神经网络Transformer架构中的温度参数 温度参数是神经网络Transformer架构中用于控制生成模型输出概率分布平滑程度的超参数。它通过调整softmax函数的输出，影响模型生成文本的随机性和多样性。 温度参数作用于softmax函数的计算过程。在Transformer模型中，softmax函数将最后一层的输出logits转换为概率分布。未引入温度参数时，softmax计算公式为：P(i) = exp(z_ i) / Σ_ j(exp(z_ j))，其中z_ i表示第i个词元的logit值。引入温度参数T后，公式变为：P(i) = exp(z_ i/T) / Σ_ j(exp(z_ j/T))。 当温度参数T=1时，模型保持原始的概率分布，不改变输出特性。此时模型按照训练得到的概率分布进行采样，平衡探索与利用。这是大多数标准Transformer模型默认的温度设置。 当温度参数T>1时，概率分布变得更加平滑均匀。高温使得不同词元间的概率差异减小，低概率词元被选中的机会增加。这导致模型输出更加多样化、创造性，但可能降低连贯性和准确性。适用于需要多样性的创意写作任务。 当温度参数T <1时，概率分布变得更加尖锐集中。低温放大高概率词元的优势，使得模型输出更加确定性和保守。这会提高输出的连贯性和准确性，但可能导致重复和缺乏新意。适用于需要精确性的技术文档生成。 温度参数的极端情况表现为：当T趋近于0时，模型退化为贪婪搜索，总是选择概率最高的词元；当T趋近于无穷大时，所有词元的概率趋近相等，相当于均匀随机采样。 实际应用中，温度参数需要根据具体任务调整。创意文本生成通常使用0.7-1.0的温度，技术文本生成使用0.2-0.5的温度。温度参数常与其他生成策略配合使用，如top-k采样和核采样，共同控制文本生成质量。 温度参数的选择直接影响生成文本的困惑度和多样性指标。较高的温度会降低困惑度但增加多样性，需要在两者间取得平衡。温度参数是Transformer生成模型调优的关键超参数之一，需要根据实际应用场景通过实验确定最优值。