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高温下的创造力与连贯性的平衡：最小 P 采样
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了多种改进的采样算法，以提升神经语言模型生成自然语言文本的能力，包括改进的 top-p 和 top-k 算法、eta-sampling、自适应温度采样等。这些方法通过动态调整参数和优化策略，显著提高了生成文本的质量和多样性。
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关键要点
- 通过混合真实分布和平滑分布，提出了改进的 top-p 和 top-k 算法，以缩短神经语言模型中的文本。
- 引入了一种称为 eta-sampling 的算法，能够更好地生成符合人类预期的自然语言文本。
- 使用 conformal prediction 方法对 top-p 采样的 p 参数进行校准，发现 OPT 模型存在过度自信现象。
- 提出优先采样技术，通过模型的置信度生成唯一样本，改善生成性能，并在多个样本中表现优于 Nucleus 采样。
- 开发了一种实验性的截断策略，理论证明其在低熵开放式文本生成中优于传统方法。
- 提出自适应温度采样（AdapT sampling），通过动态调整温度系数，显著提高了 LLMs 的生成多样性。
- 基于 KL 散度动态调整温度的采样算法，在对话问答和摘要任务中优于传统的 top-k 和 top-p 算法。
- 提出基于熵的动态温度抽样方法，实验结果显示其在不同任务上显著优于现有策略。
- 提出 UniMax 方法，平衡语言之间的差异，提供均匀的头部语言覆盖，表现优越。
- REAL 采样方法通过预测自适应阈值 p，生成的文本在准确性和多样性上优于多种采样方法。
❓
延伸问答
什么是改进的 top-p 和 top-k 算法？
改进的 top-p 和 top-k 算法通过混合真实分布和平滑分布，旨在缩短神经语言模型中的文本生成时间。
eta-sampling 算法有什么优势？
eta-sampling 算法能够更好地生成符合人类预期的自然语言文本，提升生成质量。
如何通过自适应温度采样提高生成多样性？
自适应温度采样通过动态调整温度系数，在解码不同标记时应用不同温度，从而提高生成的多样性。
优先采样技术的主要特点是什么？
优先采样技术通过模型的置信度生成唯一样本，改善生成性能，并在多个样本中表现优于 Nucleus 采样。
什么是 UniMax 方法，它的优势是什么？
UniMax 方法旨在平衡语言之间的差异，提供均匀的头部语言覆盖，表现优越，尤其在多语言评估中。
REAL 采样方法的效果如何？
REAL 采样方法通过预测自适应阈值 p，生成的文本在准确性和多样性上优于多种采样方法。
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