top_p 是大型语言模型 (LLM) 中用于控制文本生成多样性和质量的另一个重要参数,与 temperature 密切相关,但工作方式不同。它被称为“核心采样”(Nucleus Sampling)的阈值。 工作原理: 概率排序: 在生成每个词(token)时,LLM 会计算出词汇表中所有可能词的概率分布。top_p 不直接修改这些概率,而是影响 选择 哪些...
Top_k以同样的方式工作,但只考虑参数“k”作为最可能的单词。与top_p过程一样,概率是排序的,但在这种情况下,不需要累积。排序后,设置k的阈值,最后重新计算概率。 https://medium.com/@daniel.puenteviejo/the-science-of-control-how-temperature-top-p-and-top-k-shape-large-language-models-853cb0480dae h...
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:首先按概率排序,然后累加概率,直到超过设定的top_p阈值。 为什么不建议同时使用top_p和temperatu...
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...
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...
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...
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...
* 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...
后处理参数的顺序temperature > top_k > softmax > top_p,查看代码可知temperature 的使用方式是logits/temperature ,即temperature 越大,各个logits之间的差就越小,在softmax阶段,根据softmax的原理,值差距越小,token概率就越接近(意味着很难选到正确的token,极端情况有精度问题)。