2. 质量、多样性和Temperature 3. Top-k和Top-p 4. 频率惩罚和存在惩罚 Frequency and Presence Penalties 5. 参数调整备忘单 6. 总结 【编者按:我们如何才能更好地控制大模型的输出? 本文将介绍几个关键参数,帮助读者更好地理解和运用 temperature、top-p、top-k、frequency penalty 和 presence penalty 等常见...
在这个比喻中,“temperature”和“top_p”就好比是你选择歌曲的策略。 Temperature(温度):如果你选择的 temperature 值较低(比如0.2),就好像你在歌单中选择了大家最熟悉、最流行的那几首歌,比如“Beat It”或者“Billie Jean”(麦克杰克逊的经典歌曲)。因为 temperature 值较低,使得输出更加确定、更有针对性。反之...
top_p temperature 计算方法 "top_p temperature" 是用于生成文本的语言模型中的一种技术,通常用于提高生成文本的多样性。这技术是 GPT 等模型中的一个重要参数,用于控制生成过程中的词汇选择。 Top-p(nucleus)采样:在生成每个词时,模型计算下一个词的概率分布,然后根据一定的概率阈值进行采样。Top-p 采样会选择...
temperature : 介于0和2之间, 控制结果的随机性 , 较高的值输出更随机,而较低的值结果更具有确定性。 top_p : 一个可用于代替 temperature 的参数 , 通过核采样算法实现.模型的输出是具有top_p概率质量的token的结果 , 值越大结果越多
为了优化其表现,百度智能云千帆大模型平台提供了多种参数调整选项,其中Top-k、Top-p和Temperature是尤为关键的三个参数,它们共同作用于模型的生成过程,影响回答的质量和多样性。更多关于千帆大模型平台的信息,请访问:https://qianfan.cloud.baidu.com/ Top-k参数主要用于控制模型在生成回答时考虑的上下文单词数量。当...
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。
它可以与其他解码策略结合使用,例如温度调节(Temperature Scaling)、重复惩罚(Repetition Penalty)、长度惩罚(Length Penalty)等,来进一步优化生成的效果。 但是top-k 也有一些缺点,比如: 它可能会导致生成的文本不符合常识或逻辑。这是因为 top-k 采样只考虑了单词的概率,而没有考虑单词之间的语义和语法关系。例如,如...
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...
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?
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...