大语言模型推理时的预测准确性提升策略

大语言模型推理时的预测准确性提升策略

在大语言模型的实际部署中，推理阶段的准确性优化是提升用户体验的关键环节。本文将结合实际部署经验，分享几种可复现的准确性提升策略。

1. 温度参数动态调节

温度参数(Temperature)直接影响输出的随机性。我们采用动态调节策略：

import numpy as np

def dynamic_temperature(prompt_length, base_temp=0.7):
    # 根据输入长度调整温度
    if prompt_length < 10:
        return base_temp * 0.5
    elif prompt_length < 50:
        return base_temp
    else:
        return base_temp * 1.5

2. Top-p采样优化

针对不同任务场景，设置不同的Top-p值：

• 需要精确回答的任务：top_p=0.9
• 创意性生成：top_p=0.95

3. 输出后处理机制

实现输出质量过滤：

import re

def filter_output(text):
    # 移除重复句子
    sentences = re.split(r'[。！？.!?]+', text)
    unique_sentences = list(dict.fromkeys(sentences))
    return ''.join(unique_sentences)

4. 模型集成策略

通过投票机制融合多个模型输出，显著提升准确性。

这些策略已在生产环境验证，可有效提升推理准确性。