Top-k 采样是对前面“贪心策略”的优化,它从排名前 k 的 token 中进行抽样,允许其他分数或概率较高的token 也有机会被选中。在很多情况下,这种抽样带来的随机性有助于提高生成质量。 top-k 采样的思路是,在每一步,只从概率最高的 k 个单词中进行随机采样,而不考虑其他低概率的单词。例如,如果 k=2,那么我...
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...
Top-k采样限制了每次生成时候的候选词数量,模型只会从概率前k个最高的词中进行采样,而忽略其他可能性较小的词。 实现代码: 复制 class TopKSampler(Sampler): def __init__(self, k: int, sampler: Sampler): self.k = k self.sampler = sampler def __call__(self, logits: torch.Tensor): zeros =...
top-k采样保留了前k个token进行选择,这提高了准确性,避免了选择到非常小概率的token导致的结果错误。 Transformers模型集成了多种生成方法,除了top-k,还有top-p。由于篇幅限制,这里只介绍repetition penalty的实现方法。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 康熙熙攘攘 2025-02-12 🎮 键盘键帽轻松拆装指南 🛠️最近...
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方法,即, Tempered采样:在原概率上增加一个温度项,即 Tempered Top-k采样:结合Top-k采样和Tempered采样,即 ...
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lo...
接下来的top-p采样是在这k个分数上完成的,然后最后从选定的标记中,我们仅使用概率进行采样以获取最终的输出标记。 我们不必编写所有代码,Hugging Face可以通过其generate方法来处理所有事情。 步骤: · 获取输入文本并对其进行编码(标记+填充)以获取ID。
"top_k": 20, "temperature": 2.5, "presence": 0.2, "frequency": 0.2 } ``` 另外,在开启“用User和Assistant代替你和角色的名字”这个选项后,会发现随着对话轮次的增加,角色的回复前几个字会变得一样,所以可以这样配置: ``` { "top_p": 0.75, "temperature": 2.5, "presence": 0, "frequency":...
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...