——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。
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。这种策略会把token的概率按照递减的次序累加,直到累加的概率值超过了阈值p,在这些token中做采样得到...
Top-p sampling是在Top-K sampling的基础上发展起来的。在Top-p抽样中,不是只从最有可能的K个词中抽样,而是从累积概率超过概率p的尽可能小的词集中选择,然后在这个小的词集中重新分配概率。因此单词集的数量可以根据下一个单词的概率分布动态地增加和减少。在实践中,top_p一般取0.95以上。本次试验取top_p = ...
a. Greedy Search和Naive Sampling 很少使用; b. Beam Search在总结、摘要的场景下效果很好; c. Top-K Sampling和Top-p Sampling适用于开放式问答、小说创作等场景。 d. Greedy Search和Beam Search都是确定性解码策略;三种Sampling策略都带有随机性,并可以通过参数(包括Temperature和其它参数)控制随机性的强弱。 十...
Top-P (Nucleus Sampling) (核心採樣) Top-P又稱為核心採樣(Nucleus Sampling),是一個用於控制語言模型文本生成的機率篩選器。這些大語言模型在生成文字時,其實是以Token為單位,而在文字生成的過程中,所有的 Tokens 會先依據「機率」進行排序,排序完之後,模型會根據Top-P的設定,只考慮最可能的Tokens,這樣可以避免...
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...
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...
Adjusting to the top-k setting. 3.从概率加起来为15%的top tokens中挑选:top-p 选择最佳 top-k 值的困难为流行的解码策略打开了大门,该策略动态设置tokens候选列表的大小。这种称为Nucleus Sampling 的方法将可能性之和不超过特定值的top tokens列入候选名单。top-p 值为 0.15 的示例可能如下所示: ...
输入提示"My name is"的top-k采样可视化,k=4。上图显示模型的原始输出概率,下图展示top-k截断和重新归一化后的概率分布。 上图展示了模型的原始输出分布。红线将图分为左侧的top-k标记和右侧的其余部分。下图显示了截断和重新归一化后的新top-k分布P_K。
Top-k采样策略 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。