling

简介

最近，大型语言模型（LLMs）在各种下游语言任务中表现出了出色的性能。温度采样是LLMs生成过程中常用的解码策略。然而，在大多数情况下，使用固定的温度参数，这可能不总是平衡生成质量和多样性的最佳选择。在本文中，我们提出了一种有效的基于熵的动态温度（EDT）采样方法，通过动态选择温度参数，在生成质量和多样性方面实现更平衡的性能。此外，我们还展示了4个不同生成基准的模型性能和综合分析。我们的实验表明，EDT在不同任务上显著优于现有策略。
作者讲解

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图表
解决问题

论文旨在解决LLM生成过程中温度参数固定的问题，提出了一种动态选择温度参数的方法，以实现更好的生成质量和多样性平衡。
关键思路

论文提出了一种基于熵的动态温度采样方法，通过动态选择温度参数以实现更好的生成质量和多样性平衡。
其它亮点

论文在四个不同的生成基准测试中展示了EDT方法的显著优越性，并且提供了详细的实验分析。论文还展示了模型的性能和综合分析，使用了多个数据集，并提供了开源代码。
相关研究

最近的相关研究包括：《Language Models are Few-Shot Learners》、《GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners》等。