第四百零三章 不够 (5/7)

“天气。”马小飞接上。

“真。”

今天天天气真？马小飞快速想了一下：“好！”

一句话连起来就是“今天天气真好”。

刘大海点点头：“你看，咱们刚才就完成了一次大模型的推理，我说完今天，你其实说什么都可以，你可以说‘今天天气’，也可以说‘今天明天’，然后等我说完‘真’之后，你的选择又都变了。”

忽然，刘大海伸出手，一个手指一个手指点：“可以是好，可以是热，也可以是冷。”

“从我们刚才的那点儿上下文里，只靠‘今天天气真’几个字，可能统计出来下一个词是‘好’的概率有40%，‘热’是30%，‘冷’是20%，其他乱七八糟的加起来也有10%。”

“既然这样。”马小飞疑惑的问，“那就选概率最高的不就行了？”

“如果我每次输入‘今天天气真’之后都出现一个‘好’字，那还是A吗？”刘大海问道，“或者说，那还有用吗？”

马小飞皱着眉头。

听着是没什么用了。

“那刚才那个例子，模型的分布比例是40，30，20还好，多试几次，几个选项都有可能出现，但要是那种统计出来是80，10，8这种分布呢？是不是就只会出现概率最高的那个了？”马小飞问道。

紧接着，刘大海惊讶的看了看马小飞：“小飞，你很有天赋啊，咱们机器学习里专门就有一个工具是来解决这个问题的！”

他模仿着马小飞刚才的样子，朝着半空中伸出手。

“所有的模型设置里，都会有一个参数，叫Tmpatu，也就是中文的温度。”

然后他对马小飞说了一句：“这块后期加特效哈。”

马小飞笑了笑。

不愧是博士，学的真快。

“那这个温度怎么解决呢？”马小飞问道。

“简单的说，这是一个可以把概率分布拉平的操作。”刘大海说道，“假设你的数据概率分布就是很极端，前四高的选项分别对应的概率是90，3，3，3。那你可能无论怎么选，选到的都是90的那个。但是通过把温度调高，我们可以把总体的概率变成30，22，22，22，调整之后几个选项之间的排序不变，但是分布更均匀了，你选到小选项的概率也变大了。”