随机采样策略,如top-k sampling/top-p sampling,这种策略可以生成多样性的文本,但是在语义连贯性上无法保证。 因此,在这两类解码策略之外,通常以做到“语义连贯性”和“生成多样性”兼得为目标来设计一些新的解码策略。 Beam-search multinomial sampling 故名思义,Beam-search multinomial sampling结合了beam search和...
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...
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...
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...
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_...
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...
1. 为毛不用greedy search 一个很直观的方法是采用贪心搜索(greedy search)，在生成第一个词y<1>的...