top-p 值通常设置为比较高的值(如0.75),目的是限制低概率 token 的长尾。我们可以同时使用 top-k 和 top-p。如果 k 和 p 同时启用,则 p 在 k 之后起作用。 下面是 top-p 代码实现的例子: import torch from torch import nn from labml_nn.sampling import Sampler class NucleusSampler(Sampler): ""...
当temperature > 1 时,概率分布变得更加平坦,使得低概率词也有更多机会被选中,适用于需要创造性和多样性的任务,如写作或对话生成。 在大模型中的应用 Top-K 和 Top-P 采样是否可以一起使用? 可以,通过同时设置 top_k 和top_p 参数,模型会首先应用 Top-K 筛选,限制候选词汇数量,然后在这有限的词汇中应用 Top...
其中三个最重要的是温度（Temperature）、Top-P 和 Top-K。这些设置帮助你平衡模型输出的创造性和不可...
top_k是一个经典的方法,表示从候选的K个值中选择一个。在GPT生成的过程中也是类似的问题。选取K个tokens,哪些tokens的概率最高。然而Top_K存在一些问题,就是对于开放的问题,回答不够好,随机性不够强。因此提出了Top_P的算法。 三、Top_P top_p算法表示,满足概率之和大于p的最小tokens集合。这样在下一个词...
深挖transformers 库中 model.generate() 函数现有的所有大模型解码策略,详细解析每个超参数的功能和实现方式,介绍每种解码策略的作用与优缺点,逐行讲解每种解码方式的源码,带你全面了解大模型解码的实现方法。, 视频播放量 1519、弹幕量 1、点赞数 99、投硬币枚数 76
输入提示"I love to"的top-p采样可视化,top_p=0.2。上图显示模型的原始输出概率,下图展示top-p截断和重新归一化后的概率分布。 上图展示了模型的原始输出分布,其中红线标记了20%的累积概率阈值,将图分为下方的top-p标记和上方的其余部分。重新归一化后,下图显示我们只保留了四个标记,其余标记的概率被置为零。
综上所述,Top-k、Top-p和Temperature这三个参数在ChatGLM中发挥着至关重要的作用,它们共同决定了模型的性能和生成的回答质量。在实际应用中,用户应根据具体任务的要求和目标受众的特点,选择合适的参数组合。例如,在需要高效、准确回答的客服或销售场景中,可以优先考虑提高Top-k和Top-p的值,以生成更准确、具体的回...
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和top_p等参数进行精确控制。但是你是否曾深入思考过temperature和top_p参数的具体作用?
Top-k与Top-p方法是生成文本时选择输出标记的关键概念，其中Top-k采样与Top-p采样是两种主要策略。假设我们的模型输入为：The name of that country is the:。在处理过程中，模型计算词汇表中每个标记的似然分数，表示其成为句子下一个标记的可能性。随后，根据这些分数选择输出标记。1. 贪心解码：选择...
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参数的具体作用? 本文将详细解析并可视化定义LLM输出行为的采样策略。通过深入理解这些参数的作用机制并根据具体应用场景进行调优,可以显著提升LLM生成输出的质量。 本文的介绍可以采用VLLM作为推理引擎,并使用微软最新发布的Phi-3.5-mini-instruct...