如何控制随机种子，确保GPT答案的一致性?
2023-05-06 阅读 29
在使用GPT模型时，为了确保答案的一致性，我们需要控制随机种子。具体来说，我们可以在训练模型和生成文本时都使用相同的随机种子，这样就可以确保每次生成的文本都是一样的。
在使用PyTorch实现GPT模型时，可以通过设置随机数生成器的种子来控制随机性。具体来说，可以使用以下代码设置随机种子：
```
import torch
import random
# 设置随机种子
seed = 42
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)
```
这里使用了PyTorch的随机数生成器，同时也设置了numpy和Python自带的随机数生成器的种子。这样，在训练模型和生成文本时都使用相同的随机种子，就可以确保答案的一致性。
更新于 2023年05月06日
