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Rejection Sample（拒绝采样）-Csdn博客 : R——概率统计与模拟（四）拒绝抽样

Di: Henry

接受拒绝采样（Acceptance-Rejection Sampling），灰信网，软件开发博客聚合，程序员专属的优秀博客文章阅读平台。 均匀分布 首先来看前两步得到是什么（这两步跟 $p (x)$ 没有关系）。 1. 什么是拒绝采样（Rejection Sampling）？ AI 生成的答案并不总是正确的，有时候它会输出胡言乱语、逻辑错误或者无意义的推理链。 如果不进行筛选，这些错误答案可能会影响模型的学习过程，甚至让 AI 形成错误的

拒绝采样(reject sampling)原理详解-CSDN博客

文章浏览阅读3k次，点赞22次，收藏23次。DeepSeek核心关键技术 (冷启动，拒绝采样，蒸馏，多头潜注意力，MoE等）解读_deepseek 冷启动 接受拒绝采样（Acceptance-Rejection Sampling）接受拒绝采样（Acceptance-Rejection Sampling）是一种概率采样方法，适用于某些分布的采样，特别是当常规方法难以应用时。此方法的核心思想在于构造一个“提议分布” Depth — in PPO, during is a function training at step t the sample is a function of the updated model policy fromt − 1 after the gradient update of the previous step. In Rejection Sampling fine-tuning, we sample all the outputs given the initial policy of our

逆采样 和拒绝采样 原理详解-CSDN博客

文章浏览阅读2k次，点赞2次，收藏9次。本文详细解析了接受拒绝采样算法的工作原理，通过一个具体的概率密度函数示例，展示了如何使用均匀分布进行采样，并提供了Python代码演示。重点在于直观解释算法过程及其实现步骤。

文章浏览阅读1.3w次，点赞13次，收藏62次。本文详细介绍了接受-拒绝采样算法，该算法用于从难以直接采样的分布中抽取样本。算法包括两个主要步骤：首先，选择一个易于采样的分布，并确保其与目标分布相近；其次，通过比较两个分布的密度比来决定是否接受采样。此外，还讨论了直接采样法 MoE等 解读_deepseek 原创：hxj7 本文介绍了拒绝抽样（Reject Sampling）。前文《 R-概率统计与模拟（三）变换均匀分布对特定分布进行抽样》介绍了通过“变换均匀分布”来对特定分布进行抽样的方法，但是该方法需要知道累积分布的解析

贝叶斯网络，又成为信念网络或 有向无环图模型，利用有向无环图来刻画一组随机变量之间的条件概率分布关系。 如何对贝叶斯网络进行采样？如果只需要考虑一部分变量的边缘分布，如何采样？如果网络中含有观测变量，又该如何采样？ 没有观测变量 对一个没有观测变量的贝叶斯网络进 蒙特·卡罗方法 (Monte Carlo method)也称统计模拟方法，通过重复随机采样模拟对象的概率与统计的问题，在物理、化学、经济学和信息技术领域均具有广泛应用。 拒绝采样 (reject sampling)就是针对复杂问题的一种随机采样方法。 首先举一个简单的例子介绍Monte Carlo方法的思想。假设要估计圆周率 π 的值 核心二：拒绝采样（rejection sampling）。 Llama-2-chat 模型会经历多个演进阶段，奖励模型也会根据 Llama-2-chat 中涌现的错误而获得更新。

Llama模型家族之拒绝抽样 (Rejection Sampling)（七） 优化拒绝抽样：选择高斯分布以减少样本拒绝 大模型与Agent智能体 于 2024-06-08 10:44:32 发布 阅读量1.3k 收藏 17 点赞数 32 LlaMA 3 系列博客 Llama模型家族之拒绝抽样(Rejection Sampling)（九） 强化学习之Rejection Sampling Llama paper 拒绝采样：迭代优化的路径 拒绝采样技术要求模型对同一个提示（prompt）生成多个答案，通常称之为K个答案。然后，利用奖励模型（Reward 生成的答案并不总是正确的 有时候它会输出胡言乱语 逻辑错误或者无意义的推理链 Model, RM）对这些答案进行评分，挑选出得分最高、表现最优的 如图，红线是我们想要从中采样的概率分布 f(x) f (x)。 拿一个盒子把这个概率分布罩起来，假设盒子的上边缘是 p(x) p (x)。 随机地向盒子里撒点，即盒子里的均匀分布。 位于 f(x) f (x) 下方点的横坐标，即是来自于 f(x) f (x) 的一组样本。 从算法的角度讲，就是首先在二维均匀分布里采样 (x, y) (x, y

Llama模型家族之拒绝抽样 (Rejection Sampling)（五）蒙特卡罗算法在拒绝抽样中：均匀分布与样本接受标准 大模型与Agent智能体 于 2024-06-08 10:22:53 发布 4. Rejection Sampling相关策略 通常大模型采样得到的 Rejction Sampling data 同样可以用来蒸馏 (distill)训练小模型 Rejection Sampling 的评价依赖 reward model 这样可以通过RS与RM进行迭代提升 采样策略有两种，一种是采样最近的模型，一种采样之前所有的模型 如RLHFV1/V2 we modified our strategy, incorporating top-performing samples 文章浏览阅读1.1k次。本文介绍了蒙特卡罗方法，一种基于随机采样的统计模拟技术，用于解决复杂问题。通过Python代码展示了如何利用拒绝采样估算圆周率π，并对比了均匀分布作为参考分布时的采样效果。这种方法在物理学、化学、经济学等多个领域有广泛应用。

Rejection sampling is thus more efficient than some other method whenever M times the cost of these operations—which is the expected cost of obtaining a sample with rejection sampling—is lower than the cost of obtaining a sample using the other method.

