• 简单来说，generate就是封装好的自回归生成函数，其会调用指定次的forward，用来以自回归的方式生成输出；但是注意，generate只能用于推理，不能用于训练，在训练过程中应该使用forward
• generate和forward的区别
• 怎么利用forward函数模仿实现generate函数的功能
• 详细介绍generate函数的参数设置，如解码方式里的greedy search、beam search、top-k sample、top-p sample等的详细介绍
  • greedy search 贪心搜索
    • 每次选择概率最大的vacab id作为当前token的值
  • beam search 波束搜索
    • 每次储存beam个概率最大的vacab id，并在结束生成时选择所有路径中累积概率最大的路径作为最终生成
  • top-k sample
    • 把greedy search和beam search的确定性选取输出的操作转变为基于概率分布的采样操作，选出概率最高的k个vocab id，然后把它们的概率重新归一化，之后在这个概率分布中随机采样
    • 这样模型输出的随机性和创造性会更好，能够产生一些让人感觉富有insight的输出
  • top-p sample
    • 把top-k里固定取k个概率最高的vocab id的操作变成从概率最高的vocab id开始取，直到取到当前vocab id时，累积概率超过预设值p
    • 相比于top-k sample，top-p sample可以保证采样分布里的vocab id数量动态调整，只采样那些概率较大的vocab id
• generate函数手册