Observing discrepancy in completions with temperature = 0(openai temperature 0)

ChatGPT账号购买平台发布时间：2024-03-01 浏览量：5

OpenAI温度为0的用处和设置方法详解

I. OpenAI温度为0的介绍

A. 温度对话API

温度对话API是利用OpenAI ChatCompletion模型创建response的一种方法。它使用gpt⑷模型，并通过设置温度为0来影响模型的行动。另外，还可以设置系统角色和内容来指点模型生成准确一致的回答。

B. 温度的含义

温度设置为0意味着模型总是选择几率最高的词作为回答。相比之下，较低的温度值会致使模型更偏向于选择高几率的词，而较高的温度值会致使模型更偏向于选择低几率的词。这类设置对增强准确性和一致性很有帮助，并且会影响模型回答的多样性和变化性。

II. OpenAI温度为0的设置方法

A. 加载语言模型和工具

为了使用OpenAI温度为0的功能，我们首先需要加载控制代理的语言模型，并准备好使用的工具。对语言模型，我们可使用gpt⑷模型，对应的工具可以是llm-math，根据具体需求进行加载。

B. 温度值的设置

在ChatOpenAI中设置温度为0，以控制模型的行动。这样一来，模型将始终选择最高几率的词作为回答，从而保证回答的准确性和一致性。

III. OpenAI温度为0的注意事项

A. 温度变更更新

OpenAI在更新中改变了温度的表示方式，从0到1变成了0到2。但是这个变化只对playground界面进行了更新，对代码生成部份并没有影响。

B. 温度范围变更

官方决定将温度的范围从0到1扩大至0到2。这个变化可能会影响到代码生成的部份。

C. 温度值的屡次运行结果

使用原生openai SDK运行模型时，温度为0的运行结果有可能有所区别。目前官方规定温度的范围为0到1，即0%到100%。

IV. OpenAI温度为0的利用案例

A. GPT⑶的温度教学

可以通过展现区别温度值和频率惩罚的设置来教导他人怎样使用GPT⑶。例如，向他们展现温度为0和1时的区分，和如何根据具体需求选择适合的温度值。

openai temperature 0的进一步展开说明

问题：关于肯定性的疑问

这是一个非常有趣的问题，困扰了很长一段时间。我认为，最全面的答案在这里给出了：A question on determinism。

1. 贪婪解码策略与肯定性的分歧

虽然你在你的假定中是正确的，@sam_nabla，但经验证明，它其实不具有肯定性。即便使用贪婪解码策略，关于浮点运算的微小差异也会致使区别的生成结果。简单来讲：当前两个token的对数几率非常类似时，由于使用的位数是有限的，选择生成几率较低的token的几率是不为零的。

2. 自回归解码的影响

值得注意的是，由于解码是以自回归方式进行的，一旦选择了区别的token，全部生成的序列就会发散，由于这个选择会影响生成每一个随后的token的几率。

3. 解答希望

希望以上内容能帮到您。

Reference:

This is a very interesting question that has been around for some time. In my view, the most comprehensive answer was given here: A question on determinism

Even though you are right in your hypothesis @sam_nabla, it doesn’t hold empirically. Even with a greedy decoding strategy, small discrepancies regarding floating point operations lead to divergent generations. In simpler terms: when the top-two tokens have very similar log-probs, there’s a non-zero probability of choosing the least probable one due to the finite number of digits that you’re using for multiplying probs and storing them.

It should also be noted that, as the decoding occurs in an autoregressive way, once you have picked a different token the whole generated sequence will diverge, as this choice affects to the probability of generating every subsequent token.

Hope that helps.

openai temperature 0的常见问答Q&A

问题1：OpenAI的GPT⑷是如何生成会议记要的？

答案：使用OpenAI的GPT⑷生成会议记要的具体步骤以下：

打开GPT⑷的创建会议记要的API。
设定必要的参数，如模型选择和温度。
提供会议记要的输入文本作为GPT⑷的prompt。
调用API生成会议记要。
接收并解析生成的会议记要结果。

例如，下面是使用OpenAI的GPT⑷生成会议记要的代码示例：

import openai
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt⑷",
    temperature=0,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are the assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Create a meeting summary."
        }
    ]
)
meeting_summary = response.choices[0].message.content

通过以上步骤，你可使用OpenAI的GPT⑷轻松创建会议记要生成AI。

问题2：LangChain在哪些方面存在问题？

答案：LangChain存在以下问题：

搜索功能不够强大：LangChain的搜索功能在查找相关信息时可能存在一定的局限性，没法满足用户的全部需求。
前端体验不佳：LangChain的前端在用户交互方面可能存在一些不便利的地方，影响了用户的使用体验。
React框架问题：LangChain使用的React框架可能存在一些潜伏的问题，致使系统的稳定性和性能方面存在一定的挑战。

以上是关于LangChain存在的问题的扼要总结。

问题3：怎样使用OpenAI的GPT⑶的温度参数？

答案：使用OpenAI的GPT⑶的温度参数的方法以下：

设定温度值：选择一个温度值，可以是0到1之间的小数，也能够是更大的值。
温度为0：当温度为0时，模型会选择几率最高的单词作为输出，结果会更加肯定和肯定性。
温度大于0：当温度大于0时，模型会斟酌几率较低的单词，并给出更多变化、随机性和创造力的输出。

