而当top_p=0.1时,情况类似于temperature=0.1,可以看到概率分布的集中度也变大了。 通过上面的分析与实例,我们可以看到top_p和temperature这两个参数是如何影响 LLM 生成结果的多样性的。temperature控制了概率分布的熵,从而影响生成结果的多样性,而top_p则是通过过滤掉小概率的 token,减少采样的可选项,从而影响生成...
较高的temperature使概率分布更均匀,而较低的temperature则使高概率token的选择更加集中。 top_p参数的作用: top_p参数在temperature调整后起作用,它接受一个累积概率值,用于决定候选token的数量。例如,如果设置top_p=0.7,则选择概率累加至0.7的token作为候选。 文章通过一个例子说明了如何根据top_p值选择token:首先按...
temperature : 介于0和2之间, 控制结果的随机性 , 较高的值输出更随机,而较低的值结果更具有确定性。 top_p : 一个可用于代替 temperature 的参数 , 通过核采样算法实现.模型的输出是具有top_p概率质量的token的结果 , 值越大结果越多
你可以將Top-P視為一種取樣的替代方法,跟temperature有點類似,但temperature是用來控制整體的創造性,而Top-P則提供更精細的控制。 我以OpenAI 的 API 為例 (API Reference),Chat Completion API的top_p的範圍是0.1到1.0之間,如果你設定為0.1的話,則意味著你讓模型僅考慮包含前10%機率質量(probability mass) 的 ...
GPT 的 API 中允许使用 top_p 和 temperature 两个参数调节模型输出的随机性,本文从模型运行的角度解释这两个参数的区别。 temperature 的作用机制 GPT 中的 temperature 参数调整模型输出的随机性。随机性大可以理解为多次询问的回答多样性、回答更有创意、回答更有可能没有事实依据。随机性小可以理解为多次询问更有...
LLM探索:GPT类模型的几个常用参数 Top-k, Top-p, Temperature在自然语言处理(NLP)领域,GPT(Generative Pre-trained Transformer)类模型无疑是近年来最受欢迎的深度学习模型之一。这类模型具有强大的文本生成能力和语言理解能力,被广泛应用于各种任务,如文本生成、摘要、翻译等。在训练和调优这类模型时,有几个常用的...
llm的top_p和temperature 1.序 链路管理器(link manager, LM)协议(LMP)是蓝牙协议中的一个重要组成部分。它主要完成三个方面的工作: (1)处理、控制和协商发送数据所使用的分组的大小 (2)管理蓝牙单元的功率模式和PICONET中的状态 (3)处理链路和秘钥的生成、交换与控制...
* 在设置的高级面板里自定义temperature和top_p * change default temperature from 0.8 to 0.5 * pref: 检查代码,增加仅 api 的接口判断 * chore: 锁定 pnpm-lock.yaml --- Co-authored-by: ChenZhaoYu <790348264@qq.com>main (Chanzhaoyu/chatgpt-web#1260) quzard and...
这个的执行顺序是什么?查看 labml.ai 采样示例的代码,它没有意义,因为当使用带有 top-K 或 Top-P 的温度时,它首先使用 Softmax 并选择,然后使用 Sampler在Google Cloud Document 中,它说您使用 Top-K,然后使用 Top-P 和温度进行过滤。假设你的
智谱2.x版本API调用补充top_p和temperature的参数;补充遗漏的智谱模型,修复配置项描述错误 #899 Merged Ikaros-521 merged 3 commits into main from owner Jun 23, 2024 +31 −4 Conversation 0 Commits 3 Checks 2 Files changed 4 Conversation