Beam Search:维护一个大小为 k 的候选序列集合,每一步从每个候选序列的概率分布中选择概率最高的 k 个单词,然后保留总概率最高的 k 个候选序列。这种方法可以平衡生成的质量和多样性,但是可能会导致生成的文本过于保守和不自然。 以上方法都有各自的问题,而top-k采样和top-p采样是介于贪心解码和随机采样之间的方...
当temperature > 1 时,概率分布变得更加平坦,使得低概率词也有更多机会被选中,适用于需要创造性和多样性的任务,如写作或对话生成。 在大模型中的应用 Top-K 和 Top-P 采样是否可以一起使用? 可以,通过同时设置 top_k 和top_p 参数,模型会首先应用 Top-K 筛选,限制候选词汇数量,然后在这有限的词汇中应用 Top...
红线将图分为左侧的top-k标记和右侧的其余部分。下图显示了截断和重新归一化后的新top-k分布P_K。 需要注意的是,top-k采样目前不是OpenAI API的标准参数,但在其他API中,如Anthropic的API,确实提供了top_k参数。 Top-k采样的一个主要问题是如何设置参数k。对于非常尖锐的分布,我们倾向于使用较小的k值,以避免在...
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存在一些问题,就是对于开放的问题,回答不够好,随机性不够强。因此提出了Top_P的算法。 三、Top_P top_p算法表示,满足概率之和大于p的最小tokens集合。这样在下一个词...
Top-k采样策略简单地选取概率最高的k个标记,忽略其余标记。 当k=1时,top-k采样等同于贪婪解码。 更准确地说,top-k采样在概率最高的前k个标记之后截断概率分布。这意味着我们将词汇表V中不属于前k个标记的所有标记的概率设为零。 将非top-k标记的概率设为零后,需要对剩余的分布进行重新归一化,使其总和为1...
综上所述,Top-k、Top-p和Temperature这三个参数在ChatGLM中发挥着至关重要的作用,它们共同决定了模型的性能和生成的回答质量。在实际应用中,用户应根据具体任务的要求和目标受众的特点,选择合适的参数组合。例如,在需要高效、准确回答的客服或销售场景中,可以优先考虑提高Top-k和Top-p的值,以生成更准确、具体的回...
top_p 1. 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? 本文将详细解析并可视化定义LLM输出行为的采样策略。通过深入理解这些参数的作用机制并根据具体应用场景进行调优,可以显著提升LLM生成输出的质量。 本文的介绍可以采用VLLM作为推理引擎,并使用微软最新发布的Phi-3.5-mini-instruct...
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。
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、
Top-k与Top-p方法是生成文本时选择输出标记的关键概念，其中Top-k采样与Top-p采样是两种主要策略。假设我们的模型输入为：The name of that country is the:。在处理过程中，模型计算词汇表中每个标记的似然分数，表示其成为句子下一个标记的可能性。随后，根据这些分数选择输出标记。1. 贪心解码：选择...