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自回归模型
一种生成模型架构，基于所有先前标记预测下一个标记，以迭代和顺序方式构建序列。
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上下文窗口
模型可以同时处理的序列最大长度，限制了可用于预测的历史信息量。
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下一个标记预测
自回归模型的基本目标，旨在最大化条件概率P(标记_t|标记_1...t-1)。
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温度采样
通过调整logits概率分布来控制下一个标记选择中随机程度的生成技术。
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Top-k采样
将选择限制在k个最可能标记内的生成方法，避免低概率标记同时保持多样性。
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核采样
基于累积概率质量的动态选择策略，根据模型置信度自适应调整候选数量。
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束搜索
同时探索多个候选序列以找到全局最可能序列的解码算法。
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因果语言模型
一种自回归模型类型，训练基于过去上下文预测未来标记，训练期间无法访问未来标记。
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仅解码器Transformer
仅使用带因果掩码的解码器层的神经网络架构，是现代自回归语言模型的首选。
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贪婪解码
在每一步都系统性地选择概率最高的标记的生成策略，确保一致性但可能缺乏创造性。
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自回归生成
文本生成过程，其中每个生成的标记立即添加到上下文中，以影响后续标记的生成。
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语言模型微调
在特定数据上对预训练的自回归模型进行专业化适应的过程，以提高其在目标领域的性能。
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零样本学习
自回归模型利用其语言通用知识完成训练期间未见过的任务的能力。
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KV缓存
存储先前标记的键值状态的优化机制，以加速顺序自回归生成。
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可变序列长度
自回归模型生成不同长度序列的能力，根据生成内容动态调整。
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