他们的核心区别在于top-k自始至终只有一个序列进行预测,k只用于规定采样的范围,每步只采样一个token作为结果。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...
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采样之间的方...
beam search:每次保留K大小的候选序列;在T=0时,也就是生成的第一个词的时候,直接选择概率最大的K个token;在T+1时,从每个候选序列在T+1时刻的token概率中选择概率前K的token,会得到K*K个序列,此时只保留概率排名前K个序列 Top-k解码 Top-k解码是对贪心解码的优化,贪心在每个时刻直接选择条件概率最大的token...
贪婪柱搜索:当num_beams>1且do_sample=False时,做一个num_beams的柱搜索,每次都是贪婪选择top N个柱。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_grou...
对于不同的方法,针对的场景不同,在需要开放性问题回答的时候,采取Top_P的方法,增加一下随机性,在确定性的问题时,采取Top_K的方法。实际过程中,Top_P和Top_K可以同时使用,并且像beam搜索和greedy的方法也可以交替使用。但是需要考虑实际的场景,避免模型幻觉问题。
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...
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Therefore, otAnynulpgmteohrbToieethfhrbeamoadcfsja1aiesncCadeocNnihfdFcDtiyalyttFenpe,roeinwndaogeeddsajeu,algstcshoeesrenhitrttohhenumbeolydNdgenTasoFisnthiionnondguleyltdxhmentoeoceatptnbrtdeuhineldeearsestneqtouhndaioerndesmetthhseeeanttnt.sudmoofbndeoertgormfeqeeeubteurtthyaent oftrhdeeeq....
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