在《GPT2-Large模型解码方法比较》中显示了Beam search方法比greedy search方法的效果好,本文接着比较另外两种解码方法: Top-K sampling和Top-p sampling。 2 Top-K sampling Facebook的Fan等人(2018)在他们的论文《Hierarchical Neural Story Generation(分层神经故事的产生)》引入了一个简单但非常强大的取样方案,称...
——sampling 过于随机。 先选定k个概率最大的词,然后做采样。topk——sampling 随机的同时保持确定性。 先选定一个阈值p,求和前k个概率最大的词直到概率大于p,然后做采样。top p——sampling针对topk中,前k个词如果概率大小差不多的情况做优化,相当于动态的k。
Top-K 采样不会动态调整从需要概率分布 P(w|w_{1:t-1}) 中选出的单词数。这可能会有问题,因为某些分布可能是非常尖锐 (上图中右侧的分布),而另一些可能更平坦 (上图中左侧的分布),所以对不同的分布使用同一个绝对数 K 可能并不普适。 在 t=1 时,Top-K 将(\text{“people”}, \text{“big”...
As mentioned in #81 (comment), the current PyTorch-based top-k and top-p implementation is memory-inefficient. This can be improved by introducing custom kernels.WoosukKwon added the performance label May 25, 2023 WoosukKwon added the help wanted label Jun 7, 2023 ...
Top-k & Top-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: ...
We noticed that there are a little differences in the implementation of top_p and top_k in the vLLM sampler compared to Huggingface's implementation. We have aligned the implementation details of T...
在transformers库中,需要设置0 < top_p < 1。 七、混合策略 前面讨论的Greedy Search、Beam Search、Naive Sampling、Top-K Sampling、Top-p Sampling都是基本解码策略。有时候,还可以将它们混合起来使用,如Top-K + Top-p混合使用。 混合使用的策略本文不再深入。
Nucleus Sampling(核采样),也被称为Top-p Sampling旨在在保持生成文本质量的同时增加多样性。这种方法可以视作是Top-K Sampling的一种变体,它在每个时间步根据模型输出的概率分布选择概率累积超过给定阈值p的词语集合,然后在这个词语集合中进行随机采样。这种方法会动态调整候选词语的数量,以保持一定的文本多样性。
top-p 值通常设置为比较高的值(如0.75),目的是限制低概率 token 的长尾。我们可以同时使用 top-k 和 top-p。如果 k 和 p 同时启用,则 p 在 k 之后起作用。下面是 top-p 代码实现的例子:import torchfrom torch import nnfrom labml_nn.sampling import Sampler...
top-p sampling是一种既能保证输出内容多样性,又能在保持内容质量的成本上比单纯使用 temperature 更加低的方法。由于这种技术非常有效,因此激发了许多方法变体的出现。 有一种常见的 top-k sampling 变体被称为 top-p sampling ,也被称为 nucleus sampling 。top-p sampling 与 top-k sampling 非常相似,只是它...