因此,我们通常会考虑 top-k 和其它策略结合,比如 top-p。 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,...
Top-p(核采样):而当你选择使用top-p来挑选歌曲时,如果设置的 top_p 值较低(例如0.1),那就表示你只从那些最热门的(即概率最高的)10%的歌曲中挑选。这样的结果会更确定,因为你基本上会选择那些大家都爱听的热门歌曲。相反,如果你设置的 top_p 值较高(例如0.9),你就有更大的范围来选择歌曲,包括一些不那么...
Min-p采样使用相对最小概率的示意图。(图片来源:[1]) Min-p采样已在一些后端实现,如VLLM和llama.cpp。下图展示了min-p采样的可视化结果,其中p_base = 0.1,输入提示为"I love to read a"。 打开网易新闻 查看精彩图片 输入提示"I love to read a"的min-p采样可视化,p_base=0.1。上图显示模型的原始输出...
因此top_p参数通常应设置为小于1.0的值。 但是top-p采样也并非完美无缺。下图展示了一个案例,其中top-p采样为了达到累积概率阈值而包含了大量低概率标记,这可能导致不理想的结果。 Top-p采样可能包含过多低概率标记的示例。(图片来源:[1]) 结合Top-p和温度的策略 尽管OpenAI的官方文档中没有明确说明,但根据社区...
Top-P（核采样）将 Top-P 想象成基于受欢迎程度从多种选择中挑选。Top-P 就像一个过滤器，根据概率...
寒武纪编程排序前topk个最大值 按照计划,我们需要针对长度为voc的向量排序得到前topk个最大值以及对应的索引,我们的策略如下:首先维护一个长度为taskDim×topk的全局向量globalTopk以及indGdram,向量globalTopk存储的是每个core处理对应元素得到的前topk个最大值,向量indGdram存储的是每个core排序前topk最大值对应的原始...
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 1. 和 top_p 1. 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...
在这个策略中,模型会从所有可能的输出中采样p个最可能的词,并从这p个词中选择一个作为下一个词的预测。Top-p值的范围是0到1,它能够在保证生成文本质量的同时,保持一定的多样性。在百度智能云千帆大模型平台上,我们可以直观地观察Top-p值变化对生成文本的影响,从而进行更精确的调优。 Temperature温度参数用于调整...
下面是一些其他关于在ChatGPT上控制温度和top-p采样的实际例子。 示例1: 产品评价 想象一下,你要生成产品评价的文本[插入产品名称和列举一些关于产品的你的感受]在一个电子商务网站。你想要评价是一致的和相关的,而且要展示一些创造性和多样性,对读者有吸引力。
将Top-k设置为3，意味着在输出每个标记时从大小为3的候选列表中进行选择。设置Top-k为1则相当于贪心解码。3. Top-p采样：动态设置候选列表大小，选择可能性之和不超过特定值的Top标记。Top-p通常设置为较高值（如0.75），以限制低概率标记的长尾选择。同时启用Top-k与Top-p时，p操作在k之后。Te...