TURN开源 – 自动化温度优化方法

TURN 是一种用于优化大型语言模型（LLMs）温度参数的方法，旨在提高数学问题求解和代码生成等任务的性能。它通过分析生成文本的熵拐点来自适应地选择最佳温度，无需特定验证数据，高效且有效。TURN 在多样本推理场景中表现出色，特别是在数学问题（如 MATH 数据集）和代码生成任务（如 MBPP 数据集）上。

TURN的特点:

1. 基于熵的优化：通过熵拐点确定最佳温度，与网格搜索结果高度一致。
2. 无需任务特定验证数据：适用于各种任务和数据集，无需标注验证数据。
3. 样本效率高：仅需 40 个样本，性能下降仅为 0.2%。
4. 与最佳温度高度相关：在训练任务相似性和最佳温度之间存在强负相关。
5. 在特定任务上测试：在 MATH 和 MBPP 数据集上评估，使用多种模型如 Mistral-7B 和 Llemma-7B。

TURN的功能:

1. 克隆 GitHub 仓库并安装依赖。
2. 使用 JSONL 格式的数据，运行预测脚本。
3. 适用于数学问题求解和代码生成任务。
4. 可用于多样本推理场景，如多数投票和最佳 N 采样。

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