R——概率统计与模拟（四）拒绝抽样

逆采样(Inverse Sampling)和拒绝采样(Reject Sampling)原理详解-CSDN博客

本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：)背景随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation in Rejection 0. 前言 MC方法的关键在于如何对想要的分布进行采样，获得采样点。换句话说就是如何生成满足指定分布的随机数。在该系列文章中，我们有一个默认的假设就是已经有了一个能产生均匀分布随机数的机制，不管它是硬件生成的真随机数，还是算法模拟的伪随机数。关于伪随机数的生成算法，如线性

接受拒绝方法（Acceptance-Rejection Method）也称拒绝采样，该方法用于生成服从某个概率密度函数的随机数，是一种蒙特卡罗方法（MC/ R语言：蒙特卡洛方法求积分)

  • LLM大模型训练Trick系列（一）之拒绝采样
  • 【手撕RLHF-Rejection Sampling】如何优雅的从SFT过渡到PPO
  • R语言：接受拒绝法（Acceptance-Rejection Method）生成随机数-CSDN博客
  • von Mises-Fisher Distribution-CSDN博客
  • 算子 set_rejection_params_class_mlp

文章浏览阅读1.8k次。本文介绍了Acceptance-Rejection Sampling的概念和过程，包括如何使用该方法从已知分布中生成样本，并提供了Python实现的示例。讨论了采样的有效性以及在面对复杂分布时的局限性，指出马尔科夫链在解决此类问题中的作用。 Llama模型家族之拒绝抽样 (Rejection Sampling)（二）均匀分布简介 大模型与Agent智能体 于 2024-06-07 19:30:00 发布 阅读量1.5k 收藏 28 点赞数 33 1.Acceptance-Rejection Sampling过程需求： 由已知分布的概率密度函数 f(x) ，产生服从此分布的样本 X准备工作：需要一个辅助的“建议分布” G （概率密度函数 g(y) 已知）来产生候选样本。可选均匀分布、正态分

通过计算求解（python程序近期上传），我们可以拟合出真实曲线和采样绘制出的曲线： 从图中可以看出，采样点与原始分布非常吻合。 拒绝采样（Reject Sampling） 从上述描述中可以知道Inverse CDF 方法确实有效。但其 论文提出了应用RFT（Rejection sampling Fine-Tuning） 拒绝采样来生成和收集正确的推理路径，以此作为增强的微调数据集。 RFT能够生成包含更多独特推理路径的增强样本，更大幅度地提升LLMs的数学推理性能。

上一节的rejection sampling和importance sampling，有很多限制，尤其是在高维 这一节的MCMC则是一个通用的框架，允许从更大类的分布中采样。 The two RL algorithms mainly differ in: Breadth — in Rejection Sampling, the model explores K samples for a given prompt, 53 发布 4 while only one generation is done for PPO. Depth — in PPO, during training at step t the sample is a function of the updated model policy fromt − 1 after the gradient update of the previous step.

文章浏览阅读1.2w次，点赞4次，收藏26次。本文介绍了机器学习中的接受-拒绝采样方法，用于处理难以直接采样的概率分布。通过设置可抽样的辅助分布q (x)并确保p Llama模型家族之拒绝抽样 Rejection Sampling (x)≤Mq (x)，在均匀分布中接受或拒绝样本以逼近目标分布p (x)。蒙特卡洛数值积分、Box-Muller变换等概念也在文中被提及，阐述了随机模拟

set_rejection_params_class_mlp （算子） 名称 set_rejection_params_class_mlp — 设置拒绝类的参数。 签名 set_rejection_params_class_mlp( : : MLPHandle, GenParamName, GenParamValue : ) 描述 set_rejection_params_class_mlp 用于设置由 MLPHandle 所指定的多层感知器（MLP）内部自动生成的拒绝类的参数。在某些应用中，我们希望知道一个特征 图1.建议分布和概率密度函数 从图中可以看出，我们所选取的建议分布 G 的概率密度函数的 C 倍，确实是恒大于目标分布的概率密度函数 p (x) ，因此满足我们接受-拒绝采样的前提条件。 那么接下来，我们就在此基础上，利用上文中所介绍的接受-拒绝采样算法的具体步骤，来进行实际的样本 The two RL algorithms mainly differ in: Breadth — in Rejection Sampling, the model explores K samples for a given prompt, while only one generation is done for PPO. Depth — in PPO, during training at step t the