Entropy-based sampling

简介:

基于熵的采样技术,优化模型输出的多样性和准确性

功能:

动态阈值调整:根据熵和方差熵的实时计算结果动态调整采样策略。

熵计算:计算当前概率分布的熵,评估模型的不确定性。

方差熵计算:计算概率分布的方差熵,进一步细化模型的不确定性评估。

阈值判定:设定熵和方差熵的阈值,决定是否调整采样策略。

分支采样:在模型可能陷入局部最优时,通过分支采样注入熵,增加输出多样性。

回退重采样:当模型过度自信时,通过回退重采样避免单调重复。

注入'Wait'标记:在模型不确定性高时,注入'Wait'标记促使模型重新评估。

自适应束搜索:根据熵和方差熵动态调整束搜索的宽度。

需求人群:

"目标受众主要是自然语言处理领域的研究人员和开发者,特别是那些专注于提升语言模型性能和输出质量的专业人士。该技术能够帮助他们优化模型的输出,提高生成文本的多样性和准确性,避免模型在生成过程中陷入单调重复或过度自信的状态。"

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