13、文本生成解码方法全解析

文本生成解码方法全解析

1. 内存不足时的模型加载

当机器内存不足时，可通过将 model_name = "gpt-xl" 替换为 model_name = "gpt" 来加载较小版本的 GPT - 2 模型。

2. 解码方法核心

文本生成过程的核心是解码方法，它决定了每个时间步选择哪个标记。语言模型头部在每一步为词汇表中的每个标记生成一个对数几率（logit）$z_{t, i}$，通过对其应用 softmax 函数，可得到下一个可能标记 $w_i$ 的概率分布：
$P(y_t = w_i | y_{<t}, \theta) = softmax(z_{t, i})$

大多数解码方法的目标是通过选择 $\theta$ 来搜索最可能的整体序列，即：
$\theta = argmax_{\theta} P(\theta)$

直接找到 $\theta$ 需要用语言模型评估每一个可能的序列，但目前没有算法能在合理时间内完成，因此我们依赖近似方法。接下来将探讨几种近似方法，并逐步构建更智能、更复杂的算法以生成高质量文本。

3. 贪心搜索解码

3.1 贪心搜索原理

贪心搜索解码是从模型的连续输出中获取离散标记的最简单方法，它在每个时间步贪婪地选择概率最高的标记：
$y_t = argmax_{y_t} P(y_t | y_{<t}, \theta)$

3.2 代码实现

以下是使用 GPT - 2 模型进行贪心搜索解码的代码示例：