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...
与Top-k不同,Top-p是一种考虑模型输出的全局策略。在Top-p策略中,我们不仅仅考虑每个词的预测概率,而且考虑当前所有预测概率的累计分布。具体来说,我们首先按照每个词的预测概率对它们进行排序,然后根据这些词的顺序逐个选择下一个输出,直到累计概率达到p。 与Top-k相比,Top-p可以更好地探索可能的输出序列,从而产...
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...
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...
简介:在自然语言处理领域,GPT类模型因其强大的生成能力备受瞩目。百度智能云千帆大模型平台提供了对这些模型关键参数的调优功能,包括Top-k,Top-p和Temperature,它们对模型的生成结果和性能有着显著影响。本文将介绍这三个参数的作用及如何在平台上进行调优。
Top-K采样取的是概率的前TopK的样本作为候选项, 也就是每一步都保留有K个候选项,能在一定程度上保证全局最优。但top-k有个问题就是k取多少,是最优的,这个难以确定。 Top-p采样,针对的就是K值难确定的问题,设定阈值p, 根据候选项可能性得分之和达到阈值p,来选择候选项的个数,也叫核采样。
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...
Top-p采样 ChatGPT实际使用的不是Top-k采样,而是其改进版——Top-p采样。 Top-k有一个缺陷,那就是“k值取多少是最优的?”非常难确定。于是出现了动态设置token候选列表大小策略——即核采样(Nucleus Sampling)。下图展示了top-p值为0.9的Top-p采样效果: ...
“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...
第二个:Top_p(控制采样) 此参数在0和1之间,控制核心采样,一种引入随机性的方法。 接近1.0的值使输出更加多样和随机, 接近0的值使其更加确定性。 示例:top_p = 0.8 - 如果你想在为新产品生成多个名称时得到多样的选项。 图片 第三个:Presence_penalty (阻止调整) ...