上一章讲了Bert和GPT模型,对于GPT这类生成模型,字符是一个一个生成的,本章来实现生成模型常见的greedy search、beam search这两种生成策略,并在这两种生成策略基础之上加入no_repeat_ngram后处理,temperature、top_k、top_p控制的概率采样。 注:本章如无特别说明,都只考虑自回归生成模型,不涉及非自回归生成模型 ...
开始和停止单词以绿色和红色突出显示，灰色文本显示该步骤或时间点的序列得分。PURE SAMPLING DECODER（纯采样解码器）纯采样译码器与贪婪搜索译码器非常相似，但不是从概率最高的单词中抽取，而是从整个词汇表的概率分布中随机抽取单词。纯抽样和Top-K抽样(下面)等抽样方法提供了更好的多样性，通常被认为更能生成自然...
开始和停止单词以绿色和红色突出显示,灰色文本显示该步骤或时间点的序列得分。 PURE SAMPLING DECODER(纯采样解码器) 纯采样译码器与贪婪搜索译码器非常相似,但不是从概率最高的单词中抽取,而是从整个词汇表的概率分布中随机抽取单词。纯抽样和Top-K抽样(下面)等抽样方法提供了更好的多样性,通常被认为更能生成自然语...
开始和停止单词以绿色和红色突出显示,灰色文本显示该步骤或时间点的序列得分。 PURE SAMPLING DECODER(纯采样解码器) 纯采样译码器与贪婪搜索译码器非常相似,但不是从概率最高的单词中抽取,而是从整个词汇表的概率分布中随机抽取单词。纯抽样和Top-K抽样(下面)等抽样方法提供了更好的多样性,通常被认为更能生成自然语...
TOP-K SAMPLING DECODER(TOP-K抽样解码器) 该方法类似于纯采样译码器,但不是使用整个概率分布,而是只对top-k个可能单词进行采样。如果我们用k=1,它和贪婪搜索是一样的如果我们用词汇表的总长度作为k,那么它可以作为纯采样解码器。下面的可视化使用与纯采样示例相同的输入图像。
Beam Search、GREEDY DECODER、SAMPLING DECODER等解码器工作原理可视化以及在自然语言生成领域的使用,图像标注的任务让我们可以构建和训练一个为任何给定图像生成字幕的神经网络。在设计时使用了解码器的来完成文字
深度学习:自然语言生成-集束搜索beam search和随机搜索random search http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78404964 当我们训练完成一个自然语言生成模型后,需要使用这个模型生成新的语言(句子),如何生成这些句子,使用如下的方法:采样,集束搜索,随机搜索。 采样Sampling(greedy search) just sample the ...
第一种方法是用随机采样(sampling)代替取概率最大的词。采样的依据就是解码器输出的词典中每个词的概率分布。相比于按概率“掐尖”,这样会增大所选词的范围,引入更多的随机性。当时那篇论文的结论就是这种随机采样的方法远好于Beam Search。但这其实也是有条件的,随机采样容易产生前后不一致的问题。而在开放闲聊...
random sampling、beam search的原理 Random Sampling: Random sampling is a method of selecting a sample from a population in which each member of the population has an equal chance of being selected. This method is commonly used in statistical research, marketresearch, and other fields where it ...
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...