于是出现了动态设置 token 候选列表大小策略——即核采样(Nucleus Sampling)。 top-p 采样的思路是,在每一步,只从累积概率超过某个阈值 p 的最小单词集合中进行随机采样,而不考虑其他低概率的单词。这种方法也被称为核采样(nucleus sampling),因为它只关注概率分布的核心部分,而忽略了尾部部分。例如,如果 p=0.9,...
In top-p, the size of the shortlist is dynamically selected based on the sum of likelihood scores reaching some threshold. Top-p 通常设置为较高的值(如 0.75),目的是限制可能被采样的低概率 token 的长尾。我们可以同时使用 top-k 和 top-p。如果k和p都启用,则p在k之后起作用。 Temperature 从生...
音乐 美食 捕快安师傅 ... 如果topP的采样范围大于topK,那么topK还有生效的意义吗? 4月前·上海 0 分享 回复 用户5233406974887 ... 是不是阈值越小,模型运行越快?因为候选集少 4月前·广东 0 分享 回复 展开2条回复 渐渐被你吸引 ... 有了后选集后,模型是拿着后选集的单词进行谈心解码,还是beam search...
ModelScope支持在每次的推理请求中设置topk和topp参数。 在使用ModelScope进行推理时,可以在请求中包含当前文本的前缀(prefix),并指定生成文本的长度(length)、生成文本数量(num_samples)、生成文本的采样方式(sample_method)以及对每个预测结果进行筛选的topk或topp等参数。 2023-06-14 11:18:17 发布于河南 举报 赞同...
取值越小,生成的确定性越高。如果topK设置为None或大于100,则不启用topK策略,仅使用topP策略。可参考...
tags: #大模型 #参数调整 #TopK #TopP #Temperature #采样策略 本集介绍了在使用大模型时常用的两个参数:Top K 和 Top P,并详细解释了它们对模型输出的影响。这些参数主要用于控制模型生成文本时的采样策略,影响输出的多样性和可预测性。 1大模型文本生成过程 ...