= 1.0: logits = logits / temperature # Apply top-p sampling if top_p is not None and top_p < 1.0: logits = top_p_filtering(logits, top_p) print("1") next_token_probs = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1) print("2") # Check if next_token_probs contain...
——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。
由上图可知,Pure Sampling 略微高估了罕见词的使用,这可能是Pure Sampling 比人类文本更难理解的原因之一。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...
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...
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...
sampling_params=SamplingParams( temperature=1, top_k=top_k, top_p=top_p, ), block_tables={0: [1]}, )) prompt_lens.append(seq_group_metadata_list[-1].seq_data[0].get_len()) sampling_metadata=model_runner._prepare_sample(seq_group_metadata_list, ...
只要不到10行代码,就能让大模型数学能力(GSM8k)提升20%! 几名独立学者提出了大模型采样的改进方案,引起了开源社区的关注。 目前该方法已在Mistral-7B上取得成效,在Llama3-70B上的测试也正在进行。 这种方法叫做最小p采样(min-p sampling),目的是平衡生成文本的连贯性和多样性。
Aligning top_p and top_k Sampling (vllm-project#1885) … 1b59c23 hongxiayang pushed a commit to hongxiayang/vllm that referenced this pull request Feb 13, 2024 Aligning top_p and top_k Sampling (vllm-project#1885) … 1f1310f peng1999 mentioned this pull request Aug 8, 2024 [...
"--topp", default=0.8, type=float, help="The probability threshold to procedure top_p sampling. " ) parser.add_argument("--max_out_len", default=128, type=int, help="Maximum output length. ") parser.add_argument("--min_out_len", default=6, type=int, help="Minimum output length....