对比解码:为什么同时运行专家模型与业余模型能提升生成质量?
本文以开放域问答为场景,解释对比解码(Contrastive Decoding)如何通过专家模型与业余模型的 logits 差异抑制退化重复,分析其与温度采样、top-p 的互补性,讨论计算开销、延迟影响及在长文本生成中的适用边界。
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本文以开放域问答为场景,解释对比解码(Contrastive Decoding)如何通过专家模型与业余模型的 logits 差异抑制退化重复,分析其与温度采样、top-p 的互补性,讨论计算开销、延迟影响及在长文本生成中的适用边界。