基于预训练语言模型的文本生成算法：Top-k采样和Top-p采样详解 题目描述 在基于预训练语言模型（如GPT系列）的文本生成任务中，模型在每一步会计算词汇表中所有词的概率分布。若直接选择概率最高的词（贪婪搜索），生成结果易陷入重复和单调；若完全随机采样（根据原始概率分布），又可能导致生成不连贯的文本。Top-k采样和Top-p采样是两种常用的解码策略，旨在平衡生成质量与多样性。本题将详解这两种方法的原理、计算步骤及差异。 解题过程 背景：文本生成中的解码挑战 语言模型通过Softmax层输出词汇表上概率分布，例如： P("猫")=0.15, P("狗")=0.1, P("苹果")=0.01, ... 贪婪搜索始终选择概率最高的词（如"猫"），但可能生成循环文本（如"猫猫猫..."）；随机采样则可能选中低概率词（如"苹果"），破坏语义连贯性。 Top-k采样：限制候选词数量 步骤1 ：从模型输出的概率分布中筛选概率最高的k个词，构成候选集合。例如设k=3，保留概率最高的3个词。 步骤2 ：对候选集合的概率进行重新归一化，确保其和为1。例如原概率 P("猫")=0.4, P("狗")=0.3, P("鸟")=0.2, P("虫")=0.1 ，保留Top-3后重新计算： P'("猫")=0.4/(0.4+0.3+0.2)=0.44, P'("狗")=0.33, P'("鸟")=0.22 。 步骤3 ：根据重新归一化的概率分布进行随机采样，选择下一个词。 缺陷 ：k值固定时，若概率分布平坦（如所有词概率均低），可能混入不相关候选；若分布尖锐（少数词概率高），可能忽略合理候选。 Top-p采样（核采样）：动态控制候选集合 步骤1 ：将词汇按概率从高到低排序，累加概率直至达到阈值p（如p=0.9）。 步骤2 ：仅保留累加过程中涉及的词作为候选集。例如： 概率排序： P("猫")=0.5, P("狗")=0.3, P("鸟")=0.15, P("虫")=0.05 当p=0.9时，累加至"鸟"：0.5+0.3+0.15=0.95 > 0.9，候选集为{"猫","狗","鸟"}。 步骤3 ：对候选集概率重新归一化后采样（同Top-k）。 优势 ：根据分布形状动态调整候选词数量，避免Top-k的僵化问题。 对比与调参 Top-k ：k值常取10-50，适用于需要控制生成多样性的场景。 Top-p ：p值常取0.7-0.95，更灵活，常与Top-k联用（如先选Top-k，再从中按Top-p筛选）。 联合使用 ：例如设定k=50, p=0.9，先取概率最高的50个词，再从前缀子集中按累加概率0.9进一步筛选。 实例演示 假设模型输出概率前5为： ("机器人", 0.25), ("学习", 0.2), ("处理", 0.15), ("语言", 0.1), ("数据", 0.05) Top-k (k=3)：候选集为{"机器人","学习","处理"}，重新归一化概率为[ 0.42, 0.33, 0.25 ]。 Top-p (p=0.7)：累加至"处理"时概率和=0.6 <0.7，加入"语言"后和=0.7≥0.7，候选集为{"机器人","学习","处理","语言"}。