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展现出了出色的性能。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可能并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来实现在生成质量和多样性方面更平衡的性能。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

论文提出了一种有效的基于熵的动态温度采样方法，旨在解决固定温度参数不一定能够平衡生成质量和多样性的问题。同时，论文还在四个不同的生成基准测试中展示了模型的性能和综合分析。
关键思路

论文的关键思路是使用基于熵的动态温度采样方法，通过动态选择温度参数来平衡生成质量和多样性。
其它亮点

论文的实验设计充分，使用了四个不同的生成基准测试。此外，论文还展示了EDT方法在不同任务中明显优于现有策略。
相关研究

最近的相关研究包括使用变分自编码器的温度采样方法和使用基于树的采样方法等。