效果:top_p较小时,生成的文本更连贯、更符合预期,但可能缺乏新颖性;top_p较大(接近 1.0)时,候选词汇集接近完整词汇表,生成的文本多样性增加,但连贯性可能下降。 所以: top_k是基于固定数量的筛选,简单直观,易于理解,但可能因为硬性限制而忽略掉一些与上下文相关但概率略低于阈值的词汇。 top_p是基于累积概率阈值...
在temperature 非零的情况下,从 0.95 左右的 top-p(或 250 左右的 top-k )开始,根据需要降低 temperature。 注意: 如果有太多无意义的内容、垃圾内容或产生幻觉,应当降低 temperature 和 降低top-p/top-k。 如果temperature 很高而模型输出内容的多样性却很低,应当增加top-p/top-k。 Tip: 虽然有些模型能够让...
代码生成(Top-p=0.7): 输入“用Python读取CSV文件”,模型可能选择pandas.read_csv()或csv模块,但不会用冷门库。 广告文案(Top-p=0.95): 输入“防晒霜广告”,输出可能包含“如羽毛般轻盈”或“阳光下无畏绽放”,允许少量非常规表达。 5. Top-k 意义:检索时返回的文档数量(k越大召回率越高,但噪声增加)。
英文全称：top-p（有时也被称为Nucleus Sampling，即核采样）中文名称：前p% 音标：top [tɒp] / [tɑːp]，p [piː]具体意义：top_p参数则更像是你在超市购物时，设定了一个预算上限。当购物车里的商品总价达到这个上限时，你就停止购物。在AI文本生成中，top_p参数用于限制模型考虑的候选词的累积...
这里的p值是一个介于0和1之间的参数，通常被设置为较高的值，例如75，这样可以有效地过滤掉评分较低的长尾部分。Top-p策略的优点在于其灵活性，无需预先设定具体的字数（即k值），而且p值的设置相对更为直观和方便。当然，也可以根据需要结合使用Top-k和Top-p策略，以实现更灵活多样的输出结果。• temperature...
Top-p采样,也称为核采样,是另一种通过从词汇表中剔除低概率标记来截断概率分布的随机解码方法。 我们还是引用OpenAI对top_p参数给出的定义: 这是一种替代温度采样的方法,称为核采样,模型考虑累积概率达到top_p的标记集合。例如,0.1...
简介:在自然语言处理领域,GPT类模型如GPT-2、GPT-3等凭借其强大的文本生成和语言理解能力,广泛应用于各种任务。本文介绍了控制GPT类模型输出的三个关键参数:Top-k、Top-p和Temperature,并详细解释了它们的作用、原理和调优方法,以及如何通过百度智能云千帆大模型平台进一步优化这些参数设置。
top_k&top_p 这俩也是采样参数,跟 temperature 不一样的采样方式。 前面有介绍到,模型在输出之前,会生成一堆 token,这些 token 根据质量高低排名。 比如下面这个图片,输入 The name of that country is the 这句话,模型生成了一堆 token,然后根据不同的 decoding strategy 从 tokens 中选择输出。
简介:在自然语言处理领域,GPT类模型因其强大的生成能力备受瞩目。百度智能云千帆大模型平台提供了对这些模型关键参数的调优功能,包括Top-k,Top-p和Temperature,它们对模型的生成结果和性能有着显著影响。本文将介绍这三个参数的作用及如何在平台上进行调优。
一、背景 GPT生成的代码中,往往有很多需要设置的参数,例如top_p、top_k等。下面介绍一下这些参数意义和提出的原因。 二、Top_K 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