解密解码策略：如何赋予生成式模型语言艺术

闲谈

2023-03-29 11:31:04

生成式模型解码策略：赋予机器语言生命

随着生成式模型如 GPT-3 和 BERT 的兴起，我们与语言交互的方式发生了翻天覆地的变化。这些模型能够生成高度连贯、信息丰富的文本，这在几年前还是不可想象的。但问题是如何将这些机器语言转换成流畅优雅的自然语言？答案就在于解码策略。

解码策略 是生成式模型将内部表示转换成人类可读文本的过程。它就像一个翻译器，将机器语言转换成我们所理解的语言。解码器基于模型的内部状态和词汇表中的单词，逐个生成文本。

解码策略主要分为两大类：确定性 方法和随机方法。让我们深入了解每种方法的优势和劣势，以便您为您的应用选择最佳方法。

确定性解码策略：精确但不自然

确定性解码策略是生成式模型中最常用的方法之一。它们基于贪婪或波束搜索算法，从模型的内部表示中逐个选择单词，直到生成完整的文本。

贪婪搜索 是一种非常简单的策略。它总是选择最有可能的下一个单词，而不考虑上下文。这种方法速度很快，但生成的文本通常不够自然，可能存在重复或过于简单的表达。

波束搜索 是一种改进的贪婪搜索算法。它在每次选择下一个单词时，都会考虑多个候选单词的概率。这种方法比贪婪搜索更慢，但它通常会生成更自然的文本。

代码示例：

def greedy_search(model, input_sequence):
    output_sequence = []
    state = model.initial_state(input_sequence)

    while True:
        logits, state = model(input_sequence, state)
        next_word_id = np.argmax(logits)
        output_sequence.append(next_word_id)
        input_sequence = input_sequence + [next_word_id]

        if next_word_id == 1:  # end of sequence token
            break

    return output_sequence

随机解码策略：自然但不精确

随机解码策略是生成式模型的另一种常用方法。它们使用随机采样 的方法来生成文本。

随机采样 是一种非常简单的策略。它从模型的内部表示中随机选择一个单词，然后重复这个过程直到生成完整的文本。这种方法速度很快，但它通常会生成不连贯的、不自然的文本。

核采样 是一种改进的随机采样算法。它使用核函数来对候选单词的概率进行加权。这种方法比随机采样更慢，但它通常会生成更自然的文本。

代码示例：

def random_sampling(model, input_sequence):
    output_sequence = []
    state = model.initial_state(input_sequence)

    while True:
        logits, state = model(input_sequence, state)
        next_word_id = np.random.choice(logits)
        output_sequence.append(next_word_id)
        input_sequence = input_sequence + [next_word_id]

        if next_word_id == 1:  # end of sequence token
            break

    return output_sequence