텍스트 생성 모델에서 상위 확률 임계값은 다양성을 조절하는 매개변수입니다. 텍스트를 생성할 때 모델은 다음에 올 수 있는 다양한 토큰에 대한 확률 분포를 예측합니다. 이때 상위 확률 임계값을 설정하면, 모델은 예측 분포에서 상위 확률을 가진 토큰만을 고려하여 선택합니다.
예를 들어, 상위 확률 임계값을 0.95로 설정한 경우, 모델은 다음 토큰을 선택할 때 예측 분포에서 상위 5%에 해당하는 확률을 가진 토큰들만 고려합니다. 이렇게 함으로써 모델은 상위 확률을 가진 토큰들 중에서 더 다양한 선택을 할 수 있게 되며, 생성된 텍스트의 다양성과 유연성을 높일 수 있습니다.
따라서 상위 확률 임계값이 낮을수록 (예: 0.1) 모델은 더 많은 토큰을 고려하여 다양한 문장을 생성하게 되고, 상위 확률 임계값이 높을수록 (예: 0.95) 모델은 예측 분포에서 상위 확률을 가진 토큰만을 선택하여 더 일관된 문장을 생성하게 됩니다.
이때 상위확률 임계값은 보통 top_p로 쓰며 “Top Probability”의 약자입니다. 이는 GPT 모델에서 생성하는 텍스트에 대한 확률 분포에서 상위 확률을 가진 토큰들의 합을 의미합니다. top_p 값은 0에서 1 사이의 값을 가지며, 이 값은 모델이 다음 토큰을 선택할 때 고려하는 확률 분포의 상위 영역을 제한하는 역할을 합니다.
예를 들어, top_p 값을 0.95로 설정하면 모델은 다음 토큰 선택 시 누적 확률이 0.95를 넘지 않는 범위 내에서 가장 확률이 높은 토큰들을 선택합니다. 즉, top_p 값이 높을수록 모델이 다음 토큰을 선택할 때 더 많은 후보 토큰을 고려하게 되며, 이는 생성된 텍스트의 다양성을 높일 수 있습니다.
top_p 값이 낮을수록 모델은 더 확신 있는 예측을 하게 되므로, 생성된 텍스트의 일관성이 높아질 수 있습니다. 이는 모델이 상위 확률을 가진 토큰들 중에서 좀 더 명확한 선택을 하게 되는 효과를 가져옵니다.