Top-K 采样是一种通过限制候选词汇数量来增加生成文本多样性的方法。在每一步生成过程中,模型只考虑概率最高(Top)的 K 个词汇,然后从这 K 个词汇中根据概率进行采样。K=1 就是贪心搜索。 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。 筛选Top-K: 选择概率最高的 K 个词汇,忽略其...
random_sampleD<T><<<k_dim, k_type, queue>>>(source, indices, indGdram, globalTopk, globalSum, topp, topk, temperature, voc); } else{ random_sampleX<T><<<k_dim, k_type, queue>>>(source, indices, indGdram, globalTopk, globalSum, topp, topk, temperature, voc); } cnrtQueueSync(...
核采样是一种自适应的采样方法,它选择的候选词集合 V(p) 是满足累计概率和大于或等于给定阈值 p 的最小词汇子集。与Top-k采样不同,核采样的候选词数量不是固定的,而是基于累计概率动态确定的。 示例 假设同样的语境:“今天的天气很”,但这次我们将会有不同的词汇及其概率分布,我们也会使用不同的阈值 ( p )...
选择输出标记的方法是使用语言模型生成文本的一个关键概念。有几种方法(也称为解码策略)用于选择输出token,其中两种主要方法是 top-k 采样和 top-p 采样。 让我们看一下示例,模型的输入是这个prompt文本The name of that country is the: Example output of a generation language model. 在这种情况下,输出标记Un...
Top-k采样策略简单地选取概率最高的k个标记,忽略其余标记。 当k=1时,top-k采样等同于贪婪解码。 更准确地说,top-k采样在概率最高的前k个标记之后截断概率分布。这意味着我们将词汇表V中不属于前k个标记的所有标记的概率设为零。 将非top-k标记的概率设为零后,需要对剩余的分布进行重新归一化,使其总和为1...
比较的采样算法 用于文本生成的采样算法很多,最简单的就是直接取概率最大的词,或者叫top-1采样。 本文主要比较了下述几种采样方法(注意向量 已经降序排列了,所以 ): Top-k采样: 只考虑前 个概率最大的词,注意要把它们的概率重新归一化,即 Nucleus采样:也是只考虑前若干个概率最大的词,不过以一种概率累计式的...
在生成步骤中,我使用了top-k采样(如LSTM方式)以及top-p采样。 在top-p采样中,我们提供了一个累积概率,即p,则所选的顶级词汇标记必须具有p的总和概率。 我们可以结合使用top-k和top-p方法,首先以最高的概率分数选择top-k令牌,然后为这k个令牌计算归一化分数。 这样,k个令牌的这些分数之和为1,我们也可以说...
OpenAI,Claude 等公司提供了许多流行的采样方法,例如 Top-k,Top-p,Min-p。这些方法经验地选择一个可行 token 集合(通常很小),而将其他 token 对应的概率设置为零。然而,这相当于直接修改了 LLM 的分布,开源项目 DRµGS(https://github.com/EGjoni/DRUGS)关于此有一个辛辣的评论: ...
Learn more OK, Got it.AIDemos · 1mo ago· 18 views arrow_drop_up0 Copy & Edit1 more_vert 08. Top-K vs Top-P 采样与 Temperature 示例代码NotebookInputOutputLogsComments (0)Input Data No Attached Data Sources
top-k采样其实很好理解。就是每一步只考虑概率最大的k个token,并且把这k个token的概率做重归一化,并随机采样得到预测的token。假设在一步中,ABC对应的概率ligits是[5,3,2],k设置为2。那么会选出字母A,B,并把其对应的概率logits[5,3]进行重新归一化。这个归一化可以是softmax: ...