大模型解码策略（Top-k Top-p Temperature）

{"top_k": 10,"temperature": 0.95,"num_beams": 1,"top_p": 0.8,"repetition_penalty": 1.5,"max_tokens": 30000,"message": [{"content": "你好！","role": "user"}]
}

在大模型训练好之后，如何对训练好的模型进行解码（decode）是一个火热的研究话题。

在自然语言任务中，我们通常使用一个预训练的大模型（比如GPT）来根据给定的输入文本（比如一个开头或一个问题）生成输出文本（比如一个答案或一个结尾）。为了生成输出文本，我们需要让模型逐个预测每个 token ，直到达到一个终止条件（如一个标点符号或一个最大长度）。在每一步，模型会给出一个概率分布，表示它对下一个单词的预测。例如，如果输入的文本是“我最喜欢的”，那么模型可能会给出下面的概率分布：

 

那么，我们应该如何从这个概率分布中选择下一个单词呢？以下是几种常用的方法：

• 贪心解码（Greedy Decoding）：直接选择概率最高的单词。这种方法简单高效，但是可能会导致生成的文本过于单调和重复。
• 随机采样（Random Sampling）：按照概率分布随机选择一个单词。这种方法可以增加生成的多样性，但是可能会导致生成的文本不连贯和无意义。
• Beam Search：维护一个大小为 k 的候选序列集合，每一步从每个候选序列的概率分布中选择概率最高的 k 个单词，然后保留总概率最高的 k 个候选序列。这种方法可以平衡生成的质量和多样性，但是可能会导致生成的文本过于保守和不自然。

以上方法都有各自的问题，而 top-k 采样和 top-p 采样是介于贪心解码和随机采样之间的方法，也是目前大模型解码策略中常用的方法。

top-k采样

在上面的例子中，如果使用贪心策略，那么选择的 token 必然就是“女孩”。

 贪心解码是一种合理的策略，但也有一些缺点。例如，输出可能会陷入重复循环。想想智能手机自动建议中的建议。当你不断地选择建议最高的单词时，它可能会变成重复的句子。

Top-k 采样是对前面“贪心策略”的优化，它从排名前 k 的 token 中进行抽样，允许其他分数或概率较高的token 也有机会被选中。在很多情况下，这种抽样带来的随机性有助于提高生成质量。 

top-k 采样的思路是，在每一步，只从概率最高的 k 个单词中进行随机采样，而不考虑其他低概率的单词。例如，如果 k=2，那么我们只从女孩、鞋子中选择一个单词，而不考虑大象、西瓜等其他单词。这样可以避免采样到一些不合适或不相关的单词，同时也可以保留一些有趣或有创意的单词。

下面是 top-k 采样的例子：