ChatGPT 파라미터 사용하기 Beam Width

"Beam Width"은 ChatGPT와 같은 텍스트 생성 모델에서 생성된 응답의 품질과 다양성에 영향을 미치는 parameter(매개변수)입니다. Beam Width은 주로 텍스트를 생성할 때 가장 가능성이 높은 단어 순서를 선택하는 기술인 빔 검색에 사용됩니다. Beam Width의 작동 원리는 다음과 같습니다.

 

 Beam Width(정수 값)

Beam Width은 텍스트 생성 시 모델이 고려하는 대체 단어 시퀀스(또는 "빔")의 수를 지정합니다. Beam Width이 클수록 모델이 더 많은 수의 잠재적 단어 시퀀스를 탐색하므로 더 다양한 응답을 얻을 수 있습니다. 반대로 Beam Width이 낮을수록 옵션이 좁아져 보다 집중적이고 결정적인 응답이 나올 수 있습니다.

 

 생성에 미치는 영향

Beam Width이 넓을수록 더 넓은 범위의 가능성을 탐색하고 가장 적합한 단어 순서를 찾을 가능성이 높기 때문에 더 높은 품질의 응답을 생성하는 경향이 있습니다. 그러나 Beam Width이 클수록 모델이 각 단계에서 더 많은 가능성을 평가해야 하므로 계산 비용이 증가하고 생성 프로세스가 느려질 수 있습니다.

 

 사용 사례

• 다양한 아이디어나 스타일을 원하는 창작물 작성과 같이 응답의 품질과 다양성이 중요한 경우 Beam Width이 클수록 선호됩니다.
• 낮은 Beam Width은 효율성을 우선시하고 모델이 보다 결정적이고 집중적인 응답을 생성하기를 원할 때 적합하며, 이는 특정 대화 또는 작업 중심 애플리케이션에 유용할 수 있습니다.

 

 다른 매개변수(parameter)와의 균형

Beam Width의 선택은 생성된 텍스트의 다양성과 관련성 사이에서 원하는 균형을 이루기 위해 temperature, top-p 와 같은 다른 parameter와 균형을 맞춰야 합니다. 사용 사례와 선호도에 따라 이러한 매개변수의 다른 조합이 필요할 수 있습니다.

 

ChatGPT의 설명

"Beam width"는 텍스트 생성 모델에서 생성된 다양한 텍스트 중에서 최상의 텍스트를 선택하는 데 사용되는 하이퍼파라미터입니다. Beam search라고도 불립니다. Beam width는 모델이 고려할 후보 텍스트의 수를 결정합니다. 다음은 Beam width가 다른 경우에 대한 예시입니다:

 

가정: 주어진 문맥에서 모델이 다음 단어를 선택해야 하는 상황.

Beam width가 1인 경우:

모델은 가장 확률이 높은 다음 단어 하나만 선택합니다.

예시: "고양이" (가장 확률이 높은 다음 단어)

Beam width가 3인 경우:

모델은 확률이 높은 상위 3개의 다음 단어 후보를 선택합니다.

예시: "고양이", "개", "새" (가장 확률이 높은 상위 3개의 다음 단어) Beam width가 5인 경우:

모델은 확률이 높은 상위 5개의 다음 단어 후보를 선택합니다.

예시: "고양이", "개", "새", "토끼", "말" (가장 확률이 높은 상위 5개의 다음 단어)

 

결론

요약하면, 텍스트 생성 모델의 Beam Width parameter를 사용하면 생성된 응답의 다양성과 품질을 제어할 수 있습니다. Beam Width을 조정하면 다양한 가능성을 탐색하는 것과 보다 결정적이고 집중적인 텍스트를 생성하는 것 사이의 균형을 미세 조정할 수 있습니다.