def sample_probs(probs, temperature=1.0, top_p=0.85): sorted_probs = np.sort(probs)[::-1] cumulative_probs = np.cumsum(sorted_probs) cutoff = sorted_probs[np.argmax(cumulative_probs > top_p)] probs[probs < cutoff] = 0 probs = probs**(1/temperature) return np.random.choice(a=len(probs), p=probs/np.sum(probs))

这段代码定义了一个名为 `sample_probs` 的函数，用于根据概率分布进行采样。下面是对代码的逐行讲解：

1. `sorted_probs = np.sort(probs)[::-1]`: 这行代码将给定的概率数组 `probs` 进行排序，并且倒序排列。

2. `cumulative_probs = np.cumsum(sorted_probs)`: 这行代码计算了累积概率数组，即将排序后的概率数组进行累加。

3. `cutoff = sorted_probs[np.argmax(cumulative_probs > top_p)]`: 这行代码找到了累积概率超过给定阈值 `top_p` 的最大概率值，将其作为截断点。

4. `probs[probs < cutoff] = 0`: 这行代码将低于截断点的概率值置为0，剩下的概率值保持不变。

5. `probs = probs**(1/temperature)`: 这行代码将概率值按照给定的温度值进行指数变换。

6. `return np.random.choice(a=len(probs), p=probs/np.sum(probs))`: 这行代码使用经过处理后的概率分布进行采样，返回一个在0到`len(probs)`之间的整数值，作为采样结果。

总结来说，这个函数的作用是根据给定的概率分布进行采样。首先，将概率数组进行排序，并计算累积概率。然后，根据给定的阈值截断概率分布，将低于阈值的概率置为0。接着，根据给定的温度值对概率进行指数变换。最后，根据处理后的概率分布进行采样，返回一个整数值作为采样结果。