Top-p采样:解锁语言模型的创意之门
Top - p采样 是什么:核采样:排序,累计到0.7,随机选择
在自然语言生成和大规模语言模型推理中,Top - p采样(又叫核采样,Nucleus Sampling)是一种基于累积概率的采样策略。
Top - p介绍
Top - p中的p是一个概率阈值,取值范围是0到1。它表示在生成文本时,从概率分布中选择累计概率大于或等于p的最小词集,然后从这个词集中随机选择一个词作为输出。
例如,如果p = 0.7,那么模型会从概率分布中选出累计概率达到0.7的那些词,然后从中随机挑选一个作为下一个生成的词。较低的p值会使模型更倾向于选择最可能的词,生成的文本更可预测和重复;较高的p值则会让模型考虑更大的词集,生成的文本更多样和有创意。
原理:排序,累计到0.7,随机选择
- 概率排序与累积:模型在生成每个词时,会先对词汇表中的所有词计算一个概率分布(通常通过Softmax函数得到)。将这些词按照概率从核采样,然后依次累加这些词的概率,直到累加的概率大于或等于设定的p值为止,此时所包含的词就构成了用于采样的候选词集。
- 随机采样:从得到的候选词集中,按照它们各自的概率进行随机采样,选择其中一个词作为生成的结果。
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