LLM 生成式配置的推理参数温度 top k tokens等 Generative configuration inference parameters

news2024/10/1 1:30:26

在这个视频中，你将了解一些方法和相关的配置参数，这些参数可以用来影响模型在下一个词生成时的最终决策方式。如果你在Hugging Face网站或AWS的游乐场中使用过LLMs，你可能已经看到了这些控制选项，用来调整LLM的行为。每个模型都暴露了一组配置参数，可以在推断过程中影响模型的输出。
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请注意，这些参数与训练参数不同，训练参数是在训练时学习的。相反，这些配置参数是在推断时调用的，允许你控制完成中的最大令牌数
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和输出的创意程度。
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Max new tokens可能是这些参数中最简单的，你可以使用它来限制模型生成的令牌数。你可以将其视为限制模型经历选择过程的次数。
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这里你可以看到max new tokens设置为100、150或200的示例。但请注意，200的示例中完成的长度较短。这是因为达到了另一个停止条件，例如模型预测了序列结束令牌。请记住，这是最大的新令牌，而不是生成的新令牌的硬数字。
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Transformers的softmax层的输出是模型使用的整个词典上的概率分布。这里你可以看到一些单词及其旁边的概率分数。尽管我们这里只显示了四个单词，但想象一下，这是一个继续到完整词典的列表。
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大多数大型语言模型默认使用所谓的贪婪解码。这是下一个词预测的最简单形式，模型总是选择概率最高的词。这种方法对于短期生成效果很好，但容易重复单词或重复单词序列。如果你想生成更自然、更有创意且避免重复单词的文本，你需要使用其他控制。随机采样是引入一些变化的最简单方法。与随机采样不同，模型不是每次都选择最可能的词，而是使用概率分布对输出词进行随机选择。例如，在插图中，单词banana的概率分数为0.02。使用随机采样，这相当于这个词被选择的概率为2%。使用这种采样技术，我们减少了单词重复的可能性。
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然而，根据设置，可能会产生过于创意的输出，产生导致生成偏离主题或根本没有意义的单词。请注意，在某些实现中，你可能需要显式地禁用贪婪并启用随机采样。例如，我们在实验室中使用的Hugging Face Transformers实现要求我们将do sample设置为true。让我们探索top k和top p采样技术，以帮助限制随机采样并增加输出合理的机会。
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为了限制选项，同时仍允许一些变化，你可以指定一个top k值，该值指示模型只从概率最高的k个令牌中选择。在这里的示例中，k设置为三，所以你限制模型只从这三个选项中选择。然后，模型使用概率加权选择这些选项，在这种情况下，它选择甜甜圈作为下一个词。这种方法可以帮助模型有一些随机性，同时防止选择高度不可能的完成词。
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这反过来使得你的文本生成更有可能听起来合理并有意义。或者，你可以使用top p设置来限制随机采样，只对其组合概率不超过p的预测进行采样。例如，如果你将p设置为0.3，选项是蛋糕和甜甜圈，因为它们的概率为0.2和0.1，加起来为0.3。然后，模型使用随机概率加权方法从这些令牌中选择。
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使用top k，你指定要随机选择的令牌数，使用top p，你指定你希望模型选择的总概率。

你还可以使用一个称为温度的参数来控制模型输出的随机性。这个参数影响模型为下一个令牌计算的概率分布的形状。
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大致说来，温度越高，随机性越高，温度越低，随机性越低。温度值是应用于模型的最终softmax层的缩放因子，影响下一个令牌的概率分布的形状。与top k和top p参数相反，改变温度实际上会改变模型的预测。如果你选择一个低的温度值，比如小于1，那么从softmax层得到的概率分布将更强烈地峰值，概率将集中在较少的单词上。你可以在这里看到这一点，在表旁边的蓝色条上，显示了一个概率条形图。大部分的概率都集中在单词cake上。模型将使用随机采样从这个分布中选择，生成的文本将不那么随机，并且更接近模型在训练期间学到的最可能的词序列。相反，如果你将温度设置为一个较高的值，比如大于1，那么模型将计算下一个令牌的更广泛、更平坦的概率分布。注意，与蓝色条相比，概率在令牌上更均匀地分布。
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