top_p参数(又称核采样/Nucleus Sampling)是控制AI生成文本多样性的关键参数,它像动态过滤器一样,决定每次预测时从多大范围的候选词中选择输出。其工作原理如下: 每次生成token时,模型会输出所有可能词的概率分布 将这些词按概率从高到低排序 取概率累计值刚好超过p值的最小词集合 仅在这个集合中随机选择输出 例如...
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...
英文全称：top-p（有时也被称为Nucleus Sampling，即核采样）中文名称：前p% 音标：top [tɒp] / [tɑːp]，p [piː]具体意义：top_p参数则更像是你在超市购物时，设定了一个预算上限。当购物车里的商品总价达到这个上限时，你就停止购物。在AI文本生成中，top_p参数用于限制模型考虑的候选词的累积...
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...
Top-p采样,也称为核采样,是另一种通过从词汇表中剔除低概率标记来截断概率分布的随机解码方法。 我们还是引用OpenAI对top_p参数给出的定义: 这是一种替代温度采样的方法,称为核采样,模型考虑累积概率达到top_p的标记集合。例如,0.1...
深挖transformers 库中 model.generate() 函数现有的所有大模型解码策略,详细解析每个超参数的功能和实现方式,介绍每种解码策略的作用与优缺点,逐行讲解每种解码方式的源码,带你全面了解大模型解码的实现方法。, 视频播放量 691、弹幕量 0、点赞数 25、投硬币枚数 19、
为了使大模型的生成和表达更加多样,GPT采用了tempture以及top-p方法。当然还有限制大模型字数的方法(max_tokens = 50)。 GPT的输出层后面一般跟着softmax,在判别式模型中我们会输出概率最高的那一类别。 这样的贪心策略会使得模型的输出相对固定,生成内容很死板。因此提出了此两种方法。
这类模型具有强大的文本生成能力和语言理解能力,被广泛应用于各种任务,如文本生成、摘要、翻译等。在训练和调优这类模型时,有几个常用的参数需要我们关注,其中包括 Top-k、Top-p 和 Temperature。本文将详细介绍这几个参数的含义和作用,并结合百度智能云千帆大模型平台(详情链接)进行说明。 Top-k Top-k 是一种...
简介:在自然语言处理领域,GPT类模型因其强大的生成能力备受瞩目。百度智能云千帆大模型平台提供了对这些模型关键参数的调优功能,包括Top-k,Top-p和Temperature,它们对模型的生成结果和性能有着显著影响。本文将介绍这三个参数的作用及如何在平台上进行调优。
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...