基于预训练语言模型的文本生成算法：重复惩罚（Repetition Penalty）技术详解

题目描述
重复惩罚是一种用于改进预训练语言模型文本生成质量的技术。在生成过程中，模型有时会陷入重复循环，不断生成相同的词或短语。重复惩罚通过对已生成token的概率进行惩罚，降低重复内容出现的可能性，使生成文本更加多样和自然。

解题过程

1. 重复问题的根源分析

• 语言模型基于条件概率生成文本：P(w_t|w_1,...,w_{t-1})
• 当模型遇到特定上下文模式时，可能会过度依赖局部模式而非全局语义
• 训练数据中的重复模式可能被模型学习并放大
• 自回归生成过程中的误差累积会导致重复循环

2. 基本惩罚机制
设已生成token序列为[w_1, w_2, ..., w_{t-1}]，模型原始输出概率为P(w)
重复惩罚通过以下方式修改概率分布：

P_penalized(w) = P(w) / penalty_factor  如果w出现在已生成序列中
P_penalized(w) = P(w)                   其他情况

其中penalty_factor > 1，典型值在1.0-2.0之间

3. 惩罚因子计算细节
惩罚因子可以设计为动态函数：

penalty_factor = 1 + α × count(w)

其中：

• count(w)是token w在已生成序列中的出现次数
• α是惩罚强度系数，控制惩罚的剧烈程度
• 这种设计使得重复次数越多，惩罚越重

4. 概率重归一化
应用惩罚后需要进行概率重新归一化：

P_final(w) = P_penalized(w) / Σ P_penalized(w')

确保所有token的概率之和为1，维持有效的概率分布

5. 实现优化技巧

• 使用对数空间计算避免数值下溢
• 对高频词实施渐进式惩罚，避免过度抑制合理重复
• 考虑n-gram级别的重复惩罚，不仅惩罚单词重复

6. 参数调优策略

• 小惩罚(α=0.1-0.5)：适用于需要一定重复的对话场景
• 中等惩罚(α=0.5-1.0)：通用文本生成任务
• 强惩罚(α=1.0-2.0)：创造性写作等需要高度多样性的场景

7. 与其他技术的协同

• 与温度调节结合：先应用温度调节，再应用重复惩罚
• 与束搜索配合：在每个候选序列上独立应用重复惩罚
• 与top-k/top-p采样结合：在采样前先进行重复惩罚处理

这种技术有效解决了文本生成中的重复问题，显著提升了生成文本的质量和可读性。