现代大型语言模型采样指南
2025-05-04
这篇技术文章深入浅出地讲解了大型语言模型(LLM)文本生成的采样方法。文章首先解释了LLM为何使用子词而非单词或字母进行标记化，然后详细介绍了各种采样算法，包括温度采样、惩罚机制(Presence Penalty, Frequency Penalty, Repetition Penalty, DRY)、Top-K、Top-P、Min-P、Top-A、XTC、Top-N-Sigma、Tail-Free Sampling、Eta Cutoff、Epsilon Cutoff、Locally Typical Sampling、Quadratic Sampling和Mirostat等，并配以伪代码和图表进行说明。最后，文章探讨了不同采样方法的顺序及其相互作用，指出不同顺序会对最终结果产生重大影响。
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采样算法
