rentry.org/samplers
《现代大语言模型采样入门指南》,一篇长文,系统介绍了LLM中的文本生成采样技术。
文章从基础的token化原理(如为何使用子词、BPE和SentencePiece分词方法)讲起,详细解析了各类采样策略(如温度调节、Top-K、Top-P、重复惩罚等)及其对生成结果的影响,并探讨了不同采样方法之间的相互作用与组合效果,强调了采样顺序和参数协同的重要性,旨在帮助理解如何通过合理配置采样策略来提升生成文本的质量、多样性和连贯性。

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《现代大语言模型采样入门指南》,一篇长文,系统介绍了LLM中的文本生成采样技术。
文章从基础的token化原理(如为何使用子词、BPE和SentencePiece分词方法)讲起,详细解析了各类采样策略(如温度调节、Top-K、Top-P、重复惩罚等)及其对生成结果的影响,并探讨了不同采样方法之间的相互作用与组合效果,强调了采样顺序和参数协同的重要性,旨在帮助理解如何通过合理配置采样策略来提升生成文本的质量、多样性和连贯性。

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