如何生成文本：使用不同的解码方法进行基于Transformer的语言生成

这篇文章来自Hugging Face，可能讨论了基于Transformer的语言模型中用于文本生成的不同解码方法。它可能涵盖贪婪搜索、束搜索和采样方法（例如，top-k、top-p）等技术。分析可能会解释这些方法之间的权衡，例如文本质量（流畅性、连贯性）和多样性之间的平衡。它还可能涉及与每种方法相关的计算成本，并提供关于为不同用例选择适当解码策略的实用指导。这篇文章的重点是在Hugging Face生态系统内实际应用这些方法。

• •不同的解码方法会影响文本质量和多样性。
• •贪婪搜索速度快，但可能导致重复文本。
• •束搜索提高了质量，但计算成本更高。
• •采样方法提供更多样化的输出。