这个重复惩罚参数也比较容易理解,通过修改生成文本时的概率分布来实现的, repetition_penalty的目标是在这个概率分布中对先前生成过的token,又重复的生成了该token进行惩罚(降低概率),以减少生成文本中的重复性,简单实现如下: import numpy as np def apply_repetition_penalty(probs, repetition_penalty, prev_tokens):...
vllm repetition_penalty参数 VLLM中的repetition_penalty参数是重复惩罚参数。 VLLM中的repetition_penalty参数通过修改生成文本时的概率分布来实现,其目标是在这个概率分布中对先前生成过的token,又重复生成该token进行惩罚(降低概率),以减少生成文本中的重复性。
top_k:选择前 k 个候选 token,控制多样性。 presence_penalty:用于控制生成结果中特定词汇的出现频率。 frequency_penalty:用于控制生成结果中词汇的频率分布。 repetition_penalty:用于控制生成结果中的词汇重复程度。 use_beam_search:是否使用束搜索来生成序列。 length_penalty:用于控制生成结果的长度分布。 early_sto...
repetition_penalty:用于控制生成结果中的词汇重复程度。 use_beam_search:是否使用束搜索来生成序列。 length_penalty:用于控制生成结果的长度分布。 early_stopping:是否在生成过程中提前停止。 stop:要停止生成的词汇列表。 stop_token_ids:要停止生成的词汇的ID列表。 include_stop_str_in_output:是否在输出结果中包...
比如温度(Temperature)、顶部概率(Top P)、最大长度(Max Length)、停止序列(Stop Sequences)、频率惩罚(Frequency Penalty)、存在惩罚(Presence Penalty)。那么这些参数究竟具有什么意义呢? 温度(Temperature) 定义与作用 Temperature参数用于调整语言模型生成文本的随机性。在生成结果时,模型并不是直接计算出生成的...
贪婪解码（Greedy decoding），简单来说就是选择具有最大logit的词元，在此之前可能会使用重复惩罚（repetition penalty）等方式，对logit进行一些调整。采样解码（Sampling decoding），将logit看作多项分布，然后从中采样。换句话说，我们通过随机采样从词汇表中选择一个词元。在采样过程中，可以先采用温度调节（...
presence_penalty:用于控制生成结果中特定词汇的出现频率。 frequency_penalty:用于控制生成结果中词汇的频率分布。 repetition_penalty:用于控制生成结果中的词汇重复程度。 use_beam_search:是否使用束搜索来生成序列。 length_penalty:用于控制生成结果的长度分布。
repetition_penalty: 大于等于1.0的浮点数。如何惩罚重复token,默认1.0代表没有惩罚。 1.2 KVCache 上面我们讲过,自回归模型的推理是将新的token不断填入序列生成下一个token的过程。那么,前面token已经生成的中间计算结果是可以直接利用的。具体以Attention结构来说: ...
参数:repetition_penalty(float,取值范围>0)。默认为1,即代表不进行惩罚。值越大,即对重复的字做出更大的惩罚 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。
贪婪解码(Greedy decoding),简单来说就是选择具有最大logit的词元,在此之前可能会使用重复惩罚(repetition penalty)等方式,对logit进行一些调整。 采样解码(Sampling decoding),将logit看作多项分布,然后从中采样。换句话说,我们通过随机采样从词汇表中选择一个词元。在采样过程中,可以先采用温度调节(temperature scalin...