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실리콘 밸리 엔지니어와 함께하는 Local LLM 완전 정복 (LM Studio & Ollama)

출력 품질을 지배하는 4가지 (Top-K, Top-P, Min-P, Temperature)

LLM Sampling 설정 관련

해결된 질문

35

HYUN TAEK CHOI

작성한 질문수 6

0

설명에서는 Top-P 가 기본, Top-K 선택, Min-P는 최근에 나온것으로 아마도 선택이라고 생각이 되는데, LM Studio 설정은, Top-K 는 기본인것 같고, 다른 2개는 선택 상자가 있네요. 이걸 선택하는 조합에 따라 최종 적용되는 방식이 어떻게 결정이 되나요? 중복 적용은 안될 것 같은데, 다른 하나가 무시되나요?

인공지능(ai) llm ai-agent

답변 1

0

미쿡엔지니어

안녕하세요 HYUN TAEK CHOI님

좋은 질문입니다. 결론부터 말씀드리면 Top-K, Top-P, Min-P는 하나만 선택되는 방식이 아니라 동시에 적용될 수 있습니다. 다른 설정이 자동으로 무시되는 것은 아닙니다.

LM Studio에서 GGUF 모델을 사용하는 일반적인 경우에는 후보 토큰을 다음과 같이 단계적으로 줄입니다.

Top-K → Top-P → Min-P → Temperature → 최종 토큰 선택

예를 들어 다음과 같이 설정했다고 가정해 보겠습니다.

  • Top-K: 40

  • Top-P: 0.9

  • Min-P: 0.05

먼저 Top-K가 확률이 높은 상위 40개의 토큰만 남깁니다. 그다음 Top-P가 남은 토큰 중 누적 확률이 90%가 되는 범위만 남깁니다. 마지막으로 Min-P가 가장 확률이 높은 토큰과 비교해 확률이 지나치게 낮은 토큰을 추가로 제거합니다. 이후 남은 후보 중 하나를 Temperature 설정에 따라 선택합니다. 즉, 앞 단계에서 제거된 토큰이 뒤 단계에서 다시 살아나지는 않습니다.

따라서 여러 옵션을 함께 켜면 각 조건을 모두 통과한 토큰들의 교집합이 최종 후보가 됩니다. 가장 강하게 후보를 제한하는 설정이 결과에 큰 영향을 주고, 나머지 설정은 상황에 따라 거의 영향을 주지 않을 수도 있습니다.

Top-P와 Min-P는 개념적으로는 서로 대안으로 소개되는 경우가 많지만, 기술적으로는 함께 적용할 수 있습니다. 다만 학습이나 실험 목적이라면 차이를 명확히 확인하기 위해 다음처럼 하나씩 비교하는 것이 좋습니다.

  • Top-K + Top-P

  • Top-K + Min-P

  • Top-K만 사용

LM Studio에서 Top-K가 별도의 선택 상자 없이 표시되는 이유는 기본 샘플러로 사용되는 경우가 많기 때문입니다. 반면 Top-P와 Min-P는 명시적으로 활성화하거나 비활성화할 수 있게 되어 있습니다. LM Studio API에서도 Top-P와 Min-P는 false로 비활성화할 수 있는 설정으로 정의되어 있습니다.

정리하면, 하나가 선택되고 다른 하나가 무시되는 구조가 아니라, 활성화된 샘플러들이 순서대로 후보 토큰을 계속 걸러내는 구조라고 이해하시면 됩니다.

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