除了概率归一化,top-k和beam search有什么区别呢?看上去他们都是只考虑概率最大的那几个。他们的核心区别在于top-k自始至终只有一个序列进行预测,k只用于规定采样的范围,每步只采样一个token作为结果。而beam search会保留num_beams个序列进行预测。 3. Top-p sampling top-p sampling也叫Nucleus sampling。这种...
Beam Search:维护一个大小为 k 的候选序列集合,每一步从每个候选序列的概率分布中选择概率最高的 k 个单词,然后保留总概率最高的 k 个候选序列。这种方法可以平衡生成的质量和多样性,但是可能会导致生成的文本过于保守和不自然。 以上方法都有各自的问题,而top-k采样和top-p采样是介于贪心解码和随机采样之间的方...
Beam Search(束搜索): 保留多个候选序列,平衡生成质量和多样性。 Top-K 采样: 限制候选词汇数量。 Top-P 采样(Nucleus Sampling): 根据累积概率选择候选词汇,动态调整词汇集。 为了直观叙述,假设我们当前的概率分布为: 词汇概率 A 0.4 B 0.3 C 0.2 D 0.05 <eos> 0.05 Top-K 采样详解 工作原理 Top-K 采...
随机贪婪搜索:当num_beams=1且do_sample=True时,每个单步时会根据模型输出的概率进行采用,而不是选条件概率最高的词,增加多样性。调用 sample() 方法 贪婪柱搜索:当num_beams>1且do_sample=False时,做一个num_beams的柱搜索,每次都是贪婪选择top N个柱。调用 beam_search() 方法 采样柱搜索:当num_beams>1...
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...
·Beam Search:维护一个大小为 k 的候选序列集合,每一步从每个候选序列的概率分布中选择概率最高的 k 个单词,然后保留总概率最高的 k 个候选序列。这种方法可以平衡生成的质量和多样性,但是可能会导致生成的文本过于保守和不自然。以上方法都有各自的问题,而top-k 采样和top-p 采样是介于贪心解码和随机...
本文在 ROCStories 数据集上进行了实验,并选取以下的文本解码方式作为该研究的 baseline:(1) Greedy search;(2)Beam search;(3)Top-K sampling;(4)Nucleus sampling;(5)Typical sampling;和(6)Contrastive search。 为了达到给 ROCStories 数据集中每一个测试样例提供一个图片信息的目的,本文使用 CLIP 模型从公开...
Even for exponentially large domains, the number of model evaluations grows only linear in $k$ and the maximum sampled sequence length. The algorithm creates a theoretical connection between sampling and (deterministic) beam search and can be used as a principled intermediate alternative. In a ...
Keywords: labeled graph; dynamic Top-K query; interesting subgraph; sliding window 1. Introduction In the real world, entity-centric applications are constantly increasing, and the study of the interrelationship between entities becomes more and more important. Researchers use graphs to denote the ...
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