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LLM Decoding Strategy 정리 (Greedy, Beam Search, Top-K, ... )AI/NLP 2024. 4. 22. 10:27
LLM Decoding Strategy 정리 (Greedy, Beam Search, Top-K, ... ) Decoding Strategy이란 언어 모델이 생성한 logit을 softmax을 적용해 확률로 변환한다면, 그 확률을 바탕으로 다음 토큰을 어떻게 선택할지 결정하는 방식모델이 생성한 출력을 최종 사용자가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 방법론 Greedy Search 가장 간단한 방법, 각 단계에서 가장 높은 확률을 가진 토큰을 선택 언어 모델에서 타임스텝 t에서 가장 높은 확률을 갖는 토큰을 다음 토큰으로 선택하는 전략 장점빠르고 직관적단점 문맥적으로 부적합하거나 의미가 불분명한 문장을 생성할 수 있다 전체적으로 최적의 문장을 생성하지 못할 수 있음 # ..