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“在平行宇宙的咖啡厅，我点了杯加糖的量子纠缠，只为与你共享这份跨越时空的甜蜜”这样充满奇幻色彩的文案。综合使用：找到生成...
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。 对于需要精确的分析任务,则选择较高的 Top-K/Top-P 和较低的 Temperature,使模型更专注。 通常需要通过实验来找到合适的平衡。作为起点,Top-K=50、Top-P=0.95 和 Temperature=0.7 提供了连贯性和...
Top-k 采样是对前面“贪心策略”的优化,它从排名前 k 的 token 中进行抽样,允许其他分数或概率较高的token 也有机会被选中。在很多情况下,这种抽样带来的随机性有助于提高生成质量。 【top-k 采样思路】:在每一步,只从概率最高的 k 个单词中进行随机采样,而不考虑其他低概率的单词。 例如,如果 k=2,那么...
defdo_sampling(logits:torch.Tensor,temperature=1.0,top_k=20,top_p=0.8):iftemperature!=1.0:logits=logits/temperatureprobs=F.softmax(logits,dim=-1)iftop_k!=0:top_k_probs,top_k_indices=torch.topk(probs,top_k)probs=torch.zeros_like(probs).scatter_(0,top_k_indices,top_k_probs)probs...
与Top-k相比,Top-p可以更好地探索可能的输出序列,从而产生更多样化的输出。然而,由于需要考虑全局的预测概率分布,Top-p的计算成本相对较高。但在百度智能云千帆大模型平台上,我们可以利用平台的计算能力,高效地处理这些复杂的计算任务。 Temperature 温度参数是一种控制模型输出的随机性的参数。在生成文本时,模型会根...
Top-p 与Top-k 不同,Top-p 是一种控制模型生成文本的全局策略。它要求模型在生成文本时,对于每一个词,都要从当前已经生成的序列中选取概率最高的 p 个词作为候选词,然后再从中选择一个词作为下一个词。这个参数也可以有效地防止模型生成重复的或无意义的文本。 在百度智能云千帆大模型平台上训练 GPT 类模型...
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。
简介:本文深入探讨大模型推理过程中的四种常见采样策略——Top-k、Top-p、Temperature和Beam Search,分析其原理、应用场景及优劣势,为读者提供全面的技术解读。 在大模型推理领域,采样策略的选择对于生成文本的质量、多样性和效率具有至关重要的影响。本文将重点介绍四种常见的采样策略:Top-k、Top-p、Temperature和Beam...
一、Temperature 参数解析 首先,我们来谈谈temperature参数。在文本生成任务中,temperature控制着模型输出结果的随机性或者说“创造性”。较低的temperature值会导致模型输出更加保守,倾向于选择概率最高的结果,而较高的temperature值则会鼓励模型生成更加多样化和富有创意的输出。 二、Top_k 与 Top_p 参数 紧接着,top...