23、语言模型文本生成解码方法全解析

语言模型文本生成解码方法全解析

1. 语言模型文本生成概述

Transformers模型具备生成逼真文本的能力，催生了众多应用，如Talk To Transformer、Write With Transformer、AI Dungeon等，还有像Google的Meena这样能讲笑话的对话代理。我们将以GPT - 2为例，探讨语言模型的文本生成机制，以及Transformer架构如何应用于从新闻文章或商业报告等长文本文档中生成准确摘要这一极具挑战性的NLP任务。

2. 生成连贯文本的挑战

在处理NLP任务时，通常采用预训练和有监督微调相结合的方式。对于特定任务的头部（如序列或标记分类），生成预测相对简单，模型输出logits，通过取最大值或应用softmax函数即可得到预测类别或概率。但将模型的概率输出转换为文本则需要解码方法，这带来了一些文本生成特有的挑战：
- 计算量大 ：解码是迭代进行的，比简单地将输入一次通过模型的前向传播需要更多的计算资源。
- 依赖解码方法和超参数 ：生成文本的质量和多样性取决于解码方法的选择以及相关超参数。

3. GPT - 2的预训练和文本生成原理

GPT - 2作为自回归或因果语言模型，预训练的目标是估计在给定初始提示或上下文序列x的情况下，文本中出现一系列标记y1, y2, …, yt的概率P(y1, y2, …, yt|x)。由于直接估计P(y|x)所需的训练数据难以获取，通常使用概率的链式法则将其分解为条件概率的乘积：
[P (y_1, …, y_t|x) = \prod_{t = 1}^{