基于预训练语言模型的文本生成算法：无替换采样（Non-Replacement Sampling）技术详解
**基于预训练语言模型的文本生成算法：无替换采样（Non-Replacement Sampling）技术详解**
题目描述：
无替换采样是一种创新的文本生成解码策略，专门解决传统采样方法中的重复生成和多样性不足问题。与随机采样、束搜索等方法不同，该技术通过动态维护候选词集合，确保在生成过程中每个词最多被选择一次，从而有效避免重复内容生成。本算法特别适用于需要高多样性输出的场景，如创意写作、对话生成等。
解题过程：
1. 问题背景与核心挑战
- 传统采样方法（如随机采样、束搜索）容易产生重复
2025-11-16 11:34:33
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