例如，在使用OpenAI的GPT⑶的API时，设置温度为0的代码示例以下：

import openai
response = openai.Completion.create(
    model="text-davinci-003",
    temperature=0,
    prompt="How to use OpenAI GPT⑶ temperature?"
)
output_text = response.choices[0].text

通过使用区别的温度值，可以根据需要控制OpenAI的GPT⑶的输出结果。

问题4：在使用温度为0的情况下视察到输出的不一致？

答案：当在使用温度为0的情况下视察到输出的不一致时，可能存在以下缘由：

模型随机性：即便在温度为0的情况下，模型在生成输出时仍存在一定的随机性，可能会出现微小的差异。
输入变化：输入的微小变化可能会致使输出结果的区别，即便在温度为0的情况下。
模型更新：OpenAI不断更新模型，可能会对输出结果产生影响，即便使用相同的输入和温度。

因此，在使用温度为0时，依然可能视察到输出结果的不一致。

问题5：在’Playground’中API温度从0变成1再变成2时视察到的偏差

答案：在’Playground’中，当将API的温度从0变成1再变成2时视察到的偏差多是以下缘由致使的：

模型更新：OpenAI可能在’Playground’中更新了模型，致使温度的表示方式产生了变化。
界面更新：’Playground’界面可能仅更新了温度的显示方式，并没有实际更改温度的取值范围。

因此，区别温度值的偏差多是由模型更新或界面更新引发的。

问题6：为何相同的提示在GPT⑷中给出区别的答案？

答案：在GPT⑷中，相同的提示给出区别的答案多是以下缘由致使的：

随机性：即便使用相同的提示和参数，在生成答案时，模型依然存在一定的随机性，可能会给出区别的答案。
模型更新：OpenAI可能对GPT⑷模型进行了更新，致使其行动和输动身生了变化。
输入上下文：模型在生成答案时可能会斟酌输入的上下文和环境因素，区别的上下文可能致使区别的答案。

因此，即便在相同的情况下，相同的提示可能在GPT⑷中给出区别的答案。

问题7：温度范围是从0到1或者从0到2？

答案：温度范围从0到1或者从0到2的问题有一定争议，多是由于以下缘由致使的：

官方指南变化：OpenAI可能在区别的时间发布了区别的官方指南，致使了温度范围的描写存在差异。
区别情境：在区别的上下文和场景下，温度范围的表示方式可能会有所区别。
误解或毛病信息：关于温度范围的表述可能出现了误解或毛病信息。

因此，对温度范围是从0到1或者从0到2，需要参考OpenAI的官方指南以确保准确理解。

问题8：温度为0.0的使用案例有哪几种？

答案：温度为0.0的使用案例包括以下情况：

需要肯定性输出：当需要模型给出肯定的输出时，可以将温度设为0.0，确保模型选择几率最高的单词进行生成。
对输出结果要求严格：当希望输出结果与输入具有一致性和精确性时，温度为0.0可以减少模型的随机性和变化。
特定领域的利用：在某些特定领域的利用中，对特定任务和数据集，温度为0.0可能产生更接近期望结果的输出。

温度为0.0的使用案例可以满足需要肯定性输出和严格要求的利用需求。

问题9：怎么从文本中提取行动项？

答案：从文本中提取行动项的具体步骤以下：

定义一个函数或方法来处理文本输入，如action_item_extraction(transcription)。
调用相关API或库，如OpenAI的ChatCompletion接口。
设置必要的参数，如模型选择和温度。
将文本作为输入传递给API，并获得返回的响应结果。
解析API的响应，提取其中的行动项信息。

例如，下面是一个从文本中提取行动项的示例代码：

def action_item_extraction(transcription):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt⑷",
        temperature=0,
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": "You are the assistant."
            },
            {
                "role": "user",
                "content": transcription
            }
        ]
    )
    action_items = extract_action_items(response.choices[0].message.content)
    return action_items

通过以上步骤，你可以从文本中提取出行动项并进行进一步的处理和分析。

问题10：怎样设置ChatGPT API中的温度值和top_p值？

答案：在ChatGPT API中设置温度值和top_p值的方法以下：

创建ChatOpenAI对象并设置温度和top_p的初始值，如chat = ChatOpenAI(temperature=0, top_p=0.9)。
根据需求调剂温度和top_p的值，可以通过调用相关方法进行动态调剂，如chat.set_temperature(0.5)、chat.set_top_p(0.8)。
调用ChatOpenAI对象的相关方法进行对话交互，如chat.send_message("Hello!")、chat.get_reply()。
根据返回的结果进行下一步的操作，如输出回复或使用回复进行其他任务。

通过以上步骤，你可以灵活地设置ChatGPT API中的温度和top_p值，并控制对话模型的输出结果。

问题11：将温度值设置为0，但响应结果依然区别的缘由是甚么？

答案：将温度值设置为0，但响应结果依然区别的缘由多是以下缘由致使的：

模型的随机性：即便在温度为0的情况下，模型在生成响应结果时依然存在一定的随机性。
输入的微小变化：即便输入的微小变化可能只影响到生成结果的一小部份，也可能致使输出结果的差异。
模型更新：OpenAI可能对模型进行了更新，致使温度为0时的行动和输出结果产生了变化。

因此，即便将温度值设置为0，依然可能视察到响应结果的差异。