熵约束解码：动态截断低概率尾部以避免重复循环 大家好，今天我们来深入探讨一种在序列生成任务中非常重要的技术——熵约束解码。特别地，我们将聚焦于如何通过动态截断低概率尾部，有效地避免解码过程中的重复循环问题。 引言：序列生成与重复循环 序列生成，如机器翻译、文本摘要、图像描述等，是自然语言处理领域的核心任务之一。在这些任务中，我们通常使用自回归模型，例如循环神经网络（RNN）或Transformer，来逐个生成序列中的元素（例如，词）。 然而，自回归模型在解码过程中容易陷入重复循环，即生成重复的片段或短语。这严重影响了生成序列的质量和流畅性。 造成重复循环的原因有很多，例如： 模型偏差：模型可能倾向于生成某些特定的高频词或短语。 训练数据不足：模型可能没有充分学习到避免重复的模式。 解码策略不当：例如，贪心搜索或束搜索可能过早地收敛到次优解。 为了解决重复循环问题，研究者们提出了各种各样的策略，包括： 惩罚重复：在解码过程中，对已经生成的词或短语进行惩罚。 采样策略：例如，Top-k采样或Nucleus采样，可以增加生成的多样性。 熵约束：通过约束生成序列的熵，鼓励模型探索更广泛的解空间 …