语言模型通过将概率分布转化为 token 序列来生成文本，不同的解码策略会导致不同的输出。贪婪解码在每一步选择最有可能的 token，这可能导致重复的文本。Beam search 保留多个序列以寻找整体上更好的句子，但可能产生平淡的结果。Sampling 方法，如 temperature、top-k 和 top-p（nucleus sampling），引入随机性以生成更多样化和富有创意的文本，现代模型通常将这些技术与重复惩罚相结合。 AI
影响 理解 LLM 解码策略对于开发者针对翻译或创意写作等特定应用微调模型输出至关重要。
排序理由 该条目解释了与 LLM 文本生成相关的技术概念，但并未发布新模型或产品。
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