3.4 文本生成与采样

文档摘要

3.4 文本生成与采样在NanoGPT的实践与操作框架下，文本生成与采样作为模型推理阶段的核心环节，其技术实现与策略选择直接决定了生成文本的质量、多样性与可控性。本章节将从自回归生成的基本原理出发，深入剖析采样策略的数学基础、工程实现及前沿进展，结合NanoGPT的代码实践，揭示文本生成背后的核心逻辑。一、自回归生成：从概率分布到文本序列自回归（Autoregressive）生成是GPT类模型的核心范式，其本质是通过条件概率链式分解生成文本序列。给定前缀上下文$C = [x1, x2, ..., x{t-1}]$，模型通过最大化条件概率$P(xt | C)$逐步预测下一个token $xt$，最终形成完整序列$X = [x1, x2, ..., xT]$。