La temperatura nei modelli linguistici: trovare il giusto equilibrio

Cos’è la temperatura

In termini tecnici, la temperatura regola la distribuzione di probabilità da cui le parole vengono campionate ad ogni step durante la generazione del testo. Temperature basse rendono l’output più deterministico e conservativo, mentre temperature alte lo rendono più creativo e imprevedibile.
Ad esempio, con una temperatura di 0.2, l’AI sceglierà principalmente le parole con più alta probabilità, risultando in risposte ripetitive e prevedibili. Al contrario, con una temperatura di 1.5, l’AI esplorerà combinazioni di parole improbabili, generando output molto creativi e originali, ma potenzialmente incoerenti.

Trovare il valore ottimale

La scelta della temperatura ottimale dipende dal compito specifico e dalle preferenze dell’utente. Per compiti che richiedono risposte precise e fattuali, come rispondere a domande o riassumere testi, sono più adatte temperature basse intorno a 0.2-0.4. Questo assicura che l’AI si attenga strettamente ai fatti e generi risposte prevedibili.
Per conversazioni generiche o compiti che richiedono un po’ di varietà, una temperatura media di circa 0.7 è spesso un buon punto di partenza. Questo bilancia probabilità e casualità, risultando in risposte pertinenti e coerenti ma non troppo ripetitive.
Infine, per compiti altamente creativi come storytelling, poesia o brainstorming di idee, temperature più alte intorno a 1-1.5 possono essere appropriate. Questo incoraggia l’AI a esplorare combinazioni insolite di parole e concetti, portando a output molto originali e sorprendenti.

I pericoli degli estremi

Tuttavia, bisogna stare attenti a non esagerare con temperature troppo alte o troppo basse. Temperature eccessivamente basse possono portare a risposte banali e ripetitive che non aggiungono molto valore. L’AI semplicemente ripeterà le frasi più probabili senza introdurre nuove informazioni o prospettive.
D’altra parte, temperature troppo alte spesso causano “allucinazioni”, ovvero affermazioni incoerenti, illogiche o fattuali errate, generando una sorta di delirio creativo sia nel tipo di risposte che nei termini utilizzati. L’AI genererà liberamente combinazioni improbabili di parole senza curarsi della coerenza o veridicità. Questo può essere problematico per applicazioni che richiedono accuratezza e affidabilità.

Sperimentare e iterare

La regolazione ottimale della temperatura richiede spesso un processo di sperimentazione e iterazione. È una buona idea testare diversi valori e valutare la qualità dell’output per il compito specifico. Con un po’ di pratica, diventa più facile intuire quale valore di temperatura funzionerà meglio.
Inoltre, è importante tenere presente che la temperatura ottimale può variare anche all’interno dello stesso compito o conversazione. Ad esempio, si potrebbe usare una temperatura più bassa per le parti fattuali di una storia e una temperatura più alta per le parti creative e descrittive.

In conclusione, la temperatura è un parametro cruciale da considerare quando si utilizzano modelli linguistici. Regolarla in modo appropriato è fondamentale per ottenere output di alta qualità ed evitare problemi come risposte banali o allucinazioni.

Non ci credete? Provate a copiare questo articolo in un qualsiasi Gpt e chiedete di riscriverlo con temperatura superiore a 1, ne vedrete delle belle o forse riuscirete a riscriverlo in maniera più creativa!