Échantillonnage basé sur l'entropie

Technique d'échantillonnage basée sur l'entropie, optimisant la diversité et la précision des sorties du modèle.

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L'échantillonnage basé sur l'entropie est une technique d'échantillonnage utilisant la théorie de l'entropie pour améliorer la diversité et la précision des textes générés par les modèles linguistiques. Cette technique évalue l'incertitude du modèle en calculant l'entropie et l'entropie de la variance de la distribution de probabilité, ajustant ainsi la stratégie d'échantillonnage lorsque le modèle risque de se retrouver bloqué dans un optimum local ou d'être trop confiant. Cette méthode permet d'éviter les répétitions monotones tout en augmentant la diversité des sorties lorsque l'incertitude du modèle est élevée.

Ajustement dynamique du seuil : adaptation dynamique de la stratégie d'échantillonnage en fonction des résultats en temps réel du calcul de l'entropie et de l'entropie de la variance.
Calcul de l'entropie : calcul de l'entropie de la distribution de probabilité actuelle pour évaluer l'incertitude du modèle.
Calcul de l'entropie de la variance : calcul de l'entropie de la variance de la distribution de probabilité pour affiner l'évaluation de l'incertitude du modèle.
Détermination du seuil : définition des seuils d'entropie et d'entropie de la variance pour décider s'il faut ajuster la stratégie d'échantillonnage.
Échantillonnage ramifié : injection d'entropie via un échantillonnage ramifié lorsque le modèle risque de se retrouver bloqué dans un optimum local
pour augmenter la diversité des sorties.
Ré-échantillonnage de repli : pour éviter les répétitions monotones lorsque le modèle est trop confiant.
Injection du marqueur 'Attente' : injection du marqueur 'Attente' lorsque l'incertitude du modèle est élevée
pour inciter le modèle à réévaluer.
Recherche en faisceau adaptative : ajustement dynamique de la largeur de la recherche en faisceau en fonction de l'entropie et de l'entropie de la variance.

Le public cible principal est constitué des chercheurs et développeurs dans le domaine du traitement du langage naturel
en particulier ceux qui se concentrent sur l'amélioration des performances et de la qualité de sortie des modèles linguistiques. Cette technique peut les aider à optimiser les sorties du modèle
à améliorer la diversité et la précision des textes générés
et à éviter que le modèle ne tombe dans des répétitions monotones ou une confiance excessive lors de la génération.

Dans un système de questions-réponses
la technique d'échantillonnage basée sur l'entropie permet de générer des réponses plus diversifiées.
Dans une tâche de résumé de texte
cette technique contribue à générer des résumés plus précis et complets.
Dans le développement de systèmes de dialogue

1. Calculer l'entropie et l'entropie de la variance de la distribution de probabilité de la sortie actuelle du modèle.
2. Définir les seuils d'entropie et d'entropie de la variance pour déterminer l'incertitude du modèle.
3. Si l'entropie est inférieure au seuil bas et que l'entropie de la variance est inférieure au seuil bas
effectuer un décodage glouton classique.
4. Si l'entropie est inférieure au seuil haut et que l'entropie de la variance est supérieure au seuil haut

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Échantillonnage basé sur l'entropie

Échantillonnage basé sur l'entropie Alternatives

Échantillonnage basé sur l'entropie — Technique d'échantillonnage basée sur l'entropie, optimisant la diversité et la précision des sorties du modèle.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modèle linguistique performant pour l'anglais, adapté à diverses tâches.

Xwen-Chat — Xwen-Chat est un ensemble de modèles linguistiques de grande taille spécialisé dans les dialogues en chinois, offrant plusieurs versions de modèles et des services de génération de langage.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modèle de génération de texte de 70 milliards de paramètres

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge le traitement de tâches diversifiées.

OpenScholar — Modèle linguistique amélioré par la recherche pour la synthèse de littérature scientifique

dolmino-mix-1124 — Ensemble de données de haute qualité, utilisé pour la deuxième phase d'entraînement d'OLMo2.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge diverses tâches

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Famille de modèles de pointe suivant les instructions, fournissant des données, du code et des guides open source.

Démo Qwen Turbo 1M — La démo Qwen Turbo 1M est un espace Hugging Face fourni par Qwen.

aya-101 — Modèle linguistique génératif multilingue

Gemma 2 2B — Modèle de génération de texte 2B paramétrique léger et avancé.

Prédiction multi-jetons — Modèle de prédiction multi-jetons améliorant l'efficacité et les performances des modèles linguistiques.

MAP-NEO — Un grand modèle linguistique entièrement open source, offrant des capacités avancées de traitement du langage naturel.

kan-gpt — Modèle linguistique basé sur les Transformers pré-entraînés génératifs (GPT) implémenté à l'aide de réseaux de Kolmogorov-Arnold (KAN).

Modèle linguistique fiable (MLF) — Essayez le Modèle linguistique fiable (MLF) de Cleanlab dans votre navigateur.

LLaVA++ — Extension du modèle LLaVA intégrant Phi-3 et LLaMA-3 pour améliorer l'interaction entre la vision et le langage.

OpenELM — OpenELM est une famille de modèles linguistiques performants, dotée d'un framework open source pour l'entraînement et l'inférence.

TinyGPT-V — Modèle linguistique large multimodal performant

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B est un modèle d'expert mixte de 16 milliards de paramètres, entraîné avec l'optimiseur Muon, conçu pour une génération de langage efficace.

s1-32B — s1 est un modèle d'inférence basé sur Qwen2.5-32B-Instruct, entraîné avec seulement 1000 exemples.

Finbar — Fournit des données financières de base mondiales, intégrables rapidement à vos modèles, pour une efficacité accrue des analystes financiers modernes.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B est un modèle de génération de texte hautes performances, adapté à diverses tâches d'inférence et de génération.

InternLM3 — InternLM3 est un ensemble de modèles axés sur la génération de texte, proposant plusieurs versions optimisées pour répondre à différents besoins.

MiniMax-Text-01 — MiniMax-Text-01 est un puissant modèle linguistique doté de 456 milliards de paramètres au total, capable de traiter un contexte allant jusqu'à 4 millions de jetons.

MiniMax-01 — Modèle linguistique puissant disposant de 456 milliards de paramètres au total, capable de traiter un contexte jusqu'à 4 millions de jetons.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modèle linguistique de grande taille quantifié, basé sur un modèle spécifique, adapté aux tâches de traitement du langage naturel.

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct — Modèle d'évaluation open source pour la détection des hallucinations, basé sur l'architecture Llama-3, avec 70 milliards de paramètres.

CAG — Méthode d'amélioration des modèles linguistiques ne nécessitant pas de recherche en temps réel, améliorant l'efficacité de génération grâce au préchargement d'un cache de connaissances.