Šta je temperatura LLM-a i kako da je koristiš u pravljenju digitalnog proizvoda

Ovaj tekst je nastao u okviru projekta Preduzmi ideju koji finansira USAID.

Korišćenje generativnog AI-u u digitalnim proizvodima nije stvar koju je lepo imati, već je stvar koju moraš imati ukoliko razvijaš proizvod u 2025, i to verovatno postaje jasno većini startap osnivača. Ali prosta činjenica da koristite neki LLM u svom proizvodu nije dovoljna, postoje mnoge nijanse koje će presuditi koliko će ova primena biti smislena i kakav će biti njen rezultat.

Jedan od takvih parametara koji ne košta ništa i zahteva minimalno vremena za implementaciju, a može imati veliki uticaj na kvalitet prozivoda jeste temperatura.

Čitaj dalje da saznaš šta je temperatura i kako da je koristiš u svom proizvodu.

Šta je temperatura?

Najjednostavnije rečeno, temperatura kontroliše nasumičnost teksta koji generiše LLM. Niža temperatura (npr. 0,1) čini model determinističnijim i fokusiranijim na predvidive i visoko verovatne odgovore. S druge strane, viša temperatura (npr. 1,0 ili 1,5) unosi više nasumičnosti, što rezultira kreativnijim i manje očiglednim rezultatima.

Zamislite to kao količinu začina u jelu. Niska temperatura je poput blagog začinjavanja — dosledna i pouzdana, ali ne naročito smela. Visoka temperatura je kao dodavanje više začina — interesantnija i iznenađujuća, ali potencijalno haotična.

Podešavanje temperature može uticati na korisničko iskustvo, procese donošenja odluka, pa čak i na percepciju vrednosti vašeg proizvoda.

Kako to izgleda na primeru jednog startapa?

Razmotrimo hipotetički startap koji koristi LLM-ove za unapređenje obrazovnih iskustava i u tu svrhu integriše AI u različite funkcionalnosti svog proizvoda:

1. Niža temperatura za generisanje obrazovnih sadržaja

Startap iz primera koristi LLM za kreiranje tačnih i pouzdanih obrazovnih materijala za studente. Na primer, kada korisnik traži objašnjenje matematičkog koncepta, kao što je Pitagorina teorema koristiće nisku temperaturu (0,2): Model pruža precizno i stručno objašnjenje: “Pitagorina teorema glasi: u pravouglom trouglu, kvadrat nad hipotenuzom jednak je zbiru kvadrata nad ostale dve stranice.”

Ovaj pristup osigurava doslednost i poverenje korisnika.

2. Viša temperatura za kreativne vežbe

Za kreativne zadatke, poput pisanja eseja ili razvijanja ideja za projekte, startap koristi višu temperaturu. Na primer, kada student traži inspiraciju za temu eseja o klimatskim promenama:

• Visoka temperatura (0,8): Model predlaže neobične i neočigledne teme, kao što su: “Kako promena klime utiče na migraciju ptica u urbanim sredinama?” Ovaj pristup inspiriše korisnike i pomaže im da razmišljaju izvan uobičajenih okvira.

Niska temperatura je smislen izbor za zadatke gde su tačnost i preciznost ključni, a viša temperatura za podsticanje kreativnosti i inovativnosti.

Startapi koji se fokusiraju na industrije poput zdravstva, prava ili finansija često će koristiti nižu temperaturu jer preciznost i tačnost imaju ključnu ulogu. S druge strane, startapi u kreativnim industrijama, kao što su marketing, zabava ili obrazovanje, češće će eksperimentisati sa višim temperaturama kako bi dobili kreativniji i manje izlizan autput.

Evo kako izgleda primer niže i više temperature u objašnjenju Pitagorine teoreme.

U zavisnosti od ciljne grupe, startap će možda odabrati da u ovom slučaju izabere višu temperaturu koja generiše slikovitije opise, ukoliko je proizvod npr. namenjen deci osnovnoškolskog uzrasta. Ukoliko je proizvod namenjen odraslima, verovatno će se pre odlučiti za nisku temperaturu.

Odakle da kreneš

Ukoliko želiš da eksperimetišeš sa temperaturom LLM-a u svom proizvodu, evo kako možeš organizovati taj proces:

1. Analiziraj potrebe i očekivanja korisnika: Počni sa jasnim razumevanjem šta tvoji korisnici očekuju od AI funkcionalnosti. Da li im je važnija preciznost ili kreativnost?
2. Segmentiraj upotrebu: Identifikuj različite delove svog proizvoda gde AI igra ulogu. Možda ćeš koristiti nižu temperaturu za osnovne funkcionalnosti (kao što su tačni odgovori na pitanja), dok za opcije kao što su kreativni saveti ili brainstorming možeš koristiti višu temperaturu.
3. A/B testiraj: Eksperimentiši sa različitim postavkama temperature i meri povratne informacije korisnika. Koji nivo temperature generiše najveće zadovoljstvo i angažman? (A/B testovi i koraci koji slede nisu relevantni u situaciji gde imaš mali broj korisnika, ako je to slučaj bolje je da testiraš različite postavke kroz razgovore sa korisnicima)
4. Analiziraj rezultate: Koristi podatke iz testova za optimizaciju postavki. Razmotri metrike kao što su engagement, stopa konverzije ili retencija i kako različita podešavanja temperature utiču na svaku od ovih stavki.
5. Iteriraj: Podešavanje temperature treba revidirati, posebno u situaciji gde broj korisnika raste i možda se menjaju njihova očekivanja i potrebe

Razumevanje i optimizacija temperature može značajno uticati na korisničko iskustvo i kvalitet proizvoda, a budući da je u pitanju parametar za koji ne treba izdvojiti dodatni budžet i zahteva jako malo vremena, predstavlja dobar eksperiment za startap osnivače.