基于预训练语言模型的文本生成算法：多样性控制技术（Diversity-Promoting Decoding）详解

题目描述
多样性控制技术是预训练语言模型（如GPT系列）文本生成中的一类重要解码策略。当模型生成开放域文本（如对话、故事、诗歌）时，标准解码方法（如贪心搜索、集束搜索）容易产生重复、单调或缺乏创意的内容。多样性控制技术通过引入特定的惩罚或采样机制，在保持语言流畅性的同时，提升生成文本的多样性和创造性。核心问题在于：如何平衡生成质量（相关性、连贯性）与多样性（新颖性、丰富性）之间的矛盾。

解题过程

1. 问题分析

   • 重复性陷阱：模型倾向于重复高频词或短语（如"很好很好"），因训练数据中存在重复模式。
   • 概率分布的尖峰现象：语言模型输出的词表概率分布常出现少数高概率词（如"the"、"是"），导致生成内容保守。
   • 评估指标冲突：传统指标（如困惑度）偏好保守输出，而人类更期待多样表达。

2. 核心技术思路
   通过修改解码过程中的概率分布或搜索策略，主动降低高概率词的权重，鼓励模型探索低概率但合理的候选词。主要分为两类：

   • 惩罚类方法：直接对重复或高频词施加惩罚，降低其被选中的概率。
   • 采样类方法：从调整后的概率分布中随机采样，引入不确定性。

3. 关键算法详解
   (1) 重复惩罚（Repetition Penalty）

   • 步骤：
     1. 记录已生成文本中的词或n-gram。
     2. 解码时，若候选词在历史中出现过，则将其概率乘以惩罚系数（如0.5）。
     • 公式：\(P'(w) = \frac{P(w)}{\text{penalty}} \quad (\text{if } w \in \text{history})\)
   • 效果：直接抑制重复词，但可能影响必要重复（如专有名词）。

   (2) 核采样（Top-p Sampling）

   • 步骤：
     1. 将词表按概率降序排列，累加概率直至超过阈值p（如0.9）。
     2. 仅从累积概率达p的最小候选集中采样。
     • 示例：若p=0.9，则从概率最高的词开始累加，直到总和≥0.9，丢弃剩余低概率词。
   • 效果：动态调整候选集大小，避免低概率无关词，同时保留多样性。

   (3) 逆向概率惩罚（Inverse Probability Penalty）

   • 步骤：
     1. 计算候选词w的排名倒数：\(\text{penalty} = 1 / \text{rank}(w)\)。
     2. 调整概率：\(P'(w) = P(w) + \lambda \cdot \text{penalty}\)，其中λ控制多样性强度。
   • 效果：主动提升低排名词的权重，鼓励模型选择非常见词。

4. 平衡多样性与质量

   • 温度参数（Temperature）配合：先通过温度缩放调整概率分布平滑度（高温增加多样性，低温减少随机性），再应用多样性控制。
   • 迭代优化：在生成长文本时，动态调整惩罚强度，避免后期内容偏离主题。

5. 实际应用示例

   • 对话生成：使用核采样（p=0.95）避免机械回复。
   • 创意写作：结合重复惩罚（系数1.2）和核采样，抑制重复并鼓励新颖表达。

总结
多样性控制技术通过干预解码过程，解决了预训练模型生成内容保守的问题。实际需根据任务调整参数（如惩罚系数、采样阈值），并在自动评估（如Distinct-n指标）与人工评估间取得平衡。