自回归模型(Autoregressive model)

发布网友发布时间：2024-09-27 11:16

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热心网友时间：2024-11-29 01:39

自回归模型（AR），作为生成式模型的一种，其核心理念在于序列元素的生成依赖于先前输出的信息。它广泛应用于诸如语言生成和时间序列预测等领域，GPT系列模型是其代表性的应用实例。

在GPT模型的训练与应用中，"自回归"的含义有所区分。在训练阶段，模型通过大量文本数据学习，接收词序列输入，预测下一个词，目标是通过调整参数以最小化预测与实际词的差异。教师强制是常用的训练手段，以提升模型性能。而到了推理阶段，即生成文本时，我们使用预训练的GPT模型。初始的种子文本（提示或指令）引导模型生成后续词，每次生成的词都会成为下一轮输入，如此循环，直到生成预定长度的文本或遇到特定终止符。