深度剖析“停止模型推理”技术方案，从此不惧灵魂拷问

引言：为什么“停止推理”是个问题？

在理想情况下，模型接收输入，运行完整的计算图，然后给出一个完美的输出。但在现实中，尤其是在生成式模型（如LLaMA、GPT、文生图模型）和在线推荐/风控场景中，我们迫切需要在适当的时机提前结束推理，以避免：

1. 资源浪费：生成式模型生成100个token的耗时和成本是生成10个token的10倍。
2. 提升响应速度：用户希望尽快看到第一个字，而不是等全部生成完毕。
3. 满足业务规则：例如，当模型已经以高置信度判断一条评论为负面时，无需继续计算。
4. 处理无效生成长文本：当模型开始重复或生成无意义内容时，需要及时中断。

面试官考察这个问题，意在评估你是否具备将模型从“实验室玩具”变为“生产级服务”的工程化思维。

---

第一章：基础概念与核心机制

面试官问题1：请解释一下在文本生成任务中，停止推理最常见的机制是什么？它的原理是怎样的？

参考答案：

最常见的机制是 “停止标记” 机制。

原理：在模型训练时，我们会在每个序列的末尾添加一个特殊的令牌，即停止标记（如 <EOS>， End-of-Sequence）。模型在学习预测下一个token时，也会学习在何时该预测出这个 <EOS>。

推理过程：

1. 模型以自回归的方式，根据当前所有已生成的token，预测下一个概率最高的token。
2. 在每一步生成后，我们都会检查最新生成的token是否是 <EOS>。
3. 如果“是”，则立即停止推理，并将 <EOS> 之前的内容作为最终输出返回。
4. 如果“否”，则将新token加入序列，继续下一步生成。

这就像一个学生在做填空题，他知道当填出“结束”这个词时，整句话就完成了，无需再写。