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...
而当top_p=0.1时,情况类似于temperature=0.1,可以看到概率分布的集中度也变大了。 通过上面的分析与实例,我们可以看到top_p和temperature这两个参数是如何影响 LLM 生成结果的多样性的。temperature控制了概率分布的熵,从而影响生成结果的多样性,而top_p则是通过过滤掉小概率的 token,减少采样的可选项,从而影响生成...
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。
GPT 的 API 中允许使用 top_p 和 temperature 两个参数调节模型输出的随机性,本文从模型运行的角度解释这两个参数的区别。 temperature 的作用机制 GPT 中的 temperature 参数调整模型输出的随机性。随机性大可以理解为多次询问的回答多样性、回答更有创意、回答更有可能没有事实依据。随机性小可以理解为多次询问更有...
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...
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 586、弹幕量 0、点赞数 22、投硬币枚数 15、