Beam Search 简单介绍一下在文本生成任务中常用的解码策略Beam Search(集束搜索). 生成式任务相比普通的分类.tagging等NLP任务会复杂不少.在生成的时候,模型的输出是一个时间步一个时间步依次获得的,而且前面时间步的结果还会影响后面时间步的结果.也就是说,每一个时间步,模型给出的都是基于历史生成结果的条件概率.为了生成完整的句子,需要一个称为解码的额外动作来融合模型多个时间步的输出,而且使得最终得到的序列的每一步条件概率连乘起来最大. 在文本生成任务中,每一个时间步可能

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Part1配置及参数 transformers==4.28.1 源码地址:transformers/configuration_utils.py at v4.28.1 · huggingface/transformers (github.com) 文档地址:Generation (huggingface.co) 对于生成任务而言:text-decoder, text-to-text, speech-to-text, and vision-to-text models,有以下几种生成的方法: gr