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...
Changing the top-k parameter sets the size of the shortlist the model samples from as it outputs each token. Setting top-k to 1 gives us greedy decoding. top-p 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...
其中,Top-k、Top-p和Temperature是三个最为关键的参数。 Top-kTop-k是一种在NLP任务中评估模型效果的策略,特别是在语言建模任务中。在生成文本时,Top-k策略使模型仅考虑预测的前k个最可能的下一个词。k是一个用户定义的常数,通常默认值为15。这一参数的优点在于能够减少模型预测的不确定性,从而提升生成的文本...
Top-k是一种控制模型输出的策略,它决定了模型在生成文本时应该考虑的下一个词的最大词频。在生成文本时,模型会根据当前的上下文预测下一个词的概率分布,然后从最高的预测概率中采样出一个词作为下一个输出。但是,如果下一个词的预测概率非常高(即top-1),那么模型可能会过于自信,忽略了其他可能的词。 为了解决...
🤖 LLM(语言模型)是如何生成丰富多样的文本的呢?除了常用的贪婪搜索(greedy search)和束搜索(beam search),LLM还常常使用采样(sampling)方法来增加生成的随机性。GPT-2在摘要任务中就使用了top-k采样。以下是LLM生成文本的关键步骤: 输入一段文本,然后输出下一个token,逐个token输出,直到达到最大输出长度或遇到终...
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,...
TOP_K=$5 #topk INPUT_SEQ_LEN=$6 #输入最大长度 OUTPUT_SEQ_LEN=$7 #输出最大长度 INPUT_FILE=$8 #输入文件路径 OUTPUT_FILE=$9 #输出文件路径 sh run_text_generation_gpt.sh /workspace/checkpoints/finetune-poetry-ckpts 0.35B 64 128 ...
在《GPT2-Large模型解码方法比较》中显示了Beam search方法比greedy search方法的效果好,本文接着比较另外两种解码方法: Top-K sampling和Top-p sampling。 2 Top-K sampling Facebook的Fan等人(2018)在他们的论文《Hierarchical Neural Story Generation(分层神经故事的产生)》引入了一个简单但非常强大的取样方案,称...
top_k = 40通常是一个好值models_dir: 它表示包含模型子文件夹的父文件夹的路径(包含文件夹)现在,是时候见证最先进的语言模型所产生的结果了。让我们运行这个函数并生成一些文本: interact_model( '345M', None, 1, 1, 300, 1, 0, '/content/gpt-2/models')现在将要求你输入一个字符串。这是我所...
为了防止从尾部采样,最流行的方法是Top-k采样和温度采样。 Top-k采样 Top-k采样是对前面“贪心策略”的优化,它从排名前k的token种进行抽样,允许其他分数或概率较高的token也有机会被选中。在很多情况下,这种抽样带来的随机性有助于提高生成质量。 添加一些随机性有助于使输出文本更自然。