当前位置: 首页 > java >正文

LLM最后怎么输出值 解码语言模型:从权重到概率的奥秘

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  1. LM Head Weights(语言模型头部权重):左侧的“LM Head Weights”表示语言模型头部的权重矩阵,它是模型参数的一部分。权重矩阵与输入数据进行运算。
  2. Logits(未归一化对数概率):经过与LM Head Weights运算后得到Logits。Logits是模型输出的未经过归一化处理的数值,代表各个类别(token )的得分。
  3. SM Agg(Softmax Aggregation) :对Logits进行特定的聚合处理,可能是为了在特定维度上进行汇总或进一步处理。
  4. Logits Softmax:将经过SM Agg处理后的Logits通过Softmax函数进行处理。Softmax函数将未归一化的Logits转换为概率分布,使得所有可能输出的概率之和为1。
  5. 输出:最终输出各个类别(这里用A、B、C表示不同token )对应的概率值,比如图中展示了多个类别,模型根据概率来预测最可能的输出。
http://www.xdnf.cn/news/7238.html

相关文章:

  • 理解硬链接和软链接:原理与实践
  • 教学网站1:《软件工程》精品课程教学网站的设计与实现(摘要和目录)
  • PLC双人舞:profinet转ethernet ip网关奏响施耐德与AB的协奏曲
  • MYSQL笔记
  • virtual下Ubuntu24.04版本上配置网络与外网和宿主机之间互通
  • iOS 蓝牙开发中的 BT 与 BLE
  • 2025毕业论文与答辩资料精选汇总
  • 32、跨平台咒语—— React Native初探
  • 已知6、7、8月月平均气温和标准差,求夏季季平均温度与标准差
  • 算法题(150):拼数
  • FreeMarker
  • 【实战】GPT-SoVITS+内网穿透:3分钟搭建可公网访问的语音克隆系统
  • 【python基础知识】Day30 模块和库的导入
  • 数据结构实验10.1:内部排序的基本运算
  • 【android bluetooth 协议分析 01】【HCI 层介绍 9】【ReadLocalSupportedCommands命令介绍】
  • 没有保安工作经验,如何备考初级保安员证的实操考试?
  • 数据分析入门指南:从历史到实践
  • 物联网之使用Vertx实现HTTP/WebSocket最佳实践
  • 精益数据分析(69/126):最小可行化产品(MVP)的设计、验证与数据驱动迭代
  • Android framework 问题记录
  • Ubuntu开机自启服务
  • 【数据仓库面试题合集③】实时数仓建模思路与实践详解
  • InternLM 论文分类微调实践(XTuner 版)
  • Java设计模式之外观模式:从入门到精通(保姆级教程)
  • 基于Elasticsearch的搜索引擎简介
  • 【Android】一键创建Keystore + Keystore 参数说明 + 查询SHA256(JDK Keytool Keystore)
  • 【神经网络与深度学习】GAN 生成对抗训练模型在实际训练中很容易判别器收敛,生成器发散
  • 【物联网】 ubantu20.04 搭建L2TP服务器
  • 电脑安装程序报错写入注册表失败
  • 基于51单片机教室红外计数灯光控制—可蓝牙控制