Top-P 采样(又称 Nucleus Sampling)是一种动态选择候选词汇的方法。与 Top-K 采样不同,Top-P 采样不是固定选择 K 个词汇,而是选择一组累计概率达到 P 的词汇集合(即从高到低加起来的概率)。这意味着 Top-P 采样可以根据当前的概率分布动态调整候选词汇的数量,从而更好地平衡生成的多样性和质量。 步骤: ...
Top-p采样,也称为核采样,是另一种通过从词汇表中剔除低概率标记来截断概率分布的随机解码方法。 我们还是引用OpenAI对top_p参数给出的定义: 这是一种替代温度采样的方法,称为核采样,模型考虑累积概率达到top_p的标记集合。例如,0.1意味着只考虑累积概率达到前10%的标记。 随后对截断后的概率分布进行重新归一化,...
Top-p 采样 (Top-p sampling) 这些方法是主流的LLM使用的解码方法,可以通过调整解码方法,对输出token达到一定程度的可控性。 贪心搜索 每个时间步 t 都简单地选择概率最高的词作为当前输出词: wt=argmaxwP(w|w1:t−1) ,如下图所示: image.png 从单词 “The” 开始,算法在第一步贪心地选择条件概率最高...
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 sampling),因为它只关注概率分布的核心部分,而忽略了尾部部分。例如,如果 p=0.9,那么我们只从累积概率达到 0.9 的最小单词集合中选择一个单词,而不考虑其他累...
2. Top-k采样：从候选名单中选择前三个标记。这种方法引入随机性，有助于提高输出质量。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...
top_p采样 chatgpt采用一种top-p方法来进行采样,解决该问题。简而言之,就是对结果从高到低排序,按累积概率p截尾去掉概率小的分布,最后筛选得到几个概率较高的结果,归一化后按分布抽样。 温度采样 温度采样受统计热力学的启发,高温意味着更可能遇到低能态。在概率模型中,logits 扮演着能量的角色,我们可以通过将 ...
Top-p(nucleus)采样:在生成每个词时,模型计算下一个词的概率分布,然后根据一定的概率阈值进行采样。Top-p 采样会选择累积概率最高的词,直到概率总和超过了设定的阈值 p。这样可以确保选择概率较高的词,提高生成文本的连贯性。 Temperature:温度是另一个参数,用于调整概率分布的“平坦度”。较高的温度将概率分布拉平...
下面我将为你提供一个实现top-p采样的Python代码示例。top-p采样是一种在自然语言处理中常用的解码策略,用于从概率分布中采样时只考虑概率最高的p比例的元素。 导入必要的Python库: 为了进行数值计算和概率分布处理,我们需要导入numpy库。 python import numpy as np 定义top-p采样函数: 该函数将接受一个概率分布...
top-p 又名 Nucleus Sampling(核采样)与top-k 固定选取前 k 个 tokens 不同,top-p 选取的 tokens 数量不是固定的,这个方法是设定一个概率阈值。继续上面的例子,将 top-p 设定为 0.15,即选择前 15% 概率的 tokens 作为候选。如下图所示,United 和 Netherlands 的概率加起来为 15% ,所以候选词就是这俩,...