在循环体内,每个core每次循环都可以得到前topk个最大值和索引,我们需要不断比较每次循环的结果得到最新的前topk个最大值,为此我们的做法是,申请一个长度为2×topk的向量srcTopk和topkInd,当r=0时,我们把此时得到的前topk个最大值和对应的索引放到srcTopk和topkInd的前topk个位置,当r>0的时候,我们把之后得到...
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...
需要设定一个合适的 k 值,如果 k 值太小,生成的文本可能会缺乏多样性;如果 k 值太大,则效果与标准采样相似。 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...
OpenAI,Claude 等公司提供了许多流行的采样方法,例如 Top-k,Top-p,Min-p。这些方法经验地选择一个可行 token 集合(通常很小),而将其他 token 对应的概率设置为零。然而,这相当于直接修改了 LLM 的分布,开源项目 DRµGS(https://github.com/EGjoni/DRUGS)关于此有一个辛辣的评论: ...
9.6.4 用采样进行解码 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 > 9.6.5 用Top-K采样进行解码 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 >
请问GPT-2训练期间的采样策略是什么 还是top-k吗 如果是的话自己可以修改top-k的值吗? 关注问题写回答 登录/注册自然语言处理 采样 GPT 请问GPT-2训练期间的采样策略是什么 还是top-k吗 如果是的话自己可以修改top-k的值吗?请问GPT-2训练期间的采样策略是什么 还是top-k吗 如果是的话自己可以修改top-k...
Top-k采样策略 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...
Top-k采样策略 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。
Top-k采样策略 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。