LLM探索:GPT类模型的几个常用参数 Top-k, Top-p, Temperature在自然语言处理(NLP)领域,GPT(Generative Pre-trained Transformer)类模型无疑是近年来最受欢迎的深度学习模型之一。这类模型具有强大的文本生成能力和语言理解能力,被广泛应用于各种任务,如文本生成、摘要、翻译等。在训练和调优这类模型时,有几个常用的...
在百度智能云千帆大模型平台上训练 GPT 类模型时,通常使用 Top-p=0.9 或 Top-p=0.95。这意味着模型在生成文本时,始终要从当前已经生成的序列中选取概率最高的 90% 或 95% 的词作为候选词。较大的 p 值可以增加模型考虑的候选词的数量,从而提高生成文本的质量。然而,较大的 p 值也会增加计算复杂度,因此需...
top_k是一个经典的方法,表示从候选的K个值中选择一个。在GPT生成的过程中也是类似的问题。选取K个tokens,哪些tokens的概率最高。然而Top_K存在一些问题,就是对于开放的问题,回答不够好,随机性不够强。因此提出了Top_P的算法。 三、Top_P top_p算法表示,满足概率之和大于p的最小tokens集合。这样在下一个词...
有一种替代温度采样的方法,叫做核采样,模型会考虑概率质量在top_p内的tokens的结果。所以0.1意味着只有概率质量在前10%的tokens会被考虑。 我们通常建议此参数或temperature参数不要同时更改。 作用机制 top_p 参数接受的是一个累积概率,top_p 的大小影响到候选 token 的数量。 模型使用以下逻辑选择部分单词加入备选...
top_k & top_p 这俩也是采样参数,跟 temperature 不一样的采样方式。 前面有介绍到,模型在输出之前,会生成一堆 token,这些 token 根据质量高低排名。 比如下面这个图片,输入The name of that country is the这句话,模型生成了一堆 token,然后根据不同的decoding strategy从 tokens 中选择输出。
使用默认的“top-p”值,得到的答案可能是:“合理安排时间、避免分心、制定学习计划”等常见建议。 当我提高“top-p”值后,得到的答案可能会包括:“尝试番茄工作法、利用脑波音乐提高集中力、研究学习心理学”等更加多样和深入的建议。 比如创意写作 如果你想让ChatGPT帮助你进行创意写作,可以尝试将“top-p”值设置...
top-p 又名 Nucleus Sampling(核采样)与top-k 固定选取前 k 个 tokens 不同,top-p 选取的 tokens 数量不是固定的,这个方法是设定一个概率阈值。继续上面的例子,将 top-p 设定为 0.15,即选择前 15% 概率的 tokens 作为候选。如下图所示,United 和 Netherlands 的概率加起来为 15% ,所以候选词就是这俩,...
“控制温度和Top-P抽样”在自然语言处理中,控制温度是指通过调整生成文本的随机性和多样性,而Top-P抽样是一种生成文本的策略,它选择概率最高的前P个词作为候选词汇。这两个技术常用于生成文本的质量控制和多样性控制。 提示示例: 提示1: ”辩论实施普遍基本收入(UBI)的优缺点。提供三个支持UBI的论点和三个反对...
从分布顶端取样的另一种方法是top p:将符号根据从大到小的概率排序,然后抽取符号,直到概率之和(也就是生成这些符号的概率)达到0到1之间的某个预定义值p为止。如果p值接近 0,那么模型将始终采用概率最大的token,而如果p值接近1,那么将从完整的分布中进行采样。 显然这种方法相对于topk更加灵活,因为候选token的数...
但需要注意的是,OpenAI的研究是对于美国职业来说的,中国的劳动力市场和美国有不少差异。 那中国的劳动力市场,有哪些职业的替代率最高,哪些职业的替代率最低呢? 今天看到了一篇详细的,用数据分析的结论,分享给大家! 因此最近两周,我们使用中国在过去8年的数亿...