文章目录
0. 前言1. top-k采样2. top-p采样3. Temperature采样4. 联合采样（top-k & top-p & Temperature）4. frequency penalty 和 presence penalty5. 参数调整技巧参考资料
在大模型推理过程中，常常能看到以下参数：
{
"top_k": 10,
"temperature": 0.95,
"num_beams": 1,
"top_p": 0.8,
"repetition_penalty": 1.5,
"max_tokens": 30000,
"message": [
{
"content": "你好！",
"role": "user"
}
]
}
今天这篇文章就是主要介绍 top_k、top_p、temperature 这几个核心参数的含义及使用技巧。
0. 前言
我们熟悉的大多数语言模型都是通过重复生成token序列（sequence）中的下一个token来运作的。每次模型想要生成另一个token时，会重新阅读整个token序列并预测接下来应该出现的token。这种策略被称为自回归生成（autoregressive generation）。
在自然语言任务中，我们通常使用一个预训练的大模型（比如GPT）来根据给定的输入文本（比如一个开头或一个问题）生成输出文本（比如一个答案或一个结尾）。为了生成输出文本，我们需要让模型逐个预测每个 token ，直到达到一个终止条件（如一个标点符号或一个最大长度）。在每一步，模型会给出一个概率分布，表示它对下一个单词的预测。 例如，如果输入的文本是“我最喜欢的”，那么模型可能会给出下面的概率分布：
那么，我们应该如何从这个概率分布中选择下一个单词呢？以下是几种常用的方法：
贪心解码（Greedy Decoding）：直接选择概率最高的单词。这种方法简单高效，但是可能会导致生成的文本过于单调和重复。随机采样（Random Sampling）：按照概率分布随机选择一个单词。这种方法可以增加生成的多样性，但是可能会导致生成的文本不连贯和无意义。Beam Search：维护一个大小为 k 的候选序列集合，每一步从每个候选序列的概率分布中选择概率最高的 k 个单词，然后保留总概率最高的 k 个候选序列。这种方法可以平衡生成的质量和多样性，但是可能会导致生成的文本过于保守和不自然。
以上方法都有各自的问题，而 top-k 采样和 top-p 采样是介于贪心解码和随机采样之间的方法，也是目前大模型解码策略中常用的方法。
1. top-k采样
在上面的例子中，如果使用贪心策略，那么选择的 token 必然就是“女孩”。 贪心解码是一种合理的策略，但也有一些缺点。例如，输出可能会陷入重复循环。当你不断地选择建议最高的单词时，它可能会变成重复的句子。
Top-k 采样是对前面“贪心策略”的优化，它从排名前 k 的 token 中进行抽样，允许其他分数或概率较高的token 也有机会被选中。在很多情况下，这种抽样带来的随机性有助于提高生成质量。
【top-k 采样思路】：在每一步，只从概率最高的 k 个单词中进行随机采样，而不考虑其他低概率的单词。
例如，如果 k=2，那么我们只从女孩、鞋子中选择一个单词，而不考虑大象、西瓜等其他单词。这样可以避免采样到一些不合适或不相关的单词，同时也可以保留一些有趣或有创意的单词。
下面是 top-k 采样的例子：
通过调整 k 的大小，即可控制采样列表的大小。“贪心策略”其实就是 k = 1的 top-k 采样。
下面是top-k 的代码实现：
import torch
from labml_nn.sampling import Sampler
# Top-k Sampler
class TopKSampler(Sampler):
# k is the number of tokens to pick
# sampler is the sampler to use for the top-k tokens
# sampler can be any sampler that takes a logits tensor as input and returns a token tensor; e.g. `TemperatureSampler`.
def __init__(self, k: int, sampler: Sampler):
self.k = k
self.sampler = sampler
# Sample from logits
def __call__(self, logits: torch.Tensor):
# New logits filled with −∞; i.e. zero probability
zeros = logits.new_ones(logits.shape) * float('-inf')
# Pick the largest k logits and their indices
values, indices = torch.topk(logits, self.k, dim=-1)
