LLM中种子（Seed）作用是什么：多样性

在LLM（大语言模型）中，种子（Seed）用于初始化随机数生成器，发挥着确保结果可重复性的关键作用，具体如下：

作用

当大语言模型生成文本时，很多操作涉及随机选择，比如从多个可能的下一个词中采样。种子为这些随机操作提供一个固定的起始状态，只要种子值固定，在相同输入和模型设置下，每次生成的结果都会相同，方便研究和调试。

举例

假设你使用一个大语言模型生成故事，设置种子值为100，输入“在一个神秘的森林里”，模型生成了一段特定的故事内容。之后你再次使用该模型，输入同样内容，并保持种子值为100，模型会生成与之前完全一样的故事内容。

在研究模型性能时，研究人员可能想测试不同优化方法对模型生成效果的影响。为保证对比的公平性，除了优化方法不同外，其他因素要保持一致，这时固定种子值，就能确保在相同输入下模型的初始随机状态相同，让实验结果更具可比性。