优化 | 大语言模型的解码策略与关键优化总结

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来源 ：DeepHub IMBA 本文 约2900字 ，建议阅读 10分钟 本文系统性地阐述了大型语言模型(Large Language Models, LLMs)中的解码策略技术原理及其实践应用。 通过深入分析各类解码算法的工作机制、性能特征和优化方法，为研究者和工程师提供了全面的技术参考。主要涵盖贪婪解码、束搜索、采样技术等核心解码方法，以及温度参数、惩罚机制等关键优化手段。 大型语言模型的技术基础 大型语言模型是当代自然语言处理技术的核心支柱，其基础架构建立在自回归语言建模的理论基础之上。模型通过序列条件概率建模，实现对下一个可能token的精确预测。 大型语言模型的自回归特性体现为基于已知序列进行逐token概率预测的过程。在每个时间步，模型基于已生成序列计算下一个token的条件概率分布。 从形式化角度，该过程可表述为条件概率的连乘形式： 此自 ………………………………