beam search通过扩大每次选择的范围增加了生成的随机性。其存在一个超参数num_beams,用于设置每次选择的可能结果的个数。具体来说,beam search不严格要求选择当前最大概率的token,而是考虑累积概率最大的k个序列。为了方便叙述,我们假设输出的词表是’A,B,C’这三个字母。当输入为“I am a”, 设置num_beams=2,...
这种方法可以增加生成的多样性,但是可能会导致生成的文本不连贯和无意义。 Beam Search:维护一个大小为 k 的候选序列集合,每一步从每个候选序列的概率分布中选择概率最高的 k 个单词,然后保留总概率最高的 k 个候选序列。这种方法可以平衡生成的质量和多样性,但是可能会导致生成的文本过于保守和不自然。 以上方法...
在生成文本时,模型为每个可能的下一个词汇分配一个概率分布,选择下一个词汇的策略直接决定了输出的质量和多样性。以下是几种常见的选择方法: Greedy Search(贪心搜索): 每次选择概率最高的词汇。 Beam Search(束搜索): 保留多个候选序列,平衡生成质量和多样性。 Top-K 采样: 限制候选词汇数量。 Top-P 采样(Nu...
调用 beam_search() 方法 采样柱搜索:当num_beams>1且do_sample=True时,相当于每次不再是贪婪选择top N个柱,而是加了一些采样。调用 beam_sample() 方法 多组柱搜索搜索:当num_beams>1且num_beam_groups>1时,多组柱搜索同时进行,最后返回num_beam_groups个结果。调用 group_beam_search() 方法...
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...
·Beam Search:维护一个大小为 k 的候选序列集合,每一步从每个候选序列的概率分布中选择概率最高的 k 个单词,然后保留总概率最高的 k 个候选序列。这种方法可以平衡生成的质量和多样性,但是可能会导致生成的文本过于保守和不自然。以上方法都有各自的问题,而top-k 采样和top-p 采样是介于贪心解码和随机...
We show how to implicitly apply this 'Gumbel-Top-$k$' trick on a factorized distribution over sequences, allowing to draw exact samples without replacement using a Stochastic Beam Search. Even for exponentially large domains, the number of model evaluations grows only linear in $k$ and the ...
For m = 1 the algorithm has minimum total cost, whereas for m = k the number of iterations is minimized, and the resulting algorithm is known as Stochastic Beam Search . 1 We provide extensions of the algorithm and discuss a number of related algorithms. We analyze the properties of ...
The subgraph query is the basic problem of graph data processing, namely, to search all matching subgraphs that are isomorphic to the query graph in the data graph. With the rapid development of information technology and the explosive growth of the data [3], more and more studies have ...
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