——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...
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...
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: In top-p, the size of the shortlist is dynamically selected based on the sum of likeli...
The Will Will Web - 記載著 Will 在網路世界的學習心得與技術分享 - 深度學習模型在自然語言處理 (NLP) 領域中扮演著重要的角色,而調整模型的參數可以影響生成的文字風格和品質。在大語言模型中,Temperature、Top-P 和 Top-K 是常見的參數,用於控制
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。
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...
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-p采样 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 ...
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。