sample函数分层抽样

在自然语言处理中，当我们使用语言模型对文本进行生成时，通常需要使用sample函数来从模型的输出分布中抽取一个token作为下一个生成的词。分层抽样是一种基于温度参数（temperature）的抽样方法，它可以控制生成文本的多样性和准确性。

分层抽样的思想是将抽样过程分为两个阶段：高温和低温。在高温阶段，我们使用较高的温度参数来增加样本的多样性，从而使生成的文本更加丰富和有趣。在低温阶段，我们使用较低的温度参数来减少样本的随机性，从而使生成的文本更加准确和合理。

具体来说，分层抽样可以通过如下的步骤实现：

1. 首先，设置一个高温和一个低温参数，并计算出它们对应的softmax温度值。
2. 在高温阶段，使用高温参数对模型的输出分布进行缩放，并从缩放后的分布中抽取一个token作为下一个生成的词。
3. 在低温阶段，使用低温参数对模型的输出分布进行缩放，并从缩放后的分布中抽取一个token作为下一个生成的词。
4. 在高温和低温之间进行线性插值，即在每个步骤中逐渐减小温度参数，以平滑地过渡到低温抽样。

分层抽样的优点是可以在生成文本的准确性和多样性之间进行平衡，并且可以根据任务需要灵活地调整温度参数。

相关问题

pandas sample 分层抽样

pandas中的sample函数可以对数据进行简单随机抽样，但如果需要进行分层抽样，可以使用groupby函数和apply函数结合使用，具体步骤如下：

1. 将数据按照分层变量进行分组

grouped = df.groupby('stratum_variable')

2. 对每个分组进行apply操作，从中抽取样本

sampled = grouped.apply(lambda x: x.sample(n=sample_size))

其中，sample_size为每个分层的样本大小，可以根据需要进行设置。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'stratum_variable': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义分层变量和样本大小
stratum_variable = 'stratum_variable'
sample_size = 2

# 分层抽样
grouped = df.groupby(stratum_variable)
sampled = grouped.apply(lambda x: x.sample(n=sample_size))

print(sampled)

输出结果：

                     stratum_variable  value
stratum_variable                           
A                2                 A      3
                 1                 A      2
B                5                 B      6
                 4                 B      5
C                7                 C      8
                 8                 C      9

python 分层抽样

Python中的分层抽样是指从总体中根据不同层级进行抽样的过程。通常，数据被分成不同的层级，然后从每个层级中获取样本。下面是一个示例代码，展示了如何在Python中进行分层抽样：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设有一个包含标签的数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 根据标签分成不同的层级
strata = data.groupby('label')

# 分层抽样，从每个层级中抽取样本
sampled_data = strata.apply(lambda x: x.sample(frac=0.2, replace=False))

# 打印抽样后的数据
print(sampled_data)

在这个例子中，我们首先读取一个包含标签的数据集，并将其按照标签分成不同的层级。然后，使用`apply`函数从每个层级中抽取指定比例（这里是20%）的样本。最后，将抽样后的数据打印出来。

这是一个简单的分层抽样示例，你可以根据自己的数据和需求进行适当的调整和修改。