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贪心搜索、波束搜索、Top-K采样、Top-p采样和温度都是影响LLM如何生成token的推理时参数,它们只是从离散概率分布中采样的方法,根据LLM输出的概率分布进行操作。
在Gradio中也是有这些常用的参数,而且合理的调参才有合适的输出。
Greedy search(贪婪搜索)是指在每个t时刻选择下一个词时,根据选择概率最高的词。
缺点:
Beam search(集束搜索)对贪心搜索进行了改进,扩大了搜索空间,更容易得到全局最优解。Beam Search 包含一个参数 beam size k,表示每一时刻均保留得分最高的 k 个序列,然后下一时刻用这 k 个序列继续生成。
从这里来看,该算法算是基于贪婪搜索的缺点来设计实现的。
缺点:
维特比算法能做到全局最优。
Top-K采样限制在一定数量要考虑的tokens。
在 Top-K 采样中,概率最大的 K 个词会被选出,然后这 K 个词的概率会被重新归一化,最后就在这重新被归一化概率后的 K 个词中采样。
Top-p采样限制在一定概率质量内的tokens。
其作用如下:
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