Top-k 采样是对前面“贪心策略”的优化,它从排名前 k 的 token 中进行抽样,允许其他分数或概率较高的token 也有机会被选中。在很多情况下,这种抽样带来的随机性有助于提高生成质量。 top-k 采样的思路是,在每一步,只从概率最高的 k 个单词中进行随机采样,而不考虑其他低概率的单词。例如,如果 k=2,那么我...
Top-K 采样是一种通过限制候选词汇数量来增加生成文本多样性的方法。在每一步生成过程中,模型只考虑概率最高(Top)的 K 个词汇,然后从这 K 个词汇中根据概率进行采样。K=1 就是贪心搜索。 步骤: 获取概率分布: 模型为每个可能的下一个词汇生成一个概率分布。 筛选Top-K: 选择概率最高的 K 个词汇,忽略其...
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...
Top-k 采样是对前面“贪心策略”的优化,它从排名前 k 的 token 中进行抽样,允许其他分数或概率较高的token 也有机会被选中。在很多情况下,这种抽样带来的随机性有助于提高生成质量。 【top-k 采样思路】:在每一步,只从概率最高的 k 个单词中进行随机采样,而不考虑其他低概率的单词。 例如,如果 k=2,那么...
Top-k采样限制了每次生成时候的候选词数量,模型只会从概率前k个最高的词中进行采样,而忽略其他可能性较小的词。 实现代码: 复制 class TopKSampler(Sampler): def __init__(self, k: int, sampler: Sampler): self.k = k self.sampler = sampler ...
🤖 LLM(语言模型)是如何生成丰富多样的文本的呢?除了常用的贪婪搜索(greedy search)和束搜索(beam search),LLM还常常使用采样(sampling)方法来增加生成的随机性。GPT-2在摘要任务中就使用了top-k采样。以下是LLM生成文本的关键步骤: 输入一段文本,然后输出下一个token,逐个token输出,直到达到最大输出长度或遇到终...
第一种是记录全部,记录所有流。典型的算法是PIE[14]和Raptor codes[15],在不同时期生成不同的指纹。然而,由于记录的是不频繁的流并且存在碰撞,使得PIE的精度较低。第二种,称为记录样本,在记录流之前采样并删除流。一个典型的算法是Small-Space[...
Top-k策略是用来控制采样过程的。它根据打分排名从所有结果中选取前k个字作为候选集，然后随机选择其中一个作为下一个输出。当k=1时，这个策略就与贪心策略相同，总是选择排名第一的字。通过调整k的值，我们可以控制输出的多样性，让模型在保持准确性的同时，也能生成多样化的结果。Top-p策略则是另一种控制采样...
Top-k是一种常见的采样策略,主要用于在生成过程中引入噪声。在GPT类模型中,百度智能云千帆大模型平台允许用户通过top-k采样来调整模型生成的多样性。在采样过程中,模型会从所有的可能输出中随机选择k个,然后从这k个输出中再选择一个作为下一步的输出。这样可以增加输出的随机性,使得生成的文本更加丰富多样。 Top-...
LLM看似很神奇,但本质还是一个概率问题,神经网络根据输入的文本,从预训练的模型里面生成一堆候选词,选择概率高的作为输出,上面这三个参数,都是跟采样有关(也就是要如何从候选词里选择输出)。temperature#用于控制模型输出的结果的随机性,这个值越大随机性越大。一般我们多次输入相同的prompt之后,模型的每次输出都不...