保守方案：top_p=0.8 + temperature=0.3 → 生成如“你是我心中的日月星辰，永远照亮我前行的路”这样稳妥而深情的文案。创意方案：top_k=20 + temperature=0.9 → 生成如“我们的爱情，就像WiFi满格，无论走到哪里都不断线”这样富有创意的比喻。脑洞方案：top_p=0.95 + temperature=1.5 → 生成如“...
“贪心策略”其实就是 k = 1的 top-k 采样。 下面是top-k 的代码实现: import torch from labml_nn.sampling import Sampler # Top-k Sampler class TopKSampler(Sampler): # k is the number of tokens to pick # sampler is the sampler to use for the top-k tokens # sampler can be any sampl...
这允许 Temperature=0.8 提高模型的整体信心,而 Top-K 和 Top-P 则控制从 35 个词到大约 25 个词的采样范围。 根据实际用例进行调整 没有一种最优的设置,理想的值取决于具体需求。 对于创意写作,可能希望使用较低的 Top-K/Top-P 值和较高的 Temperature,以鼓励生成更令人惊讶和多样化的输出。 对于需要精确...
Top-p策略的优点在于其灵活性，无需预先设定具体的字数（即k值），而且p值的设置相对更为直观和方便。当然，也可以根据需要结合使用Top-k和Top-p策略，以实现更灵活多样的输出结果。• temperature同样是一个在解码阶段用于选择下一个字的参数。然而，它与Top-k和Top-p策略的作用有所不同。temperature主要用于调...
4. 联合采样(top-k & top-p & Temperature) 4. frequency penalty 和 presence penalty 5. 参数调整技巧 参考资料 在大模型推理过程中,常常能看到以下参数: { "top_k": 10, "temperature": 0.95, "num_beams": 1, "top_p": 0.8, "repetition_penalty": 1.5, ...
简介:在自然语言处理领域,GPT类模型因其强大的生成能力备受瞩目。百度智能云千帆大模型平台提供了对这些模型关键参数的调优功能,包括Top-k,Top-p和Temperature,它们对模型的生成结果和性能有着显著影响。本文将介绍这三个参数的作用及如何在平台上进行调优。
简介:本文介绍了在自然语言处理(NLP)领域中,GPT类模型如GPT-2、GPT-3等的三个关键参数:Top-k、Top-p和Temperature。通过百度智能云千帆大模型平台,我们可以更高效地调优这些参数,以平衡生成文本的多样性和质量。文章详细解释了这些参数的作用和影响,为模型训练和调优提供了有价值的参考。
Top-p 通常设置为较高的值(如 0.75),目的是限制可能被采样的低概率 token 的长尾。我们可以同时使用 top-k 和 top-p。如果k和p都启用,则p在k之后起作用。 Temperature 从生成模型中抽样包含随机性,因此每次点击“生成”时,相同的提示可能会产生不同的输出。温度是用于调整随机程度的数字。
逐行讲解大模型解码所有超参数【上】(temperature、top-k、top-p等所有参数) 1.0万 6 02:15:00 App 【AI大模型实战】2小时彻底掌握提示词工程(Prompt Engineering)深入浅出,草履虫都能听懂!——LLM/大模型入门/大模型学习路线 4979 35 19:13 App 【搭建知识库】DeepSeek R1+RAGFlow打造本地化私有知识库,...
Temperature=1.0→正常Softmax采样,不做额外调整 Temperature→0→近似“贪心搜索”,总是选取概率最高的词 Temperature→∞→近似均匀分布,等概率随机选择 top_k&top_p 这俩也是采样参数,跟 temperature 不一样的采样方式。 前面有介绍到,模型在输出之前,会生成一堆 token,这些 token 根据质量高低排名。