这种直觉导致Ari Holtzman 等人(2019年)创建了Top-p (或nucleus) 采样方法。 Top-p (nucleus) sampling 与仅从最可能的 K 个单词中进行采样不同,Top-p 采样从概率累积超过概率 p 的可能性最小的单词集中进行选择。然后,概率质量在该单词集中重新分配。这样,单词集的大小(即单词集中的单词数)可以根据下一个单...
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: ...
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,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,...
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 (Nucleus Sampling) (核心採樣) Top-P又稱為核心採樣(Nucleus Sampling),是一個用於控制語言模型文本生成的機率篩選器。這些大語言模型在生成文字時,其實是以Token為單位,而在文字生成的過程中,所有的 Tokens 會先依據「機率」進行排序,排序完之後,模型會根據Top-P的設定,只考慮最可能的Tokens,這樣可以避免...
在Nucleus Sampling中,模型在每个时间步生成词语时,首先按照概率从高到低对词汇表中的所有词语进行排序,然后模型计算累积概率,并找到累积概率超过给定阈值p的最小词语子集,这个子集就是所谓的“核”(nucleus)。模型在这个核中进行随机采样,根据词语的概率分布来选择最终输出的词语。这样做可以保证所选词语的总概率超过了...
3.从概率加起来为15%的top tokens中挑选:top-p 选择最佳 top-k 值的困难为流行的解码策略打开了大门,该策略动态设置tokens候选列表的大小。这种称为Nucleus Sampling 的方法将可能性之和不超过特定值的top tokens列入候选名单。top-p 值为 0.15 的示例可能如下所示: ...
top-p sampling是一种既能保证输出内容多样性,又能在保持内容质量的成本上比单纯使用 temperature 更加低的方法。由于这种技术非常有效,因此激发了许多方法变体的出现。 有一种常见的 top-k sampling 变体被称为 top-p sampling ,也被称为 nucleus sampling 。top-p sampling 与 top-k sampling 非常相似,只是它...
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,而不考虑其他低概率的单词。这种方法也被称为核采样(nucleus ...
4. 核采样 (Nucleus Sampling) 核采样是一种自适应的采样方法,它选择的候选词集合 V(p) 是满足累计概率和大于或等于给定阈值 p 的最小词汇子集。与Top-k采样不同,核采样的候选词数量不是固定的,而是基于累计概率动态确定的。 示例 假设同样的语境:“今天的天气很”,但这次我们将会有不同的词汇及其概率分布,...