top_p和top_k都是用来控制文本生成过程中随机抽样策略的参数,它们的主要区别在于筛选候选词的方式和目的不同。从默认值来看,k取值是一个比较大的整数,而p是一个浮点数,默认1.0,啥意思呢? 以下是两者各自的定义和区别: Top-K Sampling: 定义:在生成下一个单词时,top_k参数指定了从概率分布中保留概率最高的k...
其中三个最重要的是温度（Temperature）、Top-P 和 Top-K。这些设置帮助你平衡模型输出的创造性和不可...
top_k是一个经典的方法,表示从候选的K个值中选择一个。在GPT生成的过程中也是类似的问题。选取K个tokens,哪些tokens的概率最高。然而Top_K存在一些问题,就是对于开放的问题,回答不够好,随机性不够强。因此提出了Top_P的算法。 三、Top_P top_p算法表示,满足概率之和大于p的最小tokens集合。这样在下一个词...
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"。 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概率,下图展示min-p截断和重新归一化后的概率分布。 在这个例子中标记"good"的概率...
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?
Top-k & Top-p 选择输出标记的方法是使用语言模型生成文本的一个关键概念。有几种方法(也称为解码策略)用于选择输出token,其中两种主要方法是 top-k 采样和 top-p 采样。 让我们看一下示例,模型的输入是这个prompt文本The name of that country is the: ...
综上所述,Top-k、Top-p和Temperature这三个参数在ChatGLM中发挥着至关重要的作用,它们共同决定了模型的性能和生成的回答质量。在实际应用中,用户应根据具体任务的要求和目标受众的特点,选择合适的参数组合。例如,在需要高效、准确回答的客服或销售场景中,可以优先考虑提高Top-k和Top-p的值,以生成更准确、具体的回...
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,...
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参数的具体作用? 本文将详细解析并可视化定义LLM输出行为的采样策略。通过深入理解这些参数的作用机制并根据具体应用场景进行调优,可以显著提升LLM生成输出的质量。 本文的介绍可以采用VLLM作为推理引擎,并使用微软最新发布的Phi-3.5-mini-instruct...
简介:在自然语言处理领域,GPT类模型如GPT-2、GPT-3等凭借其强大的文本生成和语言理解能力,广泛应用于各种任务。本文介绍了控制GPT类模型输出的三个关键参数:Top-k、Top-p和Temperature,并详细解释了它们的作用、原理和调优方法,以及如何通过百度智能云千帆大模型平台进一步优化这些参数设置。