注意到,Top-k=640 Sampling 和 Nucleus p=0.95 Sampling 的 Zipfs 系数,依然是比较接近的,都略高于人类自然语言。3.2.2 self-BLEU计算self-BLEU 用于评估生成结果的 diversity。Self BLEU的计算方法是,使用评估集中的其他所有的生成结果作为参考,计算每个生成的文档的BLEU分数。考虑到计算量,这里将 6000份生成文本...
——sampling 过于随机。 先选定k个概率最大的词,然后做采样。topk——sampling 随机的同时保持确定性。 先选定一个阈值p,求和前k个概率最大的词直到概率大于p,然后做采样。top p——sampling针对topk中,前k个词如果概率大小差不多的情况做优化,相当于动态的k。
在《GPT2-Large模型解码方法比较》中显示了Beam search方法比greedy search方法的效果好,本文接着比较另外两种解码方法: Top-K sampling和Top-p sampling。 2 Top-K sampling Facebook的Fan等人(2018)在他们的论文《Hierarchical Neural Story Generation(分层神经故事的产生)》引入了一个简单但非常强大的取样方案,称...
topmpson sampling 算法公式topmpson sampling算法公式 Thompsonsampling算法(也称为贝叶斯采样算法)是一种基于贝叶斯定理的多臂赌博机(multi-armedbandit)问题的解决方案之一。其基本思想是在每次试验中,在根据当前已经得到的数据更新对每个赌博机的概率分布后,使用每个赌博机的概率分布来生成一个样本,然后选择具有最高...
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...
图7 Top-p采样示意图 在transformers库中,需要设置0 < top_p < 1。 七、混合策略 前面讨论的Greedy Search、Beam Search、Naive Sampling、Top-K Sampling、Top-p Sampling都是基本解码策略。有时候,还可以将它们混合起来使用,如Top-K + Top-p混合使用。
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#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...
5、Top-P (Nucleus) Sampling: Nucleus Sampling(核采样),也被称为Top-p Sampling旨在在保持生成文本质量的同时增加多样性。这种方法可以视作是Top-K Sampling的一种变体,它在每个时间步根据模型输出的概率分布选择概率累积超过给定阈值p的词语集合,然后在这个词语集合中进行随机采样。这种方法会动态调整候选词语的数量...
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。