17.3 如何选择一种选择

内容与核心概念

在上一页上, 下一次发射使用保存的 。
已经收到了评分,候选人的温度和局限性现在决定了甄选规则;没有教授候选人的权重。
第一个启动进程前缀。 之后的每个程序都添加一个条目; K/ V 过去的条目可以保存。 抽样和压缩存储解决了不同的任务 。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
日志设置模型, 符号选择解码器
贪婪解码会选择 argmax; 抽样首先转换登录工作坊, 然后可以限制候选人的顶点或核顶点 。
T>0
使用
softmax(z/T)
微粒浓缩物分布,大到使它更平坦
T=0
要求一种不同的贪婪模式 胜于零分
核心选择候选人的最小前缀,这些候选人的等级可能至少累积质量
p
F10. F10
S
p
=
min
⁡
{
S
:
∑
j
∈
S
p
j
≥
p
}
,
p
~
j
=
p
j
∑
k
∈
S
p
p
k
1
[
j
∈
S
p
]
.
S_p=\min\left\{S:\sum_{j\in S}p_j\ge p\right\},\qquad
\tilde p_j=\frac{p_j}{\sum_{k\in S_p}p_k}\mathbf1[j\in S_p].
S
p
​
=
min
⎩
⎨
⎧
​
S
:
j
∈
S
∑
​
p
j
​
≥
p
⎭
⎬
⎫
​
,
p
~
​
j
​
=
∑
k
∈
S
p
​
​
p
k
​
p
j
​
​
1
[
j
∈
S
p
​
]
.
模型就是这么显示的
检查员必须显示原始日志、 测试分解、 剩余候选人和重新整顿的概率。 种子是指eudo- random 绘图, 而不是模型分布 。 对于相同的网络/ 前缀/ 政策/ 固定规则, ID 必须重复, 但这个测试是可复制的, 不是质量 。
适用范围。
顶点不核实事实和安全性,再入设计、顶点、顶端和构件的应用影响结果,是API合同的一部分。 浮点关系需要稳定的断裂。 梁搜索优化了其自身的序列评分,也无法保证良好的人的反应。
from math import exp
logits_17c=[2.0,1.0,0.0]; temperature_17c=1.0; top_p_17c=0.8
raw_17c=[exp(v/temperature_17c-max(logits_17c)) for v in logits_17c]
probs_17c=[v/sum(raw_17c) for v in raw_17c]; order_17c=sorted(range(3),key=lambda i:(-probs_17c[i],i))
kept_17c=[]; mass_17c=0.0
for i_17c in order_17c:
kept_17c.append(i_17c); mass_17c+=probs_17c[i_17c]
if mass_17c>=top_p_17c: break
assert kept_17c==[0,1] and abs(sum(probs_17c[i] for i in kept_17c)-mass_17c)<1e-12
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
种子控制可复制的样本,而不是前方的模型。
若干询问使用通用计算。 这个问题如何继续?
第17章的皮顿实例
学术基础