自回归语言模型

自回归模型的基本原理

自回归语言模型基于条件概率分解原理，将文本序列的联合概率分解为条件概率的连乘：

在这个公式中，每个词的预测都依赖于其之前的所有词。

自回归模型的特点

• 单向上下文：只能利用左侧（之前）的信息预测下一个词
• 生成过程：自左向右逐词生成
• 天然适合文本生成任务：可以自然地按顺序产生连贯文本

自回归模型的实现

自回归语言模型的实现方式随着深度学习的发展而演进：

1. 传统统计方法：N-gram模型
2. 神经网络实现：
   • RNN/LSTM/GRU：通过循环结构捕捉序列信息
   • Transformer解码器：通过掩码自注意力实现自回归特性

# 使用PyTorch实现简单的自回归模型示例
import torch
import torch.nn as nn

class SimpleAutoregressive(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
        super(SimpleAutoregressive, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size)
        
    def forward(self, x):
        # x shape: [batch_size, sequence_length]
        embedded = self.embedding(x)  # [batch_size, sequence_length, embedding_dim]
        output, (hidden, cell) = self.rnn(embedded)  # output: [batch_size, sequence_length, hidden_dim]
        logits = self.fc(output)  # [batch_size, sequence_length, vocab_size]
        return logits
    
    def generate(self, start_tokens, max_length):
        """生成文本序列"""
        self.eval()
        current_tokens = start_tokens.clone()
        
        for _ in range(max_length):
            # 获取预测
            logits = self(current_tokens)
            # 取最后一个时间步的预测
            next_token_logits = logits[:, -1, :]
            # 采样下一个词
            next_token = torch.argmax(next_token_logits, dim=-1, keepdim=True)
            # 将新词添加到序列中
            current_tokens = torch.cat([current_tokens, next_token], dim=1)
            
        return current_tokens

"自回归语言模型是当代大型语言模型的核心架构基础，GPT系列模型都采用这种方式构建。"

自回归模型的优缺点

优点

• 生成流畅自然的文本：逐词生成符合人类阅读和写作习惯
• 实现简单直观：训练和推理逻辑清晰
• 适合开放式生成任务：故事创作、对话等

缺点

• 存在曝光偏差问题（Exposure Bias）：训练与推理时的条件分布不一致
• 无法利用双向上下文：无法同时考虑左右两侧的信息
• 生成过程无法并行：每次只能预测一个token，推理速度受限