在自然语言任务中,我们通常使用一个预训练的大模型(比如GPT)来根据给定的输入文本(比如一个开头或一个问题)生成输出文本(比如一个答案或一个结尾)。为了生成输出文本,我们需要让模型逐个预测每个 token ,直到达到一个终止条件(如一个标点符号或一个最大长度)。在每一步,模型会给出一个概率分布,表示它对下一个单...
只有注意力打分最高的前 k 个 token 被保留,如果在模型打分阶段有些罕见但极重要的 token 未进入 top-k,就会被硬性截断,导致信息丢失。对策: 在不确定任务时,可以增大 k 的取值(比如从4096改为32768),或做动态调参:当前的大模型在后训练阶段基本都还要做至少一次的长度泛化微调,比如Qwen系列在预训练的最后阶段...
当然，也可以根据需要结合使用Top-k和Top-p策略，以实现更灵活多样的输出结果。• temperature同样是一个在解码阶段用于选择下一个字的参数。然而，它与Top-k和Top-p策略的作用有所不同。temperature主要用于调控模型输出的随机性，其值越大，输出结果的随机性也越高。在之前的描述中，我们提到模型的输出是对词表...
相反,如果token具有很高的可能性,则该模型有信心使用它。 例如,使用我们的 Large 模型,句子“I like to”中出现“to”的可能性大约为 -1.5。 这是相当高的,这意味着模型相当有信心I like的标记后面会跟着标记to.. 同样,从句子I like to bake cookies中出现cookies的可能性大约为 -3.5,略低于 前面的例子(这...
逐行讲解大模型生成model.generate函数【上】 34:28 逐行讲解大模型解码所有超参数【中】(temperature、top-k、top-p等所有参数) 加菲大杂烩 303 0 2024吃透AI大模型(LLM+量化+部署+微调)通俗易懂,学完即就业!拿走不谢,学不会我退出IT圈!!!——大模型微调/大模型学习路线 吴恩达LLM 5458 3 逐行讲解大模...
逐行讲解大模型解码所有超参数(temperature、top-k、top-p等所有参数)【上】 加菲大杂烩 46 0 HPHEX组会[SC'24] Long Exposure:当PEFT中大部分参数都被冻结,大模型的微调是否可以重新理解为是一种特殊的推理 卡卡西红柿子树_ 550 0 【全374集】2024最新清华内部版!终于把AI大模型(LLM)讲清楚了!全程干货...
深度學習模型在自然語言處理 (NLP) 領域中扮演著重要的角色,而調整模型的參數可以影響生成的文字風格和品質。在大語言模型中,Temperature、Top-P和Top-K是常見的參數,用於控制文字生成過程中的隨機性和創造性。我自己在開發 LLM 應用時,主要也都只會去調整Temperature而已,其實Top-P與Top-K很少去調他,因為每次調整...
如果需要非常清晰读懂每个参数,需要了解一下与大模型配套的Beam Search算法。 辅助理解案例: 贪婪搜索:当num_beams=1而且do_sample=False时,,每个step生成条件概率最高的词,因此生成单条文本。代码中,调用 greedy_search()方法 随机贪婪搜索:当num_beams=1且do_sample=True时,每个单步时会根据模型输出的概率进行采用...
DeepSeek影响持续发酵,员工爆料Meta已陷入恐慌模式 2025年1月20日,中国人工智能初创公司DeepSeek发布了其最新的开源模型——DeepSeek R1。这一举措在欧美AI圈引发了巨大的震动,甚至有报道称,Meta内部员工对此感到恐慌。DeepSeek R1的发布不仅挑战了西方科技巨头在AI领域的领先地位,也引发了对全球AI竞争格局的深刻思考。
1.KeyTasks:Top-K Ranking of Items 假设在用户界面和使用方式不发生大的改变的情况下使用大模型来做推荐,一个重要任务就是选取Top-K的items,再将其进行排序。要完成此任务大致有以下三种方式: 第一种是打分的方式,Point-wise ranking。假设有5个items,可以直接询问大模型对这5个item的打分。这种方式最大程度模...