我是小冬瓜AIGC,原创超长文知识分享,原创课程已帮助多名同学速成上岸LLM赛道:手撕LLM+RLHF 研究方向:LLM、RLHF、Safety、Alignment本文从代码实现角度阐明LLM Generation 1. GPT-2 Top-K Sampling Radford, Al…
5、Top-P (Nucleus) Sampling: 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...
本文在 MS-COCO 和 Flickr30k 数据集上进行了大量的实验,并选用以下的无监督 baseline 进行对比: 1.top-k sampling:不基于图片信息,用 top-k 解码方法使用语言模型来生成 caption 2.nucleus sampling:不基于图片信息,用 nucleus 解码方法使用语言模型生成 caption 3.contrastive search:不基于图片信息,用 contrastive...
Top-K 采样 (Top-K sampling) Top-p 采样 (Top-p sampling) 这些方法是主流的LLM使用的解码方法,可以通过调整解码方法,对输出token达到一定程度的可控性。 贪心搜索 每个时间步 t 都简单地选择概率最高的词作为当前输出词: wt=argmaxwP(w|w1:t−1) ,如下图所示: image.png 从单词 “The” 开始,...
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...
Top-K (Top-K Sampling) Top-K就像一個Tokens排名榜,你可以設定一個固定數量 (k),模型只會從機率最高的k個Tokens中進行選擇。 舉例來說,如果Top-K設定為64,模型只會考慮機率最高的64個詞彙,並從中隨機選擇下一個Tokens。通過限制選擇範圍,Top-K能夠確保生成的文字更集中、更符合主題,避免出現過於發散或不...
top-k 有一个缺陷,那就是“k 值取多少是最优的?”非常难确定。于是出现了动态设置 token 候选列表大小策略——即核采样(Nucleus Sampling)。 top-p 采样的思路是,在每一步,只从累积概率超过某个阈值 p 的最小单词集合中进行随机采样,而不考虑其他低概率的单词。这种方法也被称为核采样(nucleus sampling),因...
4. 核采样 (Nucleus Sampling) 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,...
Aligning top_p and top_k Sampling (vllm-project#1885) … 1b59c23 hongxiayang pushed a commit to hongxiayang/vllm that referenced this pull request Feb 13, 2024 Aligning top_p and top_k Sampling (vllm-project#1885) … 1f1310f peng1999 mentioned this pull request Aug 8, 2024 [...
top-p 又名 Nucleus Sampling(核采样)与top-k 固定选取前 k 个 tokens 不同,top-p 选取的 tokens 数量不是固定的,这个方法是设定一个概率阈值。继续上面的例子,将 top-p 设定为 0.15,即选择前 15% 概率的 tokens 作为候选。如下图所示,United 和 Netherlands 的概率加起来为 15% ,所以候选词就是这俩,...