基于预训练语言模型的文本生成算法：随机采样（Random Sampling）解码策略详解 题目描述 随机采样（Random Sampling）是文本生成中一种基础且重要的解码策略。与贪心搜索或束搜索不同，它不追求概率最高的输出序列，而是根据模型输出的概率分布随机选择下一个词，从而引入随机性，增加生成文本的多样性。然而，纯粹的随机采样可能导致生成内容不连贯或不符合语言习惯。因此，实际应用中常结合温度调节（Temperature Scaling）等技术控制随机性程度。本题目将详细讲解随机采样的核心原理、具体步骤、温度调节的作用，以及其优缺点。 解题过程 理解语言模型的概率输出 在文本生成时，预训练语言模型（如GPT系列）会根据当前已生成的上下文，计算词汇表中所有词作为下一个词的条件概率分布 \( P(w | \text{context}) \)。 例如，若当前上下文为“今天天气很”，模型可能输出“好”（概率0.6）、“差”（概率0.3）、“热”（概率0.1）等候选词的概率分布。 随机采样的基本步骤 步骤1 ：模型生成概率分布后，直接从该分布中随机抽取一个词作为下一个词。例如，根据上述分布，“好”有60%几率被选中，“差”有30%几率。 步骤2 ：将选中的词追加到已生成序列中，作为新的上下文输入模型，重复步骤1，直到生成结束符或达到最大长度。 关键点 ：采样过程基于概率权重，高概率词更易被选中，但低概率词仍有机会，避免生成结果单一化。 温度调节（Temperature Scaling）的作用 问题 ：纯粹随机采样时，若某些词概率过低（如0.001%），可能导致生成不合理的词（如“天气很香蕉”）。 解决方案 ：引入温度参数 \( T \) 调整概率分布的平滑度。具体方法如下： 对原始概率分布进行变换：\( P'(w) = \frac{\exp(\log P(w) / T)}{\sum \exp(\log P(w_ i) / T)} \)。 当 \( T = 1 \) 时，分布不变；当 \( T > 1 \) 时，分布更平缓（低概率词被提升）；当 \( T < 1 \) 时，分布更尖锐（高概率词被强化）。 示例 ：若 \( T = 2 \)，上述天气例子的概率可能变为“好”（0.45）、“差”（0.35）、“热”（0.2），生成多样性增加；若 \( T = 0.5 \)，则“好”概率升至0.8，生成更保守。 随机采样的变体：Top-k和Top-p采样 Top-k采样 ：仅从概率最高的k个词中随机采样，排除低概率词（如k=5，只从前5个候选词采样）。 Top-p采样（核采样） ：从累积概率超过p的最小词集中采样（如p=0.9，从前几个高概率词中采样直至累积概率≥0.9）。 意义 ：这两种方法进一步控制随机性，避免选择极低概率的词，提升生成质量。 优缺点分析 优点 ：生成文本多样性高，适合创意写作、对话生成等场景；避免重复性问题（如贪心搜索易陷入循环）。 缺点 ：可能生成不连贯或不合逻辑的文本；需要调参（如温度T）以平衡多样性与质量。 实际应用示例 以生成句子“人工智能是__ ”为例： 模型输出概率：{“未来”:0.5, “技术”:0.3, “咖啡”:0.001, …}。 随机采样（T=1）可能生成“未来”或“技术”，极小概率生成“咖啡”；若T=2，“咖啡”几率略微提升；若结合Top-p（p=0.9），则“咖啡”被排除。 通过以上步骤，随机采样在控制性与创造性之间取得平衡，成为文本生成解码策略的重要基础。