揭示语言大模型的采样过程
原文约7100字，阅读约需17分钟。发表于：。机器学习模型具有概率性。对于同一个问题，机器可能会给出不同回答，以“世界上最棒的美食是什么？”这一问题为例。假如我们间隔一分钟，对同一个人提问，这个人两次给出的回答应该是相同的；但如果我们分两次问模型同样的问题，它给出的答案可能会发生变化。如果模型认为越南菜最好吃的概率为70%，意大利菜最好吃的概率为30%，那么相应的，模型会有70...
机器学习模型具有概率性，可能给出不同回答。概率特性使人工智能在创造性任务中表现出色，但也会导致不一致和幻觉问题。采样过程可以生成模型的输出，温度可以调整输出的创造性程度。Top-k和Top-p采样策略可以减少计算负载。测试时采样可以提高模型性能。结构化输出可以按特定格式生成文本。理解模型采样输出的方式对于利用人工智能解决问题很重要。
