beam-search multinomial sampling by calling [~generation.GenerationMixin.beam_sample] ifnum_beams>1a...
搜索算法也叫搜索策略(或生成算法、decoding策略等叫法),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...
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...
这个办法据说可以获得比Beam Search好很多的效果,但也有一个问题,就是这个k不太好选。 While top-k sampling leads to considerably higher quality text than either beam search or sampling from the full distribution, the use of a constant k is sub-optimal across varying contexts. 为啥呢?因为这个概率...
However, in many cases discretization and the multinomial model may be a better fit than the linear Gaussian model so often used in the biologic sciences. Specifically, the multinomial model can capture non-linear relationships and is robust to most distributional assumptions. Also, intelligent, ...
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...
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...
16 next_tokens = torch.multinomial(probs, num_samples=2 * num_beams) # (batch_size, num_beams * 2) 17 # Compute next scores 18 next_scores = torch.gather(_scores, -1, next_tokens) # (batch_size, num_beams * 2) 19 # sort the sampled vector to make sure that the first num_...
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,选定一个采样范围进行随机采样,在采样范围的词只要概率不为0,就有可能采样到这个词。在transformers库中,只需要设置num_beams=1且do_sample=True,就会...
11 Beam-search multinomial sampling 顾名思义,这种解码策略结合了集束搜索和多指标采样。你需要指定num_beams大于1,并设置do_sample=True来使用这种解码策略。 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextGenerationPipeline, pipeline tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./gpt2-chinese...