文本生成解码策略

解码策略

  1. sample实现了怎样的功能

不是直接选择概率最大的token,而是根据多项式分布进行采样获得下一个token

这里的概率通过设置一些策略,进行处理。例如,解码最小长度(当长度小于该值的时候,eos的采样概率为0),top-k设置(小于top-k阈值的采样概率为0),温度参数(对采样概率进一步处理)

  1. contrastive_search实现了怎样的功能

为了增加解码的多样性,在生成token时,即考虑生成概率分布,还要考虑和前面生成的token之间的差异性,选择相似度较小的token

相关推荐
johnsong几秒前
陶哲轩的战争宣言:AI 能否改写数学的未来?
人工智能
桃西西呀4 分钟前
我给网关加了计量埋点,才发现限流配错三个月,下游账单多烧了两倍
人工智能·llm·ai编程
学页官方9 分钟前
把教培训答流程封装成 AI Skill:一次编写,全教研组复用
人工智能·ai
天空属于哈夫克313 分钟前
企业微信 API 二次开发:如何搭建 AI 智能客服系统?
人工智能·企业微信
在所不辞兄15 分钟前
为什么残差连接能够缓解深层神经网络的退化问题,而不仅仅是改善梯度传播?
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
燃烧的枫17 分钟前
Windows 下 YOLO26 的 TensorRT C++ 部署
人工智能·pytorch·windows·计算机视觉·tensorrt·cuda·yolo26
Dawson Zhu19 分钟前
【AI Infra小白入门⑧】PyTorch框架Infra实战指南:Tensor、autograd与性能调试
人工智能·语言模型·架构·aigc·agi
明志数科20 分钟前
遥操作、UMI与头戴视角采集:三类机器人操作数据的工程对比与选型方法
人工智能·机器人
电子元件小说家23 分钟前
2026年秋季电感市场观察:AI算力与汽车电子双轮驱动下的选型与验证指南
人工智能·汽车
挖掘狂人25 分钟前
模型 Temperature 和 Top-p 到底有什么区别?一篇讲透原理与调参
人工智能·llm·ai编程