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简而言之： 阈值 = logits.max(dim=-1,keepdim=True).values - n*logits.std(dim=-1,keepdim=True) logits[logits<threshold] = 负无穷 这被称为top - nsigma，直接利用logits信息过滤掉标记。 在我看来，最有趣的发现是：logits自然地被分为两个区域：高斯噪声区域和信息区域。当模型不够自信或者温度较高时，“有意义”的标记和“噪声”标记之间的差距缩小，噪声标记开始潜入采样池，降低质量。

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top - nsigma方法的简要介绍：它将高斯区域视为异常值并用标准差对其进行过滤。由于标准差随温度缩放，它就像一个自动保镖——防止那些噪声标记潜入采样池。 查看原始的github 仓库，并且top - nsigma已经被合并到[aphrodite - engine](https://github.com/PygmalionAI/aphrodite - engine)中。（老实说，它非常简单，你可能几分钟就能搞定）。请随意尝试并告诉我们你的想法！

讨论总结

帖子主要介绍了一种名为top - nsigma的新采样策略，该策略有75%的准确率。评论主要围绕这个策略展开多方面的讨论，包括对论文标题是否遵循模板的争议，与其他类似技术如Differential Transformer、TFS的相似性探讨，以及对top - nsigma方法本身的技术细节、优势（如温度不变性）等内容的交流，整体氛围偏向于技术爱好者之间的探讨。

主要观点

  1. 👍 认为论文标题有遵循模板之嫌。
    • 支持理由：kulchacop指出论文标题像是在模仿其他论文的标题模式。
    • 反对声音：Evening_Ad6637认为标题是对研究内容的直接暗示。
  2. 🔥 top - nsigma与Differential Transformer理念相似。
    • 正方观点：二者有着相似的理念，都是将对数视为信号与噪声的组合并认为去除噪声有益。
    • 反方观点：无（未提及）
  3. 💡 top - nsigma方法的温度不变性是最酷之处。
    • 解释：无论应用何种温度，它都会采样相同数量的tokens，能适应不同token分布。
  4. 💡 top - nsigma方法和自己之前开发的采样器相似。
    • 解释：anchortense表示与自己几个月前开发的logit阈值采样器非常相似。
  5. 💡 在较高温度下，固定logit阈值在过滤不连贯token方面更稳定。
    • 解释：anchortense测试发现这一结果。

金句与有趣评论

  1. “😂 kulchacop：The paper is titled “Top - nσ : Not All Logits Are You Need”. They tried too much to follow the template.”
    • 亮点：直接指出论文标题有遵循模板的嫌疑，引发后续关于标题的讨论。
  2. “🤔 _Erilaz：What does it even mean, strictly speaking? Like, I get the attention article reference, but they’re talking about samplers… And the grammar makes no sense. Is it some sort of Yoda talk? In a preprint? My non - native brain can’t process this title, the word order is all over the place!”
    • 亮点：表达对标题语法和用词的困惑，很有代表性。
  3. “👀 tomorrowdawn：Due to the inherent flaw of softmax, not all logits should be considered to produce positive probabilities(which will downgrade the quality).”
    • 亮点：对技术相关内容进行解释，有助于理解top - nsigma的原理。
  4. “💡 This reminds me a lot of [2410.05258] Differential Transformer, which has a very similar idea but applied to the Q•K attention logits.”
    • 亮点：指出top - nsigma与其他技术的相似性，拓展了讨论的广度。
  5. “👍 The coolest part to me is the temperature invariance.”
    • 亮点：强调top - nsigma方法的一个重要特性。

情感分析

总体情感倾向是较为中性的技术交流。主要分歧点在于对论文标题的看法，部分人认为标题有遵循模板之嫌，而部分人觉得标题是对研究内容的暗示。可能的原因是大家对标题的理解角度不同，有的从语言表达的创新性来看，有的从研究内容的概括性来看。

趋势与预测

  • 新兴话题：top - nsigma与其他采样技术的进一步对比，如和TFS的详细比较等。
  • 潜在影响：如果top - nsigma被证明更优，可能会被更多地应用到机器学习相关领域，影响模型的采样策略，进而提高模型性能。

详细内容：

标题：关于“top-nsigma”采样策略的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“Another sampling strategy drops: 75% accuracy at T=3.0”的帖子引起了广泛关注。该帖子介绍了一种被称为“top-nsigma”的采样策略，它直接利用 logits 的信息过滤掉部分 tokens。原帖点赞数众多，评论区也十分热闹，主要围绕这一策略的原理、效果以及相关命名等展开了讨论。

讨论焦点与观点分析：

  • 关于论文的命名，有人觉得“Top- nσ : Not All Logits Are You Need”试图遵循某种模板，有点生硬。比如，[_Erilaz] 表示不太理解，其非母语的大脑难以处理这种语序混乱的标题。而 [DeProgrammer99] 解释说，他们想表达的是“你不需要所有的 logits”，只是在模仿其他论文的标题模式。
  • 对于策略本身，[tomorrowdawn] 指出由于 softmax 的固有缺陷，并非所有 logits 都应产生正概率，否则会降低质量。[_Erilaz] 理解了技术原理，即通过评估低概率 token 分布来过滤掉混入采样器的随机 tokens。
  • 有人将其与其他类似研究进行了联系，比如 [fogandafterimages] 提到了 [[2410.05258] Differential Transformer]，认为有相似的思路。[PickleFart56] 分享了相关论文 https://arxiv.org/html/2410.02703 ，指出有很多论文表明当模型关注所有 tokens 时性能会下降。
  • [placebomancer] 认为该策略中温度不变性很酷，无论对 logits 应用何种温度，采样的 tokens 数量相同。还表示要实际测试一下，初步认为这可能是对 min-p、TFS 等采样技术的改进。
  • [anchortense] 提到这与自己几个月前开发的 logit 阈值采样器非常相似，当时测试发现固定的 logit 阈值在较高温度下更稳定。

在这场讨论中，大家对“top-nsigma”采样策略的原理和效果进行了深入探讨，虽有不同看法，但对于技术的追求和探索是共同的。

总之，Reddit 上的这场讨论为“top-nsigma”采样策略提供了多角度的思考和见解，有助于推动相关技术的发展和完善。