基于预训练语言模型的文本生成算法：解码策略详解 题目描述： 文本生成是自然语言处理的核心任务之一，旨在让模型根据输入内容（如提示文本、问题或前缀序列）自动生成连贯的文本。基于预训练语言模型（如GPT系列、T5等）的生成任务中，解码策略直接决定生成文本的质量、多样性和可控性。本题目将系统讲解贪婪搜索、束搜索、Top-k采样、核采样等经典解码策略的原理、优缺点及实现细节。 解题过程： 问题定义与生成框架 文本生成可形式化为序列生成问题：给定输入 \( x \)，模型需生成目标序列 \( y = (y_ 1, y_ 2, ..., y_ T) \)，通过逐词预测实现。 生成过程：每一步基于当前已生成序列 \( y_ {<t} \) 和输入 \( x \)，计算词表上的分布 \( P(y_ t | y_ { <t}, x) \)，解码策略决定如何从该分布中选择下一个词。 核心挑战：直接全局最优解（枚举所有序列）不可行，需设计高效启发式策略平衡质量与效率。 贪婪搜索（Greedy Search） 原理 ：每一步选择当前概率最高的词，即 \( y_ t = \arg\max_ {v \in V} P(v | y_ { <t}, x) \)。 优点 ：计算高效，适合实时生成。 缺点 ： 容易陷入局部最优（如重复生成相同短语），因每一步的局部最优未必导向全局最优序列。 缺乏多样性，生成结果可能过于保守。 示例 ：若生成前缀为“今天天气”，模型可能重复生成“真好”而非更丰富的表达。 束搜索（Beam Search） 原理 ：维护一个大小为 \( k \) 的候选序列集合（称为束宽）。每一步对束内所有序列扩展下一个词，保留整体概率最高的 \( k \) 个新序列。 步骤 ： 初始化：束中包含一个空序列，其概率为1。 扩展：对束中每个序列，计算所有可能下一个词的概率，得到 \( k \times |V| \) 个候选。 剪枝：仅保留总概率（对数概率之和）最高的 \( k \) 个序列。 终止：当序列遇到结束符或达到最大长度时，将其移出束并输出。 优点 ：比贪婪搜索更接近全局最优，尤其适合确定性任务（如机器翻译）。 缺点 ： 束宽 \( k \) 需权衡质量与计算成本（内存占用随 \( k \) 增大而上升）。 仍可能生成重复或单调文本，因概率高的序列可能结构相似。 随机采样（Stochastic Sampling） 动机 ：为提升生成多样性，引入随机性，直接从概率分布中采样下一个词。 基础采样 ：直接根据 \( P(y_ t | y_ { <t}, x) \) 采样，但可能因长尾分布产生不合理词。 改进策略 ： Top-k 采样 ： 步骤：每一步仅从概率最高的 \( k \) 个词中采样，其余词概率置零后重新归一化。 优点：避免低概率词干扰，生成更可控。 缺点：固定 \( k \) 可能不适应动态分布（如某些步概率集中，另一些步分散）。 核采样（Top-p 采样） ： 步骤：从概率累计分布中，保留最小集合使累计概率 ≥ \( p \)，然后重新归一化并采样。 优点：动态调整候选词数量，适应不同分布形状。 示例：若 \( p=0.9 \)，某步最高概率词占0.7，则可能仅采样前几个词；若概率分散，则候选词更多。 温度调节 ：通过温度参数 \( \tau \) 调整分布平滑度： 修改分布为 \( P'(w) = \frac{\exp(\log P(w) / \tau)}{\sum \exp(\log P(w') / \tau)} \)。 \( \tau < 1 \) 锐化分布（更确定），\( \tau > 1 \) 平滑分布（更多样）。 策略对比与适用场景 贪婪搜索/束搜索 ：适合需要准确性和一致性的任务（如数据到文本生成、代码生成）。 Top-k/核采样 ：适合开放域任务（如对话生成、故事创作），平衡质量与创造性。 实际应用 ：常组合多种策略（如束搜索+温度调节），或设计自适应规则（如动态调整 \( k \) 或 \( p \)）。 进阶策略简介 重复惩罚 ：通过降低已生成词的分数避免重复。 基于语义的约束 ：在解码中注入关键词或语法规则。 对比搜索 ：同时考虑模型概率和生成序列的差异性，避免通用高频词主导。 通过以上步骤，可系统理解不同解码策略如何影响生成结果，并根据任务需求选择或设计合适方法。