这里得到的z一般被称为logits,如果我们想要概率分布,则需要对其归一化,也就是将logits变成0-1之间的概率值,并且每一行加起来为1(即100%),如下所示。 defnorm(z):exp = np.exp(z)returnexp / np.sum(exp)y = norm(z)y == array([[0.70059356,0.26373654,0.0356699]])np.sum(y) ==0.9999999999...
这表示检测器的泛化程度很少超过仅依赖Logit所能达到的效果。所以,泛化并不源于真实性的内部编码,而是反映了已经通过logits等外部特征访问的信息。 经过训练的探测分类器可以预测错误,但其泛化能力只发生在需要相似技能的任务(如事实检索)中。 对于涉及不同技能的任务,例如情感分析,探测分类器与基于logit的不确定性预测...
速度几乎与仅输入一个 token 一样快。接着从左到右遍历模型和样本 token 预测的 logits。任何与「草稿」一致的样本都允许立即跳到下一个 token。如果存在分歧,那么就丢弃「草稿」并承担一些一次性工作的成本(对「草稿」进行采样并为所有后续 token 进行前向传递)。 这种方法起作用的原因在于,很多「草稿」token 都...
分别嵌入每个子空间token,并用它们的嵌入总和作为Transformer输入的token嵌入。 对于权重绑定的输出层(Press & Wolf,2017),用每个子空间的嵌入矩阵来获得具有单独预测头的 logits。编辑于 2024-06-18 09:58・IP 属地美国 内容所属专栏 大模型的技术和应用 语言大模型,视觉-语言模型,多模态大模型,世界模型 订阅...
RM训练更有趣。例如,研究人员发现RM只在EOS token处提取奖励。此外,在检查奖励的logits时,除了EOS token外,几乎所有的logits都是负数。 结果非常不错,验证准确率提高了,RM几乎完美地转移到了偏好数据集验证集中的CNN/DM子集上。 他们计算了SFT demonstration的平均奖励——标量值看起来有些随意;还计算了OpenAI偏好数...
我们猜测,零温下的非确定性是由前向传播过程中的浮点错误造成的。可能是因为“不知道该做什么”导致了最大的不确定性,使得多个完成的logits最大程度地接近,因此这些错误(尽管缺乏文档记录,但 GPT 内部人士告诉我们,这是一个已知的但罕见的现象)更容易产生。
Hi! When generating tokens, I'm wondering if Ollama can also provide logits/probability distribution over the vocabulary. This would be a very useful feature in many use cases. Thanks! 👍 4 paraschopra commented Jun 10, 2024 any update?
于是乎，作者们把attention每一层每一个Head经过softmax输出后的logits值翻出来观察。这一看，不得了，...
解码阶段:从输出的logits中选择一个令牌,并将其反馈到模型中,生成下一个令牌的logits。重复这个过程,直到生成所需数量的令牌。因为解码必须按顺序进行,每次都要将权重流通过计算单元以生成单个令牌,所以当以小批量运行时,第二阶段的算术强度(即计算的FLOP / 内存带宽的字节数)非常低。
Problem Desciption: When building the engine with the '--gather_all_token_logits' option, there seems to be an issue. If constructed with '--gather_all_token_logits', there is a high probability of garbled characters appearing in the fir...