4. sample_top_p函数:这个函数用于从给定的概率分布中采样一个token,采样的方式是先对概率进行排序,然后计算累积概率,然后选择累积概率小于p的部分,最后在这部分中随机选择一个token。 下面将具体讲解每一个部分的代码: import json import os import sys import time from pathlib import Path from typing import ...
可能性最小的 token 会从列表中「剪切」(基于 top_p),然后从剩余候选者中随机(温度参数 temperature)选择一个 token。换句话说:top_p 控制生成中词汇的广度,温度控制词汇的随机性,温度参数 temperature 为 0 会产生几乎确定的结果。 def print_tuned_completion (temperature: float, top_p: float): response ...
top_p: float = 0.9,) -> str:llm = Replicate (model=model,model_kwargs={"temperature": temperature,"top_p": top_p, "max_new_tokens": 1000} return llm (prompt)def chat_completion (messages: List [Dict],model = DEFAULT_MODEL,temperature: float = 0.6,top_p: float = 0.9,) -...
top_p: llama的文本生成使用topp采样,p值范围为0-1。在每一步从概率最大的词开始累加概率,所有累加概率超过概率p的最小单词集合会被纳入采样范围,反之则被过滤掉。 参考: 文本生成任务实战:如何使用PaddleNLP实现各种解码策略 In [4] # chatbot参数 lang= "en" # zh/en ... usrname="User" botname="...
可能性最小的 token 会从列表中「剪切」(基于 top_p),然后从剩余候选者中随机(温度参数 temperature)选择一个 token。换句话说:top_p 控制生成中词汇的广度,温度控制词汇的随机性,温度参数 temperature 为 0 会产生几乎确定的结果。 def print_tuned_completion (temperature: float, top_p: float): response ...
top_p(float,可选,默认为1.0)—— 如果设置为float<1,则只保留概率加起来等于top_p或更高的最可能的令牌以供生成。 通过温度,我们可以展平或锐化输出标记的概率分布: temperature(float,可选,默认为1.0)-- 用于模块化下一个令牌概率的值。 在做前端应用程序之前,让我们先测试一下ChatModel。
temperaturefloat1要使用的采样温度,介于 0 到 2 之间。 较高的值意味着模型样本的分布范围更广。 零表示贪婪采样。 建议更改此它或top_p,但不要同时更改两者。 ninteger1要为每个提示生成的完成数。 注意:由于此参数会生成许多完成,因此可能会快速消耗你的令牌配额。
top_p(默认值为0.9):这是一个控制生成文本多样性的参数,它设定了从最高概率的词开始,累计到总概率超过top_p的词为止,然后从这些词中随机选择一个词作为生成的词。这种方法也被称为nucleus sampling或top-p sampling。 max_gen_len:可选参数,表示生成的文本的最大长度。如果未指定,那么将使用模型参数中的最大...
fromllamaimportLlamadefmain(ckpt_dir:str,tokenizer_path:str,temperature:float=0.6,top_p:float=0.9,max_seq_len:int=128,max_gen_len:int=64,max_batch_size:int=4,):generator=Llama.build(ckpt_dir=ckpt_dir,tokenizer_path=tokenizer_path,max_seq_len=max_seq_len,max_batch_size=max_batch_size,...
top_p (float, optional): 用于控制生成多样性的 top-p 抽样参数。默认为 0.9。 max_seq_len (int, optional): 输入提示的最大序列长度。默认为 128。 max_gen_len (int, optional): 生成的序列的最大长度。默认为 64。 max_batch_size (int, optional): 生成序列的最大批次大小。默认为 4。