于是出现了动态设置 token 候选列表大小策略——即核采样(Nucleus Sampling)。 top-p 采样的思路是,在每一步,只从累积概率超过某个阈值 p 的最小单词集合中进行随机采样,而不考虑其他低概率的单词。这种方法也被称为核采样(nucleus sampling),因为它只关注概率分布的核心部分,而忽略了尾部部分。例如,如果 p=0.9,...
反之,如果你设置的 temperature 值较高(比如0.8),就相当于你在歌单中选择了一些不太常见,或者说有些冷门的歌曲。这是因为 temperature 值较高,使得输出更具有随机性。 Top-p(核采样):而当你选择使用top-p来挑选歌曲时,如果设置的 top_p 值较低(例如0.1),那就表示你只从那些最热门的(即概率最高的)10%的...
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-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...
温度采样参数取值介于 0 和 2 之间。较高的值(如 0.8)将使输出更加随机,而较低的值(如 0.2)将使其更加集中和确定性。 我们通常建议此参数或top_p参数不要同时更改。 效果 随机性大可以理解为多次询问的回答多样性、回答更有创意、回答更有可能没有事实依据。随机性小可以理解为多次询问更有可能遇到重复的回答...
在采样时,我们随机选择这k个词中的一个作为下一个输出,从而增加了输出的多样性。 Top-p 与Top-k不同,Top-p是一种考虑模型输出的全局策略。在Top-p策略中,我们不仅仅考虑每个词的预测概率,而且考虑当前所有预测概率的累计分布。具体来说,我们首先按照每个词的预测概率对它们进行排序,然后根据这些词的顺序逐个...
Top-k是一种常见的采样策略,主要用于在生成过程中引入噪声。在GPT类模型中,百度智能云千帆大模型平台允许用户通过top-k采样来调整模型生成的多样性。在采样过程中,模型会从所有的可能输出中随机选择k个,然后从这k个输出中再选择一个作为下一步的输出。这样可以增加输出的随机性,使得生成的文本更加丰富多样。 Top-...
当向大语言模型(LLM)提出查询时,模型会为其词汇表中的每个可能标记输出概率值。从这个概率分布中采样一个标记后,我们可以将该标记附加到输入提示中,使LLM能够继续输出下一个标记的概率。这个采样过程可以通过诸如 temperature 1. 和 top_p 1. 等参数进行精确控制。但是你是否曾深入思考过temperature和top_p参数的具...
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-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...