Truncation Sampling as Language Model Desmoothing

本文是LLM系列文章,针对《Truncation Sampling as Language Model Desmoothing》的翻译。

截断采样作为语言模型的去平滑性

  • 摘要
  • [1 引言](#1 引言)
  • [2 背景](#2 背景)
  • [3 截断作为去平滑性](#3 截断作为去平滑性)
  • [4 方法](#4 方法)
  • [5 实验与结果](#5 实验与结果)
  • [6 相关工作](#6 相关工作)
  • [7 结论](#7 结论)
  • [8 不足](#8 不足)

摘要

来自神经语言模型的长文本样本可能质量较差。截断采样算法(如top-p或top-k)通过在每一步将一些单词的概率设置为零来解决这一问题。这项工作为截断的目的提供了框架,并为此目的提供了一种改进的算法。我们建议将神经语言模型视为真实分布和平滑分布的混合体,以避免无限的困惑。在这种情况下,截断算法的目的是执行去平滑,估计真实分布的支持子集。找到一个好的子集至关重要:我们表明,top-p不必要地截断了高概率单词,例如,对于以Donald开头的文档,导致它截断了除Trump之外的所有单词。我们引入了 η \eta η采样,它在熵相关概率阈值以下截断单词。与以前的算法相比, η \eta η采样根据人类生成了更可信的长英文文档,更善于打破重复,并且在一组测试分布上表现得更合理。

1 引言

2 背景

3 截断作为去平滑性

4 方法

5 实验与结果

6 相关工作

7 结论

我们已经将这类截断采样算法定义为执行去平滑,这一见解引出了如何进行截断以恢复训练分布的原则,一种新的截断采样算法,以及显示现有算法缺陷的评估。我们发现top-p解码过度截断下熵分布的趋势特别令人惊讶。我们的目标是获得这些见解和我们使用的评估,以推动进一步的研究,了解和改进我们如何从神经语言模型中生成。

8 不足

通过我们所做的分析,我们认为很难理解截断采样算法(包括我们的算法)所具有的所有序列级影响:我们不允许使用什么类型的序列?哪些类型或来源的语言(在不知不觉中)被禁止?除此之外,我们只在英语模型上测试了我们的算法;形态丰富的语言的条件分布可能具有不同的性质(尤其是子词模型)。

相关推荐
声网11 分钟前
MiniMax 发布新 TTS 模型 Speech-02,轻松制作长篇有声内容;Meta 高端眼镜年底推出:售价上千美元丨日报
人工智能
HeteroCat16 分钟前
OpenAI 官方学院 -- 提示词课程要点
人工智能·chatgpt
每天做一点改变18 分钟前
AI Agent成为行业竞争新焦点:技术革新与商业重构的双重浪潮
人工智能·重构
大美B端工场-B端系统美颜师21 分钟前
定制化管理系统与通用管理系统,谁更胜一筹?
人工智能·信息可视化·数据挖掘·数据分析
生信小鹏21 分钟前
Nature旗下 | npj Digital Medicine | 图像+转录组+临床变量三合一,多模态AI预测化疗反应,值得复现学习的完整框架
人工智能·学习·免疫治疗·scrna-seq·scrna
开始学AI27 分钟前
【Windows+Cursor】从0到1配置Arxiv MCP Server,实现论文自主查询、下载、分析、综述生成
语言模型·大模型·ai agent·mcp
OpenLoong 开源社区35 分钟前
技术视界 | 从哲学到技术:人形机器人感知导航的探索(下篇)
人工智能·机器人·开源社区·人形机器人·openloong
csssnxy1 小时前
叁仟数智指路机器人的主要功能有哪些?
人工智能
蝎蟹居1 小时前
GB/T 4706.1-2024 家用和类似用途电器的安全 第1部分:通用要求 与2005版差异(1)
人工智能·单片机·嵌入式硬件·物联网·安全
浊酒南街1 小时前
TensorFlow实现逻辑回归
人工智能·tensorflow·逻辑回归