解码语言的秘密：以 OpenAI GPT2 模型揭秘开放域语言生成术

2023-09-24 11:12:18

开放域语言生成：利用解码方法提升文本连贯性和意义

在语言生成领域，大型 Transformer 语言模型的崛起引发了一场革命，为开放域语言生成带来了无限可能。这些模型能够生成语法准确、一致的文本，在机器翻译、文本摘要和对话系统等应用中大显身手。

然而，在开放域语言生成中，生成连贯而有意义的文本仍是语言模型面临的一大挑战。本文将深入探讨不同的解码方法，帮助语言模型在生成文本时更好地捕捉文本的整体含义和结构。

解码方法的差异

贪婪解码

贪婪解码是一种简单的方法，逐个生成单词，不考虑其对后续单词的影响。虽然贪婪解码通常能生成连贯的文本，但它容易产生重复和不自然的说法。

def greedy_decoding(model, input_sequence):
    output_sequence = []
    for i in range(max_length):
        logits = model(input_sequence)
        next_word_id = np.argmax(logits)
        output_sequence.append(next_word_id)
        input_sequence.append(next_word_id)
    return output_sequence

核采样解码

核采样解码是贪婪解码的变体，它将候选单词的分布限制在一定概率范围内。这有助于减少重复和不自然的说法，但也可能导致文本多样性降低。

def nucleus_sampling_decoding(model, input_sequence):
    output_sequence = []
    for i in range(max_length):
        logits = model(input_sequence)
        p = F.softmax(logits, dim=-1)
        p_top = torch.topk(p, k=num_candidates).values
        next_word_id = torch.multinomial(p_top, 1).item()
        output_sequence.append(next_word_id)
        input_sequence.append(next_word_id)
    return output_sequence

束搜索解码

束搜索解码是一种更复杂的方法，它维护一个候选单词列表，并在每个步骤中扩展列表中的每个候选单词。束搜索解码通常能生成比贪婪解码或核采样解码更高质量的文本，但它也更慢且计算成本更高。

def beam_search_decoding(model, input_sequence):
    beam_size = 5
    beams = [(input_sequence, 0.0)]
    for i in range(max_length):
        new_beams = []
        for beam in beams:
            logits = model(beam[0])
            p = F.softmax(logits, dim=-1)
            top_candidates = torch.topk(p, k=beam_size).indices
            for candidate in top_candidates:
                new_beam = (beam[0] + [candidate], beam[1] + p[candidate])
                new_beams.append(new_beam)
        beams = sorted(new_beams, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:beam_size]
    return beams[0][0]

随机采样解码

随机采样解码是一种更具创造性的方法，它从候选单词的分布中随机选择单词。这可以生成更具多样性和惊喜性的文本，但它也可能导致生成的文本不连贯和难以理解。

def random_sampling_decoding(model, input_sequence):
    output_sequence = []
    for i in range(max_length):
        logits = model(input_sequence)
        p = F.softmax(logits, dim=-1)
        next_word_id = torch.multinomial(p, 1).item()
        output_sequence.append(next_word_id)
        input_sequence.append(next_word_id)
    return output_sequence

其他优化方法

除了解码方法之外，还有其他方法可以用来改进开放域语言生成的质量：