而beam search会保留num_beams个序列进行预测。 3. Top-p sampling top-p sampling也叫Nucleus sampling。这种策略会把token的概率按照递减的次序累加,直到累加的概率值超过了阈值p,在这些token中做采样得到预测。 假设p=0.7,ABC在第一步预测的概率分布为[0.5,0.3,0.2]。那么A和B的概率值加起来超过了0.7,第一步...
Top-p 采样 (Top-p sampling) 这些方法是主流的LLM使用的解码方法,可以通过调整解码方法,对输出token达到一定程度的可控性。 贪心搜索 每个时间步 t 都简单地选择概率最高的词作为当前输出词: wt=argmaxwP(w|w1:t−1) ,如下图所示: image.png 从单词 “The” 开始,算法在第一步贪心地选择条件概率最高...
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,...
在大語言模型中,Temperature、Top-P和Top-K是常見的參數,用於控制文字生成過程中的隨機性和創造性。我自己在開發 LLM 應用時,主要也都只會去調整Temperature而已,其實Top-P與Top-K很少去調他,因為每次調整都沒有什麼好結果,之前因為不太理解這兩個參數的真正含意,最後還是回歸預設值處理。這篇文章我打算好好的...
通过加入温度参数,可以从新的概率分布P_T中采样,而不是原始概率分布P。 下图展示了对输入提示"1+1="的四种不同概率分布。在这种情况下,下一个标记应该是2。 (注意:这些并非完整分布,仅绘制了部分值)。 微软Phi-3.5-mini-instruct LLM对输入提示"1+1="的四种不同概率分布图,展示了不同温度T参数的效果。
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,我们也...
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...
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?
faster transformer has these kernels: https://github.com/NVIDIA/FasterTransformer/blob/main/src/fastertransformer/kernels/sampling_topk_kernels.cucalvin1978 commented Sep 28, 2023 has these kernels, why not just ... I couldn't find the open-source code for the project 'TRT-LLM'. I mean "...
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 [...