对比解码 (Contrastive Decoding): 减去小模型 Logits 以惩罚常见的一般性回答 大家好，今天我们来深入探讨一种颇具潜力的大语言模型（LLM）解码策略：对比解码 (Contrastive Decoding)。这种方法的核心思想是通过引入一个较小的模型，并利用其输出来引导大型模型生成更加多样化、信息量更丰富的文本，从而避免生成过于常见和泛化的回答。 问题背景：大语言模型的通病 尽管大语言模型在生成文本方面取得了显著进展，但它们仍然容易产生一些共有的问题： 生成过于常见和泛化的回答 (Generic Responses): LLM 倾向于生成高概率、安全但缺乏新意的回答。例如，当被问及某个复杂概念时，模型可能只会给出教科书式的定义，而缺乏深入的分析或独特的见解。 缺乏创造力 (Lack of Creativity): LLM 往往缺乏创造性，无法生成新颖的、出人意料的文本。这限制了它们在需要创新性输出的任务中的应用，例如故事创作、诗歌生成等。 易受训练数据偏见的影响 (Bias Amplification): LLM 的生成结果容易受到训练数据中存在的偏见的影响， …