beam-search multinomial sampling by calling [~generation.GenerationMixin.beam_sample] ifnum_beams>1a...
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(...
搜索算法在生成式模型推理阶段用于优化生成的tokens组合，主要有Exhaustive search、Greedy search、Multinomial sampling、Beam search、Top-K sampling、Top-P sampling、Contrastive search以及Speculative decoding等。Beam search算法的核心是设定beam个数，例如2个，随生成过程不断扩充，每个beam在每次选择时找出...
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...
(2016). Moreover, several inference strategies are proposed to construct a solution — along with greedy decoding and sampling Active Search approach is suggested. Active Search allows learning the solution for the single test problem instance, either starting from a trained or untrained model. To ...
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。而在开放闲聊领域...
第三步同理,也会从新的10个候选人里再保留最好的两个,最后得到了[ABD],[CED]两个结果。 可以发现,beam search在每一步需要考察的候选人数量是贪心搜索的num_beams倍,因此是一种牺牲时间换性能的方法。 Beam Search代码解析 Beam Search的原理虽然简单,但实际实现的时候却有很多细节要考虑。下面要解析这个实现...
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。而在开放闲聊领域...
可以看到,这里beam search的输出结果和greedy search不同;同时,beam search仍然是一个确定性的策略,每次生成的结果仍然是完全相同的。 Multinomial Sampling 目前为止的两种解码策略都只能生成确定性的结果,而Multinomial Sampling则是一种不确定的解码策略,可以提供文本生成的多样性。它的基本思想是:在生成下一个候选词时...
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 ...