针对第3个问题,可以对生成的词进行限制和选择,以缓解某些错误模式的出现,这部分会在Logits Penalty详细讲解。额外的,对于GPT类的生成模型来说,有时我们还希望模型能给我们带来一些新的想法,所以如果每次生成结果能有一些变化就好了,这部分会在Logits Sampling详细讲解。 Greedy Search KV Cache思路 从上文可知每个 t...
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...
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。 结论 这就是我在关于神经图像标题...
使用训练好的模型后生成文字的过程 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...
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。
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 first...
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 ...
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...
可以采用的方法有 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...
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...