张槎网站开发,深圳网站建设招标,手机端的网站怎么做的,房地产信息网新楼盘在自然语言处理#xff08;NLP#xff09;中#xff0c;大型语言模型#xff08;LLM#xff09;如Transformer进行推理时#xff0c;自回归解码是一种生成文本的方式。在自回归解码中#xff0c;模型在生成下一个单词时会依赖于它之前生成的单词。
使用自回归解码的公式…在自然语言处理NLP中大型语言模型LLM如Transformer进行推理时自回归解码是一种生成文本的方式。在自回归解码中模型在生成下一个单词时会依赖于它之前生成的单词。
使用自回归解码的公式可以表示为以下步骤
初始化序列设 ( x 1 , x 2 , . . . , x t − 1 ) ( x_1, x_2, ..., x_{t-1} ) (x1,x2,...,xt−1) 是目前已生成的单词序列。
计算下一个单词的概率分布使用语言模型计算在给定上下文之后下一个单词的概率分布 [ P ( x t ∣ x 1 , x 2 , . . . , x t − 1 ) ] [ P(x_t | x_1, x_2, ..., x_{t-1}) ] [P(xt∣x1,x2,...,xt−1)]
这一步骤通常使用softmax函数完成它将单词的logit转换成概率分布。
选择下一个单词根据概率分布选择下一个单词 ( x t x_t xt )。这可以通过不同的策略来完成如
贪婪解码Greedy Decoding选择具有最高概率的单词。 [ x t arg max P ( x t ∣ x 1 , x 2 , . . . , x t − 1 ) ] [ x_t \arg\max P(x_t | x_1, x_2, ..., x_{t-1}) ] [xtargmaxP(xt∣x1,x2,...,xt−1)]
随机抽样Sampling根据概率分布随机选择单词这允许生成更多样化的文本。
束搜索Beam Search维护一个宽度为 ( k ) 的束beam在每一步选择概率最高的 ( k ) 个单词组合作为候选然后在这些候选中选择最终的单词序列。
更新序列将选定的单词 ( x t x_t xt ) 添加到序列中。
重复步骤重复步骤2-4直到遇到序列结束标记如或者生成了所需长度的文本。 在实际应用中自回归解码可能会结合使用温度调整Temperature Scaling抑制重复Repetition Penalty等技术来改善生成文本的质量和多样性。这些技术可能会影响第3步中的概率分布但基本的自回归机制保持不变。
