神经网络Transformer架构中的生成策略 神经网络Transformer架构中的生成策略是指在自回归生成任务中，模型根据已生成的令牌序列选择下一个令牌的具体方法。这些策略决定了文本生成的多样性、连贯性和可控性，广泛应用于机器翻译、文本摘要和对话系统等场景。 生成策略的核心是平衡探索（尝试新令牌）和利用（选择已知高概率令牌）。常见策略包括贪婪搜索、束搜索、温度采样、Top-k采样和Top-p采样。每种策略通过不同的概率分布调整机制，影响输出文本的风格和质量。例如，高温度值增加随机性，适合创意文本；低温度值增强确定性，适合事实性内容。 理解生成策略需掌握以下基础概念： 自回归生成：模型逐个生成令牌，每个新令牌依赖于之前所有令牌 概率分布：模型输出的每个令牌对应一个概率值，所有令牌概率之和为1 搜索空间：随着序列增长，可能的令牌组合呈指数级增加 生成策略通过约束搜索空间或修改概率分布，实现高效且优质的文本生成。后续将逐步展开具体策略的机制与适用场景。