在实践中,Top-k的取值范围通常在10到50之间,具体数值需根据任务的特定需求来确定。 Top-p参数则进一步细化了模型在选择单词时的偏好。它设定了一个概率阈值,模型仅考虑那些累积概率超过该阈值的单词。Top-p的值介于0和1之间,高值意味着模型更倾向于选择高概率的单词,保证回答的质量;而低值则鼓励模型探索更多样化的单
采样温度的取值范围在0到2之间。较高的值(如0.8)会使输出更加随机,而较低的值(如0.2)会使输出更加聚焦和确定。 在LLM输出下一个标记的概率分布后,我们可以通过温度参数调整其分布形状。温度T是一个控制下一个标记概率分布尖锐度或平滑度的参数。 从数学角度看,经温度缩放后的新概率分布P_T可以通过以下公式计算...
在不确定任务时,可以增大 k 的取值(比如从4096改为32768),或做动态调参:当前的大模型在后训练阶段基本都还要做至少一次的长度泛化微调,比如Qwen系列在预训练的最后阶段将上下文长度从4,096 个token增加到32,768 个token。 2). k 值如何选择 过小:容易丢失关键信息; 过大:注意力分散度依旧大。 对策:可以做不...
(位图的每一位都只有0和1两个状态) 上面是一个unsigned char类型的位图,一共有八位,那么取值范围就是0-255,就可以标识0-7数字都在,就比如说bitmap【6】=1,那么就可以理解为,QQ号为6的号码是存在的。 那么可以理解为实际上是利用他的下标来表示某个号码是否存在的。 一个unsigned int类型数据是4个字节,那...
sorted: 如果为真,则得到的k个元素将按降序排列。 name: 操作的可选名称。 返回值: values: 沿最后一个维度切片的k个最大元素。 indices: 输入的最后一个维度内的值的索引。 原链接:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/nn/top_k?hl=en...
可能你会说,我们可以使用线性时间的排序算法。当然可以,但通常它们对输入的数组有一定的要求。比如计数排序要求 n 个数都是正整数,且它们的取值范围不太大。 解法二:部分排序O(n∗k) 由于我们只需要找出最小/最大的 k 个数,所以我们可以进行部分排序,比如简单选择排序和冒泡排序,它们每一趟都能把一个最小/...
的某个属性值 t 的取值范围是 x1,x2,.. .,xk,则可记 t 的概率分布为 :f (x1),X2:f (x2)⋯. , :f (Xk) 。其中 , )满足 ,( ) + f (x2)+ ⋯+ f (Xk) = 1,_厂 )表不 t取 值 的置信度 。这种置信度取决于异构数据库中数据 ...
给定一个隐私挖 掘算法A,Range(A)为A的取值范围,若算法A在数 A()一{P:P【rEpEO~exp( )}, 据集 D和D 上任意输 出结果 0(OERange(A))满 (5) 足下列不等式 ,则A满足 ￡一差分隐私. 其中 △“为打分 函数 “(D,P)的全局敏感性.由式 Pr[A(Q,D)一ol≤exp(e)×PrEA(Q,D)一02, (5)...
象的取值范围就可以基本确定top-k 的结果了. 我们采用的直方图是等密度的直方图, 由n 个单元组成, 横坐标为数据对象的value, 纵坐标为平均值average value. 直 方图的每个单元i( i= 1, 2…, n) 包含以下的信息: 1. 上界值和下界值: U V[ i] 和LV[ i] , 这两个值分别为单 元i 的左边界值和右...