LLM中的解码（Decoding）

解码是LLM中生成文本的过程，通常指的是将模型生成的数字表示（例如概率分布）转换为实际的文本输出的过程。

解码生成文本的过程是一个迭代的过程，在每一步的解码中，通过选择词汇的分布概率，生成一个词汇，然后将此词汇附加到之前的文本后面再次输入模型，生成下一个词汇。

在词汇分布选择方面，常见的方法包括：

• Greedy Decoding：每次选择概率最高的单词作为输出。虽然这种方法速度快，但可能会导致生成的文本缺乏多样性。
• Non-deterministic decoding：解码的结果不是唯一确定的，而是具有一定的随机性或不确定性。在某些情况下，使用 non-deterministic decoding 可以增加模型的灵活性和多样性。例如，在自然语言处理中，使用随机采样或概率分布来选择下一个单词可以引入一定的随机性，从而生成更加多样化的文本输出。

解码的Temperature

这里的Temperature是用来调节词汇分布的超参数，用于控制生成文本的随机性。

Temperature 数值的大小会影响模型在生成文本时对不同单词的选择概率。较高的 Temperature 值会使模型更倾向于选择概率较低的单词，从而增加生成文本的多样性和随机性；较低的 Temperature 值则会使模型更倾向于选择概率较高的单词，导致生成的文本更加确定和保守。

例如，生成一篇新闻报道。在这种情况下，我们可以调整 Temperature 参数来控制生成文本的随机性和多样性。如果我们将 Temperature 设置为较高的值，例如 1.5，模型在生成文本时会更加随机地选择单词，从而生成更加多样化和富有创意的文本。这可能会导致生成的新闻报道具有一些出乎意料的内容和表达方式。相反，如果我们将 Temperature 设置为较低的值，例如 0.5，模型在生成文本时会更加倾向于选择概率较高的单词，从而生成更加稳定和常规的文本。这可能会导致生成的新闻报道更加符合传统的新闻写作风格，内容相对较为保守。