完善版top p t 解码策略_topp采样代码

代码

def sample_logits(out: paddle.Tensor, temperature: float = 1.0, top_p: float = 0.8):
    """
    对模型输出的logits进行采样。

    Args:
        out (paddle.Tensor): 模型输出的logits张量,形状为[Batch, vocab_size]。
        temperature (float): 温度参数,用于调节采样的多样性,默认为1.0。
        top_p (float): Top-p截断参数,用于稳定和控制采样概率分布,默认为0.8。

    Returns:
        paddle.Tensor: 采样结果,形状为[Batch, 1],每个元素表示一个样本中采样得到的词的索引。
    """
    # 确保top_p和temperature都是非负值
    top_p = max(0.0, min(1.0, top_p))
    temperature = max(0.0, temperature)

    # 将out转换为概率分布
    probs = paddle.nn.functional.softmax(out, axis=-1)

    # 根据top_p截断概率分布
    sorted_probs = paddle.sort(probs, descending=True)
    cumulative_probs = paddle.cumsum(sorted_probs, axis=-1)
    cutoff_mask = cumulative_probs > top_p
    for  i,ii in enumerate(paddle.argmax(cutoff_mask.astype("int"),-1)):
        probs[i][probs[i]<ii] = 0.0
        probs[i][paddle.argmax(probs[i])]=0




    # 对概率分布进行温度调节
    if temperature != 1.0:
        probs = paddle.pow(probs, 1.0 / temperature)

    # 归一化概率分布
    probs /= paddle.sum(probs,axis=-1, keepdim=True)


    # 如果top_p为0,则选择概率最大的位置;否则按照概率分布随机采样
    if top_p != 0:
        sampled_indices = paddle.multinomial(probs, num_samples=1)
    else:
        sampled_indices = paddle.argmax(probs, axis=-1, keepdim=True)

    return sampled_indices

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该函数的作用是对模型输出的logits进行采样，返回采样结果。

首先，函数定义了输入参数out、temperature和top_p，分别表示模型输出的logits张量、温度参数和Top-p截断参数。

然后，通过将out进行softmax操作，将其转化为概率分布。softmax操作通过将logits的每个元素从线性尺度转化为非线性概率分布来实现。

接下来，根据Top-p截断参数对概率分布进行截断操作。首先，将概率分布按照概率值进行排序，并计算累积概率。然后，根据Top-p截断参数，确定需要截断的位置。截断操作的方式是将概率值小于截断位置的元素置为0，并保留概率值最大的元素。

在对概率分布进行温度调节之前，需要对概率分布进行归一化操作，将概率值除以概率总和，使得概率分布的概率值之和为1。

最后，根据温度参数和Top-p截断参数选择采样的方式。如果Top-p截断参数不为0，则根据概率分布随机采样一个样本；如果Top-p截断参数为0，则选择概率值最大的元素作为采样结果。

最终，函数返回采样结果。

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