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...
Top-k采样:通过np.argsort获取概率最高的top_k个词的索引,并筛选出对应的词汇和概率。 Top-p采样:计算筛选出的top_k个词的累计概率,并找出累计概率小于等于top_p的词的索引,最终确定Top-p候选词。 随机采样:从Top-p候选词中根据概率分布随机选择一个词作为最终结果。 你可以根据实际需求调整top_k和top_p的...
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...
k 1. 值,这样可以包含更多合理的标记可能性。 Top-p采样策略 Top-p采样,也称为核采样,是另一种通过从词汇表中剔除低概率标记来截断概率分布的随机解码方法。 我们还是引用OpenAI对top_p参数给出的定义: 这是一种替代温度采样的方法,称为核采样,模型考虑累积概率达到top_p的标记集合。例如,0.1意味着只考虑累积...
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...
在Ascend的npu上面temperature=2和top_k很大时有精度问题。添加图片注释，不超过 140 字（可选）在gpu也有同样问题 添加图片注释，不超过 140 字（可选）原因分析 MindIE的后处理 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...
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: ...
寒武纪编程排序前topk个最大值 按照计划,我们需要针对长度为voc的向量排序得到前topk个最大值以及对应的索引,我们的策略如下:首先维护一个长度为taskDim×topk的全局向量globalTopk以及indGdram,向量globalTopk存储的是每个core处理对应元素得到的前topk个最大值,向量indGdram存储的是每个core排序前topk最大值对应的原始...