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#码力全开·技术π对#如何将Transformer模型应用于自然语言生成任务，并提升性能？
如何将Transformer模型应用于自然语言生成任务，并提升性能？
Transformer
Jaysir
2025-06-03 14:46:25
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key_3_feng
- 预训练+微调范式：先在大规模语料（如Wikipedia）上预训练模型（如GPT-2），再针对具体任务（如新闻生成）微调。
- 自回归生成机制：通过解码器逐词预测生成文本序列，结合位置编码保留顺序信息。
- 性能优化策略：
- 束搜索（Beam Search）：替代贪心解码，维护多个候选序列提升生成质量。
- 模型压缩：采用剪枝（如移除冗余层）、量化（INT8权重量化）降低计算开销。
- 数据增强：通过同义词替换、句子重组提升生成多样性。
- 混合精度训练：使用FP16加速训练并减少内存占用。
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