# set seed to reproduce results. Feel free to change the seed though to get different resultstf.random.set_seed(0)# activate sampling and deactivate top_k by setting top_k sampling to 0sample_output=model.generate(input_ids,do_sample=True,max_length=50,top_k=0)print("Output:\n"+100*...
Top-K 采样 (Top-K sampling) 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,...
Top-p sampling是在Top-K sampling的基础上发展起来的。在Top-p抽样中,不是只从最有可能的K个词中抽样,而是从累积概率超过概率p的尽可能小的词集中选择,然后在这个小的词集中重新分配概率。因此单词集的数量可以根据下一个单词的概率分布动态地增加和减少。在实践中,top_p一般取0.95以上。本次试验取top_p = ...
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...
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...
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。
选择最佳 top-k 值的困难为流行的解码策略打开了大门,该策略动态设置tokens候选列表的大小。这种称为Nucleus Sampling 的方法将可能性之和不超过特定值的top tokens列入候选名单。top-p 值为 0.15 的示例可能如下所示: In top-p, the size of the shortlist is dynamically selected based on the sum of likeli...
Top-k & Top-p The method you use to pick output tokens is an important part of successfully generating text with language models. There are several methods (also called decoding strategies) for picking the output token, with two of the leading ones being top-k sampling and top-p sampling....
We noticed that there are a little differences in the implementation of top_p and top_k in the vLLM sampler compared to Huggingface's implementation. We have aligned the implementation details of T...
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,...