优化采样参数提升大语言模型响应质量:深入分析温度、top_p、top_k和min_p的随机解码策略
本文详细解析了大语言模型(LLM)的采样策略及其关键参数,如温度和top_p。LLM基于输入提示生成下一个标记的概率分布,通过采样策略选择标记并附回输入,形成循环。文章介绍了对数概率(logprobs)、贪婪解码、温度参数调整、top-k与top-p采样等概念,并探讨了min-p采样这一新方法。通过调整这些参数,可以优化LLM输出的质量和创造性。最后,文章提供了实验性尝试的建议,帮助读者在特定任务中找到最佳参数配置。本文使用VLLM作为推理引擎,展示了Phi-3.5-mini-instruct模型的应用实例。