使用采样算法对概率图模型进行随机变量推理的前提是已经获得CPD。举个简单的例子,如果x = x1,x2,x3,x4的概率分别是a1,a2,a3,a4.则把一条线段分成a1,a2,a3,a4,之后使用Uniform采样,x落在1处,则随机变量取值为a1...依次类推,如图所示。 显然,采样算法中最重要的量就是采样的次数,该量会直接影响到结果的...
前面经过排序以后,我们已经得到了向量source的前topk个最大值以及对应的索引分别存储在globalTopk以及indGdram的前topk个位置里面,那么向量source的全局最大值就是globalTopk[0],我们可以很容易对source进行相关的softmax变换得到全局数值和globalSum[0] topp采样 有了上面的globalM = globalTopk[0]以及数值和globalSum...
大模型推理工程之投机采样(1):直观理解 Augustus Fengh so young, so simple 4 人赞同了该文章 这是投机采样系列的第一篇,我们尝试以最直观的方式阐述投机采样的思路和原理;在后面的文章中我们会逐步纳入: 投机采样的数学分析 业内的变体和实现(如 MEDUSA) 和multi-token-prediction 的结合 ...
后处理过程：temperature=2 时。temperature处理后，logits值差距变小，如果top_k比较大，则大量logits进入softmax，且softmax后概率都比较接近。在top_p之后，大部分token都有可能被选到且概率相近，容易出现精度问题，如果top_k变小或者top_p变小则不容易出现。验证：将top_p设置小，npu无精度问题。添加图片注释，...
这项研究不仅揭示了基于采样的搜索方法的有效性和可扩展性，还指出了现有模型在验证能力上的局限性。通过增加采样数量和验证强度，研究人员成功地提高了模型的推理性能，为未来的AI系统开发提供了新的思路。这一发现不仅有助于优化现有的AI技术，也为解决复杂问题提供了更加可靠的工具。总之，基于采样的搜索方法为我们...
很多时候,大模型和小模型给出的最优token预测是相同的,因此可以让小模型一次生成γ个新token,大模型并行验证。这种方案理论上与大模型等价,并且能够提高推理速度。🔍 算法理解: 从概率抽样的角度来看,LLM的生成本质是在每一个token的位置预测一个概率分布,并从这个分布中抽样一个token。投机算法使用小模型生成γ个...
MindIE推理采样后处理参数temperature和top_k的引发的精度问题,背景MindIE跑Qwen系列模型推理,测试发现后处理参数top_k很大,temperature=2的场景,模型输出有精度问题。现象经过进一步复现和测试,发现如下现象。在Ascend的npu上面temperature=2和top_k很大时有精度问题
"Large Language Monkeys"研究以及OpenAI o1模型的能力佐证,将会掀起AI推理增强模型性能的新思路探索热潮,可以预见将会出现越来越多智能的采样策略,更为高效的验证筛选技术等。 从某种角度讲,就像有人说“o1是工程化的产物”,在执着于模型性能本身提升的同时,通过一些看似简单的技巧,也能够对模型性能带来巨大提升,这也...
推理采样一般为多跳采样,并且需要收集顶点或边上的动态属性,在分布式图上,多跳采样和属性访问带来的网络和本地I/O开销,对时延造成很大的影响。 关键设计 与一般图数据库的负载不同,动态图推理采样服务在服务于一个给定的模型的在线推理时,其对应的图采样具有固定的pattern。如一个常见User-Item,Item-Item二部图上...