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 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...
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...
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: In top-p, the size of the shortlist is dynamically selected based on the sum of likeli...
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...
GPT 中的 temperature 参数调整模型输出的随机性。 下图显示不同温度值对单词出现在下一个位置的概率的影响: top_p 官方文档 top_pnumber or null Optional Defaults to 1 An alternative to sampling with temperature, called nucleus sampling, where the model considers the results of the tokens with top_p...
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...