2. 质量、多样性和Temperature 3. Top-k和Top-p 4. 频率惩罚和存在惩罚 Frequency and Presence Penalties 5. 参数调整备忘单 6. 总结 【编者按:我们如何才能更好地控制大模型的输出? 本文将介绍几个关键参数,帮助读者更好地理解和运用 temperature、top-p、top-k、frequency penalty 和 presence penalty 等常见...
如果采用贪心策略,每次都选择概率最大的 token,那么就不存在所谓的调整空间,也就是说当设置do_sample=False时,top_p和temperature参数是不起作用的。而当设置do_sample=True时,生成框架才会根据概率对 token 进行采样,这时top_p和temperature参数才会发挥作用。 为了更好的说明,我们使用 gpt2 模型产生一个概率分布 ...
参数解释 temperature : 介于0和2之间, 控制结果的随机性 , 较高的值输出更随机,而较低的值结果更具有确定性。 top_p : 一个可用于代替 temperature 的参数 , 通过核采样算法实现.模型的输出是具有top_p概率质量的token的结果 , 值越大结果越多
Top-k、Top-p和温度参数是GPT类模型中常用的三个参数。这些参数可以有效地控制模型的输出行为和生成质量。通过调整这些参数的设置,我们可以更好地调优模型的性能,以适应不同的应用场景和任务需求。在实际应用中,我们可以借助百度智能云千帆大模型平台的强大功能,根据具体的任务需求和数据特点来选择合适的参数设置,以达...
为了优化其表现,百度智能云千帆大模型平台提供了多种参数调整选项,其中Top-k、Top-p和Temperature是尤为关键的三个参数,它们共同作用于模型的生成过程,影响回答的质量和多样性。更多关于千帆大模型平台的信息,请访问:https://qianfan.cloud.baidu.com/ Top-k参数主要用于控制模型在生成回答时考虑的上下文单词数量。当...
有一种替代温度采样的方法,叫做核采样,模型会考虑概率质量在top_p内的tokens的结果。所以0.1意味着只有概率质量在前10%的tokens会被考虑。 我们通常建议此参数或temperature参数不要同时更改。 作用机制 top_p 参数接受的是一个累积概率,top_p 的大小影响到候选 token 的数量。 模型使用以下逻辑选择部分单词加入备选...
当向大语言模型(LLM)提出查询时,模型会为其词汇表中的每个可能标记输出概率值。从这个概率分布中采样一个标记后,我们可以将该标记附加到输入提示中,使LLM能够继续输出下一个标记的概率。这个采样过程可以通过诸如temperature和top_p等参数进行精确控制。但是你是否曾深入思考过temperature和top_p参数的具体作用?
深挖transformers 库中 model.generate() 函数现有的所有大模型解码策略,详细解析每个超参数的功能和实现方式,介绍每种解码策略的作用与优缺点,逐行讲解每种解码方式的源码,带你全面了解大模型解码的实现方法。, 视频播放量 586、弹幕量 0、点赞数 22、投硬币枚数 15、
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。比如下面这个图片,输入 The name of that country is the 这句话,模型生成了一堆 token,然后根据不同的 decoding strategy 从tokens 中选择输出。