generate( inputs, attention_mask=attention_mask, max_length=50, do_sample=True, top_k=top_k, # 设置 Top-K top_p=top_p, # 设置 Top-P temperature=temperature, # 控制生成的随机性 no_repeat_ngram_size=2, # 防止重复 n-gram pad_token_id=tokenizer.eos_token_id ) # 解码生成的文本 ...
5:根据前end个z里面的元素占的比重,随机输出indGdram的元素。 也就是说,random sample最终输出的是一个索引index,这个index是source向量的前topk个最大值的某个索引。 在第5步里面,我们给定随机数randomVal(为了保证结果一致,这里手动设置randomVal=0.75) srcTopk[0] = z[0]; for(i = 0; i < end; i++...
这种采样引入的随机性有助于在很多情况下生成的质量。 Adding some randomness helps make output text more natural. In top-3 decoding, we first shortlist three tokens then sample one of them considering their likelihood scores. 更广泛地说,选择前三个tokens意味着将 top-k 参数设置为 3。更改 top-k ...
dist = Categorical(logits=logits / self.temperature) # Sample return dist.sample() 联合采样(top-k & top-p & Temperature) 通常我们是将 top-k、top-p、Temperature 联合起来使用。使用的先后顺序是 top-k->top-p->Temperature。 我们还是以前面的例子为例。 首先我们设置 top-k = 3,表示保留概率最...
时，将参数写入inputs即可。目前支持这些参数：do_sample\temperature\max_length\num_beams\top_p\...
outputs = model.generate( input_ids, max_length = 200, early_stopping=True, top_k=50, top_p = 0.90, do_sample=True) 另一方面,这种结论也不是绝对的。Welleck等人(2019) 在他们的论文《Neural Text Degeneration With Unlikelihood Training(神经性文本退化与不太可能的训练)》争论说Greedy search和Beam...
随机贪婪搜索:当num_beams=1且do_sample=True时,每个单步时会根据模型输出的概率进行采用,而不是选条件概率最高的词,增加多样性。调用 sample() 方法 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 ...
本文以 huggingface-transformers 的文本生成解码代码为例,对文本生成常用的五种解码策略 greedy search、beam search、sample、sample and rank & beam sample、group beam search 进行逐行解读。每一小节首先会介绍对应解码策略的原理,接着给出供大家快速上手的代码示例,并逐层介绍调用过程,最后给出所使用到的所有类...
# Sample from the top-k logits with the specified sampler.return self.sampler(zeros)总结一下,top-k 有以下有点:·它可以根据不同的输入文本动态调整候选单词的数量,而不是固定为 k 个。这是因为不同的输入文本可能会导致不同的概率分布,有些分布可能比较平坦,有些分布可能比较尖锐。如果分布比较平坦,那么...
服装行业的FIT样,PP样,TOP样等1、InitialSample——首件样品:根据设计图做的首件,主要是确认款式、看效果。2、FitSample——试穿样:一般跟SizeSetSample一起,主要看真人模特穿起的效果以及尺寸问题。3、SALESMANSample——销售样:客人用于展销会的展示样,目的为了将之前所做出的新款式,通过展销办获得定单。一般销售...