应用在生成式模型的推理阶段,即模型在生成token的过程中需要使用特定的搜索算法来尽可能得到总体概率最大的tokens组合,具体的搜索算法包括Exhaustive search(穷举搜索), Greedy search(贪心搜索), Multinomial sampling, Beam search(束搜索), Top-K sampling, Top-P sampling, Contrastive search, Speculative decoding(...
而beam search会保留num_beams个序列进行预测。 3. Top-p sampling top-p sampling也叫Nucleus sampling。这种策略会把token的概率按照递减的次序累加,直到累加的概率值超过了阈值p,在这些token中做采样得到预测。 假设p=0.7,ABC在第一步预测的概率分布为[0.5,0.3,0.2]。那么A和B的概率值加起来超过了0.7,第一步...
文本生成中有4种主流的解码方式：greedy search、beam search、top-k sampling和nucleus sampling/top-p ...
核采样(Nucleus sampling)首先表示我不确定这个翻译是不是对的。这是这篇论文提出的方式,也是相比前面那些都更好的采样方式,这个方法不再取一个固定的k,而是固定候选集合的概率密度和在整个概率分布中的比例。也就是构造一个最小候选集V ,使得选出来这个集合之后也和top-k采样一样,重新归一化集合内词的概率,并...
设置为1时，和 greedy decoding 效果一样。3.3 top-P 采样【核采样（Nucleus sampling)】此方法主要...
具体实现中，Beam search的C++版代码主要用于演示其工作原理。Top-K sampling通过选择概率最大的K个候选词来生成文本，K为参数，当K=1时即为贪心搜索。这种方法与Beam search类似，但存在随机采样的过程，因此K的值不宜过大，以保持文本的连贯性或条理性。Top-P sampling（或nucleus sampling）通过设定...
我们需要想办法进行宽度优先搜索,也要限制我们在树的每一层上花费的计算能力。 有几种可能的解决方案,其中一个是核采样 (Nucleus Sampling)。 不过,我们选择的是 BeamSearch 算法。 顾名思义,我们使用固定宽度的类激光光束探索领域。 这基本意味着在树的每个级别上选择固定数量的分支进行进一步探索。 我们只留下目...
核采样(Nucleus sampling) 首先表示我不确定这个翻译是不是对的。 这是这篇论文提出的方式,也是相比前面那些都更好的采样方式,这个方法不再取一个固定的k,而是固定候选集合的概率密度和在整个概率分布中的比例。也就是构造一个最小候选集V ,使得 选出来这个集合之后也和top-k采样一样,重新归一化集合内词的概率...
Beam Search 思路也很简单,就是稍微放宽一些考察的范围。在每一个时间步,不再只保留当前分数最高的1个输出,而是保留num_beams个。当num_beams=1时集束搜索就退化成了贪心搜索。 Beam Search示意图 在第一个时间步,A和C是最优的两个,因此得到了两个结果[A],[C],其他三个就被抛弃了; ...
核采样(Nucleus sampling) 首先表示我不确定这个翻译是不是对的。 这是这篇论文提出的方式,也是相比前面那些都更好的采样方式,这个方法不再取一个固定的k,而是固定候选集合的概率密度和在整个概率分布中的比例。也就是构造一个最小候选集V ,使得 选出来这个集合之后也和top-k采样一样,重新归一化集合内词的概率...