# Set the values of the top-k selected indices to actual logits.
# Logits of other tokens remain −∞
zeros.scatter_(-1, indices, values)
# Sample from the top-k logits with the specified sampler.
return self.sampler(zeros)
下面我们来总结一下top-k方法的优点与缺点：
（1）top-k 优点：
它可以根据不同的输入文本动态调整候选单词的数量，而不是固定为 k 个。这是因为不同的输入文本可能会导致不同的概率分布，有些分布可能比较平坦，有些分布可能比较尖锐。如果分布比较平坦，那么前 k 个单词可能都有相近的概率，那么我们就可以从中进行随机采样；如果分布比较尖锐，那么前 k 个单词可能会占据绝大部分概率，那么我们就可以近似地进行贪心解码。它可以通过调整 k 的大小来控制生成的多样性和质量。一般来说，k 越大，生成的多样性越高，但是生成的质量越低；k 越小，生成的质量越高，但是生成的多样性越低。因此，我们可以根据不同的任务和场景来选择合适的k 值。它可以与其他解码策略结合使用，例如温度调节（Temperature Scaling）、重复惩罚（Repetition Penalty）、长度惩罚（Length Penalty）等，来进一步优化生成的效果。
（2）top-k 缺点：
它可能会导致生成的文本不符合常识或逻辑。这是因为 top-k 采样只考虑了单词的概率，而没有考虑单词之间的语义和语法关系。例如，如果输入文本是“我喜欢吃”，那么即使饺子的概率最高，也不一定是最合适的选择，因为可能用户更喜欢吃其他食物。它可能会导致生成的文本过于简单或无聊。这是因为 top-k 采样只考虑了概率最高的 k 个单词，而没有考虑其他低概率但有意义或有创意的单词。例如，如果输入文本是“我喜欢吃”，那么即使苹果、饺子和火锅都是合理的选择，也不一定是最有趣或最惊喜的选择，因为可能用户更喜欢吃一些特别或新奇的食物。 因此，我们通常会考虑 top-k 和其它策略结合，比如 top-p。
2. top-p采样
top-k 有一个缺陷，那就是“k 值取多少是最优的？”非常难确定。于是出现了动态设置 token 候选列表大小策略——即核采样（Nucleus Sampling）。
【top-p 采样:思路】：在每一步，只从累积概率超过某个阈值 p 的最小单词集合中进行随机采样，而不考虑其他低概率的单词。这种方法也被称为核采样（nucleus sampling），因为它只关注概率分布的核心部分，而忽略了尾部部分。 例如，如果 p=0.9，那么我们只从累积概率达到 0.9 的最小单词集合中选择一个单词，而不考虑其他累积概率小于 0.9 的单词。这样可以避免采样到一些不合适或不相关的单词，同时也可以保留一些有趣或有创意的单词。
下图展示了 top-p 值为 0.9 的 Top-p 采样效果：
top-p 值通常设置为比较高的值（如0.75），目的是限制低概率 token 的长尾。我们可以同时使用 top-k 和 top-p。如果 k 和 p 同时启用，则 p 在 k 之后起作用。
下面是 top-p 代码实现的例子：
import torch
from torch import nn
from labml_nn.sampling import Sampler
class NucleusSampler(Sampler):
"""
## Nucleus Sampler
"""
def __init__(self, p: float, sampler: Sampler):
"""
:param p: is the sum of probabilities of tokens to pick $p$
:param sampler: is the sampler to use for the selected tokens
"""
self.p = p
self.sampler = sampler
# Softmax to compute $P(x_i | x_{1:i-1})$ from the logits
self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
def __call__(self, logits: torch.Tensor):
"""
Sample from logits with Nucleus Sampling
"""
# Get probabilities $P(x_i | x_{1:i-1})$
probs = self.softmax(logits)
# Sort probabilities in descending order
sorted_probs, indices = torch.sort(probs, dim=-1, descending=True)
# Get the cumulative sum of probabilities in the sorted order
cum_sum_probs = torch.cumsum(sorted_probs, dim=-1)
