前面经过排序以后,我们已经得到了向量source的前topk个最大值以及对应的索引分别存储在globalTopk以及indGdram的前topk个位置里面,那么向量source的全局最大值就是globalTopk[0],我们可以很容易对source进行相关的softmax变换得到全局数值和globalSum[0] topp采样 有了上面的globalM = globalTopk[0]以及数值和globalSum...
Top-k采样策略简单地选取概率最高的k个标记,忽略其余标记。 当k=1时,top-k采样等同于贪婪解码。 更准确地说,top-k采样在概率最高的前k个标记之后截断概率分布。这意味着我们将词汇表V中不属于前k个标记的所有标记的概率设为零。 将非top-k标记的概率设为零后,需要对剩余的分布进行重新归一化,使其总和为1...
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采样是一种在自然语言处理中常用的解码策略,用于从概率分布中采样时只考虑概率最高的p比例的元素。 导入必要的Python库: 为了进行数值计算和概率分布处理,我们需要导入numpy库。 python import numpy as np 定义top-p采样函数: 该函数将接受一个概率分布(通常是一个未归一化的对数概率数组)和一个p值,并...
Top-P（核采样）将 Top-P 想象成基于受欢迎程度从多种选择中挑选。Top-P 就像一个过滤器，根据概率...
下面是一些其他关于在ChatGPT上控制温度和top-p采样的实际例子。 示例1: 产品评价 想象一下,你要生成产品评价的文本[插入产品名称和列举一些关于产品的你的感受]在一个电子商务网站。你想要评价是一致的和相关的,而且要展示一些创造性和多样性,对读者有吸引力。
Top-p 通常设置为较高的值(如 0.75),目的是限制可能被采样的低概率 token 的长尾。我们可以同时使用 top-k 和 top-p。如果k和p都启用,则p在k之后起作用。 Temperature 从生成模型中抽样包含随机性,因此每次点击“生成”时,相同的提示可能会产生不同的输出。温度是用于调整随机程度的数字。
控制温度和 Top-p 采样是用于管理人工智能语言模型在生成文本时输出的创造性、连贯性和集中性的技术。 让我们打一个比方来简化它:把人工智能想象成一位用文字描绘图画的艺术家。 控制温度: 这种技术就好比艺术家在为画作选择颜色时调整大胆程度。较低的温度(较少的大胆程度)意味着艺术家会选择熟悉和安全的颜色,结...
Top-p(nucleus)采样:在生成每个词时,模型计算下一个词的概率分布,然后根据一定的概率阈值进行采样。Top-p 采样会选择累积概率最高的词,直到概率总和超过了设定的阈值 p。这样可以确保选择概率较高的词,提高生成文本的连贯性。 Temperature:温度是另一个参数,用于调整概率分布的“平坦度”。较高的温度将概率分布拉平...
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...