top_p (float):在每次生成步骤中,从总概率为top_p的最可能的令牌中进行随机选取。 repeat_penalty(float):对模型重复的惩罚。值越高,生成的文本重复程度越低。 repeat_last_n (int):指定在模型生成历史中应用重复惩罚的距离。 n_batch (int):并行处理的提示令牌数量。增加此值可以减少延迟,但会增加资源需求。
代码实现逻辑:如果字的概率score<0,则score = score*penalty, 概率会越低; 如果字的概率score>0, 则则score = score/penalty,同样概率也会变低。 惩罚n-gram 方式:限制n-gram在生成结果中出现次数 参数:no_repeat_ngram_size,限制n-gram不出现2次。 (no_repeat_ngram_size=6即代表:6-gram不出现2次) ...
代码实现逻辑:如果字的概率score<0,则score = score*penalty, 概率会越低; 如果字的概率score>0, 则则score = score/penalty,同样概率也会变低。 惩罚n-gram 方式:限制n-gram在生成结果中出现次数 参数:no_repeat_ngram_size,限制n-gram不出现2次。 (no_repeat_ngram_size=6即代表:6-gram不出现2次) ...
注:repetition_penalty=1时表示不进行惩罚。5.no_repeat_ngram_size 这个参数,当设为大于0的整数时...
D:\Downloads\llama-b2288-bin-win-cublas-cu12.2.0-x64>.\main.exe -m D:\Downloads\causallm_14b.Q4_0.gguf --n-gpu-layers 30 --color -c 4096 --temp 0.7 --repeat_penalty 1.1 -n -1 -p "<|im_start|>system\n{You are a helpful assistant.}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n...
* penalty 除了temperature 这种对整体分布进行修改外,还有些场景需要我们对特定的某些token 的分布进行修改,此时就诞生了各种penalty,如repetition_penalty/diversity_penalty等参数。注意:这里是对其分布除以一个惩罚系数,其结果有可能并不改变其大小顺序。 强制/禁止 特定token 的出现 ...
cd ~ && git clone https://github.com/InternLM/tutorial -b camp2 && conda activate xtuner0.1.17 && cd tutorial python /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeat.py \ -i /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/unique_data.json \ -o /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeated_...
penalty_alpha (float, optional) - 平衡模型置信度和对比搜索解码中的退化惩罚的数值。 use_cache (bool, optional, defaults to True) - 模型是否应该使用过去最后的键/值注意力(如果适用于模型)来加速解码。 (3)控制模型输出Logits的参数 temperature(float, optional, defaults to 1.0) - 用于调节下一个标记...
float*base=((float*)logits.cpuData)+outerOffset*vocabSize;// 判断 config.repeat_penalty 是否不等于1,如果不等于1,// 则对 tokens.tokenSet 中每个 id 对应的 base[id] 值进行修改。if(fabs(config.repeat_penalty-1.0)>1e-6){for(int id:tokens.tokenSet){base[id]=(base[id]<0?base[id]*...
在本文中,我们将探讨常见的三种在本地使用 LLM 的方法。大多数软件都与各种主要操作系统兼容,并且可以轻松下载和安装,以供大家直接上手。 Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术 - LLM -常见的本地运行 LLM 方法。