top_p和top_k都是用来控制文本生成过程中随机抽样策略的参数,它们的主要区别在于筛选候选词的方式和目的不同。从默认值来看,k取值是一个比较大的整数,而p是一个浮点数,默认1.0,啥意思呢? 以下是两者各自的定义和区别: Top-K Sampling: 定义:在生成下一个单词时,top_k参数指定了从概率分布中保留概率最高的k...
与 Top-K 采样不同,Top-P 采样不是固定选择 K 个词汇,而是选择一组累计概率达到 P 的词汇集合(即从高到低加起来的概率)。这意味着 Top-P 采样可以根据当前的概率分布动态调整候选词汇的数量,从而更好地平衡生成的多样性和质量。 步骤: 获取概率分布: 模型为每个可能的下一个词汇生成一个概率分布。 排序...
top_k是一个经典的方法,表示从候选的K个值中选择一个。在GPT生成的过程中也是类似的问题。选取K个tokens,哪些tokens的概率最高。然而Top_K存在一些问题,就是对于开放的问题,回答不够好,随机性不够强。因此提出了Top_P的算法。 三、Top_P top_p算法表示,满足概率之和大于p的最小tokens集合。这样在下一个词...
Top-p 通常设置为较高的值(如 0.75),目的是限制可能被采样的低概率 token 的长尾。我们可以同时使用 top-k 和 top-p。如果k和p都启用,则p在k之后起作用。 Temperature 从生成模型中抽样包含随机性,因此每次点击“生成”时,相同的提示可能会产生不同的输出。温度是用于调整随机程度的数字。 采样时如何选择温度...
高温度值使模型更加“奔放”,倾向于生成新颖、不常见的单词和创造性的回答;而低温度值则使模型更加“保守”,生成更常见、更确定的回答。通过调整温度参数,用户可以控制模型的生成风格,以适应不同的应用场景。 综上所述,Top-k、Top-p和Temperature这三个参数在ChatGLM中发挥着至关重要的作用,它们共同决定了模型的...
top-p#top-p 又名 Nucleus Sampling(核采样)与top-k 固定选取前 k 个 tokens 不同,top-p 选取的 tokens 数量不是固定的,这个方法是设定一个概率阈值。继续上面的例子,将 top-p 设定为 0.15,即选择前 15% 概率的 tokens 作为候选。如下图所示,United 和 Netherlands 的概率加起来为 15% ,所以候选词就...
Top-k与Top-p方法是生成文本时选择输出标记的关键概念，其中Top-k采样与Top-p采样是两种主要策略。假设我们的模型输入为：The name of that country is the:。在处理过程中，模型计算词汇表中每个标记的似然分数，表示其成为句子下一个标记的可能性。随后，根据这些分数选择输出标记。1. 贪心解码：选择...
与Top-k不同,Top-p是一种考虑模型输出的全局策略。在Top-p策略中,我们不仅仅考虑每个词的预测概率,而且考虑当前所有预测概率的累计分布。具体来说,我们首先按照每个词的预测概率对它们进行排序,然后根据这些词的顺序逐个选择下一个输出,直到累计概率达到p。 与Top-k相比,Top-p可以更好地探索可能的输出序列,从而产...
温度、Top P和Top K,AI 大模型的参数 - 成富_Alex于20240325发布在抖音,已经收获了2557个喜欢,来抖音,记录美好生活!
输入提示"My name is"的top-k采样可视化,k=4。上图显示模型的原始输出概率,下图展示top-k截断和重新归一化后的概率分布。 上图展示了模型的原始输出分布。红线将图分为左侧的top-k标记和右侧的其余部分。下图显示了截断和重新归一化后的新top-k分布P_K。