各位编程专家、AI架构师以及对智能体系统充满好奇的朋友们，大家好！ 今天，我们将深入探讨一个在构建可靠、确定性智能体（Agent）系统时常常被忽视，却又极具破坏力的参数——“温度值”（Temperature）。尤其当我们的智能体被赋予使用计算器这类需要绝对精确和确定性结果的工具时，这个看似无害的参数，可能带来致命的影响。 在人工智能，特别是大型语言模型（LLM）驱动的智能体浪潮中，我们追求的是更智能、更自主的系统。然而，智能并非总是意味着“随意”或“创造性”。在许多关键业务场景中，例如金融分析、工程计算、科学模拟乃至日常的数据处理，我们对系统的要求是：确定性。1 + 1 永远等于 2，数据库查询必须返回准确的数据，API调用必须严格遵循协议。当一个智能体被赋予使用这些确定性工具的能力时，其内在的非确定性来源就成为了一个巨大的隐患。而“温度值”，正是导致这种非确定性行为的关键旋钮。 本次讲座，我将从 Agent 的基本构成出发，逐步剖析温度值在 LLM 中的作用，然后通过具体的代码示例，揭示高温度值如何“毒害” Agent 的确定性工具执行能力，最终探讨一系列应对策略，以确保我们的智能体 …
动态温度（Dynamic Temperature）：根据Token确信度实时调整采样熵的策略
动态温度：根据 Token 确信度实时调整采样熵的策略 大家好，今天我们来深入探讨一下大语言模型（LLM）解码策略中的一个重要概念——动态温度。在传统的解码方法中，温度（Temperature）是一个全局性的超参数，它控制着模型生成文本的随机性。然而，这种一刀切的方法往往难以适应模型输出的不同阶段和不同类型的 Token。动态温度策略则试图解决这个问题，它根据模型对每个 Token 的“确信度”来实时调整采样熵，从而更精细地控制生成过程。 1. 温度采样的基本原理 在深入动态温度之前，我们先回顾一下标准温度采样的基本原理。 假设我们有一个语言模型，它预测下一个 Token 的概率分布为 P(x_i | x_{<i})，其中 x_i 是第 i 个 Token，x_{<i} 是它之前的 Token 序列。在解码过程中，我们希望从这个概率分布中采样得到下一个 Token。 温度 T 的作用是调整这个概率分布的形状。经过温度缩放后的概率分布 P_T(x_i | x_{<i}) 定义如下： P_T(x_i | x_{<i}) = softmax(logits / T) 其 …