发布时间:2026/9/4 21:44:01
07 预训练(下):温度采样、Top-k 与加载官方 GPT-2 权重 07 预训练(下):温度采样、Top-k 与加载官方 GPT-2 权重系列第 7 篇。上一篇我们跑通了预训练训练循环。这一篇解决两件"升级"事项:更好的解码策略:温度采样 + Top-k 截断,让生成既多样又不离谱;加载官方 GPT-2 权重:跳过漫长预训练,直接体验成熟模型;以及模型的保存/加载。对应《从零构建大模型》第 5 章后半部分。1. 从"贪心"到"采样":为什么要温度与 Top-k?1.1 贪心解码的问题generate_text_simple用的是argmax(每次取概率最大的 token)。它的缺陷:枯燥重复:永远选最可能的词,容易陷入"套话"循环;无多样性:同一个开头永远生成同一段文本。一个直观例子:如果模型每次生成都取概率最高,那么"今天天气真"后面永远是"好",永远不会有"不错、棒、晴朗"——虽然它们也合理但概率略低。真实对话需要"合理但多样"的输出。1.2 概率采样改进:不是

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