Top-P와 Top-K 샘플링을 통한 AI 언어 모델의 응답 제어: 쉽게 이해하기

1. 서론 언어 모델의 출력 제어 방식인 Top-P와 Top-K 샘플링은 텍스트 생성의 품질을 높이고 무작위성과 예측 가능성의 균형을 맞추는 데 중요한 역할을 합니다. 2. Top-P 샘플링 (누적 확률 임계값)Top-P 샘플링은 모델이 다음에 생성할 토큰을 선택할 때 확률의 합이 특정 임계값 P에 도달할 때까지 확률이 높은 것부터 차례로 선택하는 방식입니다. 이를 통해 모델은 문맥에 따라 보다 유연하고 다양성 있는 응답을 생성할 수 있습니다. 예제: 질문: "어제 날씨 어땠어?" 모델이 각 단어의 확률을 다음과 같이 예측했다고 가정합니다 "맑았어(0.3)", "비가 왔어(0.2)", "흐렸어(0.1)", "눈이 왔어(0.05)", "더웠어(0.05)" Top-P 값이 0.5라면, "맑았어"와 "비가 왔..

2024.05.29