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『大模型笔记』LLM秘密：温度、Top-K和Top-P抽样技术解析！

🕗 发布于 2024-07-22 06:22 大模型  智能体  AI  温度参数  Top-k  
『大模型笔记』LLM秘密：温度、Top-K和Top-P抽样技术解析！

文章目录

一. LLM秘密：温度、Top-K和Top-P随机采样技术解析！

嗨，大家好！今天我们将学习 大语言模型中的随机采样技术，这是一个关键算法，我们还将探讨三个重要的辅助技术：温度（Temperature）、TopK和TopP采样。首先，让我们回顾一下大语言模型是如何生成文本的。简单来说，它们通过自回归方式生成文本，即在每个步骤生成一个Token时，利用一定窗口内的前几个Token的信息，为每个单词创建一个概率分布，从中选择当前步骤的最佳候选词。

通常，我们可以简单地选择概率最高的单词，这种方法被称为 贪婪解码（greedy decoding）。例如，对于句子“today the weather is”，会选择单词“sunny”。然而，这种方法往往会导致输出过于确定和重复，这在某些需要精确结果的情况下是有用的，比如语音识别系统的语音转录。

但在大语言模型中，我们的目标往往是生成具有一定创造性的输出。这些模型被设计用来捕捉和再现人类语言的复杂性，其中多样性和原创性是很重要的。通过温度、TopK和TopP


原文地址：https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/140546895

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