Top-P sampling 即Top-P采样,其中P代表probability,也叫nucleus sampling,可以认为是Top-K的改进版,即先对所有候选词按概率做降序排列,设定一个累积概率阈值P,选择前面几个token让它们的概率和大于等于P,随后再将选定候选词的概率做rescale,让它们的和为1。按这种方法每一步选取的候选词个数不是固定的,而是根据概...
他们的核心区别在于top-k自始至终只有一个序列进行预测,k只用于规定采样的范围,每步只采样一个token作为结果。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...
可以看到，绿线(nucleus sampling)和蓝线(sampling with temperature)的线与橙线（人类的标准线）是最接...
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...
3.3 top-P 采样【核采样（Nucleus sampling)】此方法主要优化top-k难以采样的难题。与 top-k 固定...
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...
The current code for sampling and output processing is complex partly because beam search is considered. Without beam search, vLLM will only need to support greedy or random sampling, and this will greatly simplify the code. More Predictable Block Table ...
While greedy search provides a straightforward and efficient method, it often sacrifices diversity for simplicity. Top-k and nucleus sampling offer more flexibility, allowing for a broader range of outputs, but they can introduce variability that may not always lead to the most coherent results. In...