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文章大纲
- 2.2.2 文本生成逻辑：Top-k采样与温度控制
- 1. 文本生成的核心挑战与数学框架
- 1.1 自回归生成的基本流程
- 2. `Top-k`采样原理与工程实现
- 2.1 数学定义与算法流程
- 2.2 PyTorch实现优化
- 3. 温度控制的数学本质与参数调优
- 3.1 温度系数对概率分布的影响
- 3.2 温度控制实现方案
- 4. 组合策略与高级优化
- 4.1 `Top-k与温度控制的协同应用`
- 5. 生成质量评估体系
- 5.1 自动评估指标
- 5.2 人工评估标准
- 6. 工程实践与性能优化
- 6.1 生成加速技术
- 6.2 内存管理策略
- 7. 典型案例分析
- 7.1 对话生成场景`（T=0.8, k=100）`
- 7.2 诗歌创作场景`（T=1.2, k=200）`
- 总结：采样策略的平衡艺术
2.2.2 文本生成逻辑：Top-k采样与温度控制
Top-k采样与温度控制在文本生成逻辑流程图- 温度控制：通过引入温度参数，对原始的概率分布进行调整。
- 温度参数可以控制分布的平滑程度，较高的温度会使分布更平滑，增加随机性；
较低的温度会使分布更尖锐，使模型更倾向于选择概率高的词。
- 温度参数可以控制分布的平滑程度，较高的温度会使分布更平滑，增加随机性；
- 结合
Top-k采样和温度控制，可以在文本生成过程中灵活地平衡生成结果的多样性和质量。
- 温度控制：通过引入温度参数，对原始的概率分布进行调整。
1. 文本生成的核心挑战与数学框架
1.1 自回归生成的基本流程
大语言模型的文本生成遵循自回归模式：