24、文本生成与摘要技术全解析

文本生成与摘要技术全解析

1. 文本生成解码方法

在文本生成领域，解码方法多样，不同方法适用于不同场景。
- Top - p采样 ：Top - p采样能生成连贯故事，例如这次生成了关于从澳大利亚到南美洲移民的新故事。还可结合其他方法，如设置 top_k = 50 和 top_p = 0.9 ，即选择概率质量为90%但最多50个标记的规则。
- 最佳解码方法选择 ：没有普遍适用的“最佳”解码方法，其选择取决于具体的文本生成任务。
- 若要模型执行精确任务，如算术运算或回答特定问题，应降低温度或使用确定性方法（如贪婪搜索或束搜索），以确保得到最可能的答案。
- 若希望模型生成较长文本并具有一定创造性，则应转向采样方法，控制温度或结合top - k和核采样。

以下是不同任务适用解码方法的表格总结：
| 任务类型 | 适用解码方法 |
| ---- | ---- |
| 精确任务（算术、特定问题回答） | 降低温度、贪婪搜索、束搜索 |
| 长文本且有创造性生成 | 采样方法（控制温度、结合top - k和核采样） |

2. 文本摘要概述

文本摘要在实际应用中需求广泛，但对神经语言模型来说是一项具有挑战性的任务。它要求模型具备理解长段落、推理内容以及生成包含文档主要主题的流畅文本的能力，且不同领域的文档摘要方式差异较大。不过，文本摘要能显著提高领域专家的工作流程效率，企业也常利用它来浓缩内部知识、总结合同或自动生成社交媒体发布内容。