解码策略
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解码新范式：北大团队提出Language Ranker框架，用推荐系统思维重塑LLM生成过程
在大语言模型（LLM）的快速发展浪潮中，学术界和工业界的研究焦点普遍集中于模型架构优化、参数规模扩展、训练数据增强以及奖励信号强化等方向，这些努力本质上都是在优化模型的输出概率分布。然而，一个长期被相对忽视的关键环节是：如何将这些复杂的概率分布高效、精准地转化为高质量的文本生成结果——即解码（decoding）阶段。传统的解码策略，如贪婪解码、束搜索（Bea…
