随意更改 random_seed 来尝试模型。 # set seed to reproduce results. Feel free to change the seed though to get different resultstf.random.set_seed(0)# activate sampling and deactivate top_k by setting top_k sampling to 0sample_output=model.generate(input_ids,do_sample=True,max_length=50,t...
我是小冬瓜AIGC,原创超长文知识分享,原创课程已帮助多名同学速成上岸LLM赛道:手撕LLM+RLHF 研究方向:LLM、RLHF、Safety、Alignment本文从代码实现角度阐明LLM Generation 1. GPT-2 Top-K Sampling Radford, Al…
在《GPT2-Large模型解码方法比较》中显示了Beam search方法比greedy search方法的效果好,本文接着比较另外两种解码方法: Top-K sampling和Top-p sampling。 2 Top-K sampling Facebook的Fan等人(2018)在他们的论文《Hierarchical Neural Story Generation(分层神经故事的产生)》引入了一个简单但非常强大的取样方案,称...
Top-P (Nucleus Sampling) (核心採樣) Top-P又稱為核心採樣(Nucleus Sampling),是一個用於控制語言模型文本生成的機率篩選器。這些大語言模型在生成文字時,其實是以Token為單位,而在文字生成的過程中,所有的 Tokens 會先依據「機率」進行排序,排序完之後,模型會根據Top-P的設定,只考慮最可能的Tokens,這樣可以避免...
We analyze the properties of Gumbel-Top- k sampling and compare against alternatives on randomly generated Bayesian networks with dierent levels of connectivity. In the context of (deep) sequence models, we show its use as a method to generate diverse but high-quality translations and statistical...
top-p 又名 Nucleus Sampling(核采样)与top-k 固定选取前 k 个 tokens 不同,top-p 选取的 tokens 数量不是固定的,这个方法是设定一个概率阈值。继续上面的例子,将 top-p 设定为 0.15,即选择前 15% 概率的 tokens 作为候选。如下图所示,United 和 Netherlands 的概率加起来为 15% ,所以候选词就是这俩,...
1. 贪婪采样 (Greedy Sampling) 贪婪采样是一种直接选择最可能的下一个词的策略。具体步骤为: 从模型输出的logits中,找到概率最大的那个词,直接选择它作为输出。 实现代码 class GreedySampler(Sampler): def __call__(self, logits: torch.Tensor): ...
top-p 又名 Nucleus Sampling (核采样) 与top-k 固定选取前 k 个 tokens 不同,top-p 选取的 tokens 数量不是固定的,这个方法是设定一个概率阈值。 继续上面的例子,将 top-p 设定为 0.15,即选择前 15% 概率的 tokens 作为候选。如下图所示,United 和 Netherlands 的概率加起来为 15% ,所以候选词就是这...
Aligning top_p and top_k Sampling (vllm-project#1885) … 1b59c23 hongxiayang pushed a commit to hongxiayang/vllm that referenced this pull request Feb 13, 2024 Aligning top_p and top_k Sampling (vllm-project#1885) … 1f1310f peng1999 mentioned this pull request Aug 8, 2024 [...
logits.div_(sampling_tensors.temperatures.unsqueeze_(dim=1))if do_top_p_top_k: logits = _apply_top_p_top_k(logits, sampling_tensors.top_ps, logits = _apply_top_k_top_p(logits, sampling_tensors.top_ps, sampling_tensors.top_ks)if...