对于目前那些庞大的语言模型来说，模型的训练和实现一直是一项巨大的挑战。然而，最近在翻译和语音合成等领域，由于巨型语言模型的亮眼表现，对其更加关注和研究。这种模型能够生成人类可理解的文本，同时也催生了一些新兴的应用。但是在实际应用过程中，这些大规模语言模型往往会“失控”，产生一些不恰当的输出，这种情况也成为人们一直以来面临的挑战。
为了解决这一难题，研究人员从各个方向进行了探索和创新，提出了一些可供选择的方案：其中，一种方法称为“长度控制”，是通过限制生成的文本长度，有效地减少错误的输出发生；同时，“Top-p剪枝”技术可对输出序列进行资源动态分配，保证了整体训练的平衡性。此外，还有基于“温度控制”的方法，通过有效调节模型的预测“温度”，可有效缓解模型出现过于离谱输出的情况。
总之，巨型语言模型这一领域的不断创新和探索，为其应用提供了更多的可能性，同时也加快了研究人员解决“失控”问题的脚步。
了解更多有趣的事情：https://blog.ds3783.com/