Какой параметр позволяет не использовать beam search при генерации текста? В ответ запишите название этого параметра с маленькой буквы.

Другие предметы Колледж temperature анализ данных колледж курсы анализа данных обучение анализу данных программы колледжа по анализу данных навыки анализа данных профессии в анализе данных инструменты анализа данных статистика для анализа данных Новый

Параметр, который позволяет не использовать beam search при генерации текста, называется sampling. Давайте разберем, что это значит и как это работает.

Когда мы говорим о генерации текста с помощью моделей, таких как трансформеры, у нас есть несколько методов для выбора следующего слова в последовательности. Beam search — это один из самых популярных методов, который ищет наилучшие варианты, анализируя несколько "лучей" (или путей) одновременно. Однако, этот метод может быть вычислительно затратным и иногда приводит к менее разнообразному тексту.

В отличие от beam search, параметр sampling позволяет модели выбирать следующее слово на основе вероятностей, что может привести к более разнообразным и естественным результатам. Вот основные шаги, как это работает:

• Вероятности: Модель генерирует вероятности для каждого слова в словаре на основе контекста.
• Выбор: Вместо того чтобы выбирать слово с наивысшей вероятностью, sampling позволяет случайно выбирать слово в соответствии с его вероятностью. Это может быть сделано с использованием различных стратегий, таких как:
• Простое случайное выбор (Random Sampling).
• Top-k sampling, где выбираются только k слов с наивысшими вероятностями.
• Top-p sampling (или nucleus sampling), где выбираются слова, составляющие определенный процент вероятности.
• Результат: Это приводит к более разнообразному и менее предсказуемому тексту, что может быть полезно в многих приложениях.

Таким образом, использование параметра sampling позволяет избежать beam search и дает возможность генерировать более креативный текст.