# Find the cumulative sums less than $p$.
nucleus = cum_sum_probs < self.p
# Prepend ones so that we add one token after the minimum number
# of tokens with cumulative probability less that $p$.
nucleus = torch.cat([nucleus.new_ones(nucleus.shape[:-1] + (1,)), nucleus[..., :-1]], dim=-1)
# Get log probabilities and mask out the non-nucleus
sorted_log_probs = torch.log(sorted_probs)
sorted_log_probs[~nucleus] = float('-inf')
# Sample from the sampler
sampled_sorted_indexes = self.sampler(sorted_log_probs)
# Get the actual indexes
res = indices.gather(-1, sampled_sorted_indexes.unsqueeze(-1))
#
return res.squeeze(-1)
3. Temperature采样
Temperature 采样受统计热力学的启发，高温意味着更可能遇到低能态。
在概率模型中，logits 扮演着能量的角色，我们可以通过将 logits 除以温度来实现温度采样，然后将其输入 Softmax 并获得采样概率。
temperature这个参数可以告诉机器如何在质量和多样性之间进行权衡。较低的 temperature 意味着更高的质量，而较高的 temperature 意味着更高的多样性。当 temperature 设置为零时，模型总是会选择具有最高可能性分数的token，从而导致模型生成的回复缺乏多样性，但却能确保总是选择模型评估出的最高质量的token来生成回复。
Temperature 采样中的温度与玻尔兹曼分布有关，其公式如下所示：
其中
ρ
i
\rho_i
ρi 是状态
i
i
i 的概率，
ϵ
i
\epsilon_i
ϵi 是状态
i
i
i 的能量，
k
k
k 是波兹曼常数，
T
T
T 是系统的温度，
M
M
M 是系统所能到达的所有量子态的数目。
有机器学习背景的朋友第一眼看到上面的公式会觉得似曾相识。没错，上面的公式跟 Softmax 函数 :
很相似，本质上就是在 Softmax 函数上添加了温度（T）这个参数。Logits 根据我们的温度值进行缩放，然后传递到 Softmax 函数以计算新的概率分布。
上面“我喜欢漂亮的___”这个例子中，初始温度 T=1 ，我们直观看一下 T 取不同值的情况下，概率会发生什么变化： 通过上图我们可以清晰地看到，随着温度的降低，模型愈来愈越倾向选择”女孩“；另一方面，随着温度的升高，分布变得越来越均匀。当 T=50 时，选择”西瓜“的概率已经与选择”女孩“的概率相差无几了。
通常来说，温度与模型的“创造力”有关。但事实并非如此。温度只是调整单词的概率分布。其最终的宏观效果是，在较低的温度下，我们的模型更具确定性，而在较高的温度下，则不那么确定。
下面是 Temperature 采样的代码实现：
import torch
from torch.distributions import Categorical
from labml_nn.sampling import Sampler
class TemperatureSampler(Sampler):
"""
## Sampler with Temperature
"""
def __init__(self, temperature: float = 1.0):
"""
:param temperature: is the temperature to sample with
"""
self.temperature = temperature
def __call__(self, logits: torch.Tensor):
"""
Sample from logits
"""
# Create a categorical distribution with temperature adjusted logits
dist = Categorical(logits=logits / self.temperature)
# Sample
return dist.sample()
4. 联合采样（top-k & top-p & Temperature）
通常我们是将 top-k、top-p、Temperature 联合起来使用。使用的先后顺序是 top-k->top-p->Temperature。
我们还是以前面的例子为例。
（1）首先我们设置 top-k = 3，表示保留概率最高的3个 token。这样就会保留女孩、鞋子、大象这3个 token。
女孩：0.664鞋子：0.199大象：0.105
（2）接下来，我们可以使用 top-p 的方法，保留概率的累计和达到 0.8 的单词，也就是选取女孩和鞋子这两个 token。
（3）接着我们使用 Temperature = 0.7 进行归一化，变成：
女孩：0.660鞋子：0.340
接着，我们可以从上述分布中进行随机采样，选取一个单词作为最终的生成结果。
4. frequency penalty 和 presence penalty
最后，让我们来讨论本文中的最后两个参数：频率惩罚和存在惩罚（frequency and presence penalties）。 这些参数是另一种让模型在质量和多样性之间进行权衡的方法。temperature 参数通过在token选择（token sampling）过程中添加随机性来实现输出内容的多样性，而频率惩罚和存在惩罚则通过对已在文本中出现的token施加惩罚以增加输出内容的多样性。 这使得对旧的和过度使用的token进行选择变得不太可能，从而让模型选择更新颖的token。
频率惩罚（frequency penalty）：让token每次在文本中出现都受到惩罚。这可以阻止重复使用相同的token/单词/短语，同时也会使模型讨论的主题更加多样化，更频繁地更换主题。存在惩罚（presence penalty）：一种固定的惩罚，如果一个token已经在文本中出现过，就会受到惩罚。这会导致模型引入更多新的token/单词/短语，从而使其讨论的主题更加多样化，话题变化更加频繁，而不会明显抑制常用词的重复。
就像 temperature 一样，频率惩罚和存在惩罚（frequency and presence penalties）会引导我们远离“最佳的”可能回复，朝着更有创意的方向前进。然而，它们不像 temperature 那样通过引入随机性，而是通过精心计算的针对性惩罚，为模型生成内容增添多样性在一些罕见的、需要非零 temperature 的任务中（需要对同一个提示语给出多个答案时），可能还需要考虑将小的频率惩罚或存在惩罚加入其中，以提高创造性。但是，对于只有一个正确答案且您希望一次性找到合理回复的提示语，当您将所有这些参数设为零时，成功的几率就会最高。
一般来说，如果只存在一个正确答案，并且您只想问一次时，就应该将频率惩罚和存在惩罚的数值设为零。但如果存在多个正确答案（比如在文本摘要中），在这些参数上就可以进行灵活处理。如果您发现模型的输出乏味、缺乏创意、内容重复或内容范围有限，谨慎地应用频率惩罚或存在惩罚可能是一种激发活力的好方法。但对于这些参数的最终建议与 temperature 的建议相同：在不确定的情况下，将它们设置为零是一个最安全的选择！
5. 参数调整技巧
下面总结一些常用的调参技巧。
将参数设为零的规则：
temperature：
对于每个提示语只需要单个答案：零。对于每个提示语需要多个答案：非零。 频率惩罚和存在惩罚：
当问题仅存在一个正确答案时：零。当问题存在多个正确答案时：可自由选择。 Top-p/Top-k：
在 temperature 为零的情况下：输出不受影响。在 temperature 不为零的情况下：非零。
如果您使用的语言模型具有此处未列出的其他参数，将其保留为默认值始终是可以的。
当参数非0时，参数调整的技巧：
先列出那些应该设置为非零值的参数，然后去 playground 尝试一些用于测试的提示语，看看哪些效果好。但是，如果上述规则说要将参数值保持为零，则应当将其保持为零！
调整temperature/top-p/top-k的技巧：
为了使模型输入内容拥有更多的多样性或随机性，应当增加temperature。在 temperature 非零的情况下，从 0.95 左右的 top-p（或 250 左右的 top-k ）开始，根据需要降低 temperature。
注意：
如果有太多无意义的内容、垃圾内容或产生幻觉，应当降低 temperature 和 降低top-p/top-k。如果 temperature 很高而模型输出内容的多样性却很低，应当增加top-p/top-k。
Tip： 虽然有些模型能够让我们同时调整 top-p 和 top-k ，但我更倾向于只调整其中一个参数。top-k 更容易使用和理解，但 top-p 通常更有效。
调整频率惩罚和存在惩罚的技巧：
为了获得更多样化的主题，应当增加存在惩罚值。为了获得更多样化且更少重复内容的模型输出，应当增加频率惩罚。
注意：
如果模型输出的内容看起来零散并且话题变化太快，应当降低存在惩罚。如果有太多新奇和不寻常的词语，或者存在惩罚设置为零但仍然存在很多话题变化，应当降低频率惩罚。
参考资料
大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）用好语言模型：temperature、top-p等核心参数解析