大语言模型Token输出过程深度解析

2026年1月8日 互联网

一、Token输出的核心流程：从模型计算到文本生成

大语言模型的Token输出过程本质是概率驱动的序列生成任务，其核心逻辑可分解为三个阶段：模型计算、概率采样与序列扩展。这一过程与模型架构（如Transformer）紧密耦合，每一步都涉及复杂的数学运算与工程优化。

1.1 模型计算：从隐藏状态到概率分布

在Transformer架构中，输出层的最后一个隐藏状态（通常为decoder_output）会通过一个线性变换（nn.Linear层）映射到词汇表（Vocabulary）的维度空间。例如，若词汇表大小为50,265，则输出张量的形状为(batch_size, seq_length, 50265)。

  1. # 伪代码：输出层计算
  2. class TokenPredictor(nn.Module):
  3.     def __init__(self, hidden_size, vocab_size):
  4.         super().__init__()
  5.         self.linear = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)  # 映射到词汇表
  7.     def forward(self, hidden_states):
  8.         logits = self.linear(hidden_states)  # 计算未归一化的概率
  9.         return logits

此时得到的logits是未归一化的原始分数，需通过Softmax函数转换为概率分布：

[ P(ti | t{<i}, x) = \frac{e^{zi}}{\sum{j=1}^{V} e^{z_j}}} ]

其中，( z_i )为第( i )个Token的logit值，( V )为词汇表大小。这一步骤确保了所有Token的概率之和为1，为后续采样提供基础。

1.2 概率采样：从分布到Token选择

生成下一个Token时，需根据概率分布选择具体值。常见方法包括：

  • 贪心搜索（Greedy Search）：始终选择概率最高的Token，适用于确定性场景，但易陷入局部最优。 
    1. def greedy_search(logits):
    2.     probs = torch.softmax(logits, dim=-1)
    3.     next_token = torch.argmax(probs, dim=-1)  # 选择概率最大的Token
    4.     return next_token
  • 随机采样（Random Sampling）：按概率分布随机选择，增加生成多样性，但需控制温度参数（Temperature）。 
    1. def random_sampling(logits, temperature=1.0):
    2.     probs = torch.softmax(logits / temperature, dim=-1)  # 温度缩放
    3.     next_token = torch.multinomial(probs, num_samples=1).squeeze()
    4.     return next_token
  • Top-k/Top-p采样：限制候选Token范围（如Top-k仅保留前k个，Top-p保留累积概率超过p的Token），平衡多样性与质量。

1.3 序列扩展：迭代生成完整文本

每次生成一个Token后，需将其加入已生成的序列，并作为新的输入反馈给模型，直到满足终止条件（如生成<eos>标记或达到最大长度）。这一过程可表示为：

[ \text{Output} = [t0, t_1, …, t_n] \quad \text{where} \quad t_i = \arg\max P(t_i | t{<i}, x) ]

二、关键优化技术：提升输出质量与效率

2.1 温度控制（Temperature Scaling）

通过调整温度参数( \tau )，可控制输出分布的“尖锐程度”：

  • ( \tau \to 0 )：接近贪心搜索，输出确定性高但缺乏多样性。
  • ( \tau \to \infty )：分布趋近均匀，输出随机性强。
  1. # 温度控制示例
  2. logits = model.generate_logits(input_ids)
  3. scaled_logits = logits / temperature  # 温度缩放
  4. probs = torch.softmax(scaled_logits, dim=-1)

2.2 重复惩罚（Repetition Penalty）

为避免重复生成（如“的…的…的”），可在计算概率时对已生成的Token施加惩罚：

[ P’(t_i) = \begin{cases}
P(t_i) / \alpha & \text{if } t_i \in \text{generated} \
P(t_i) & \text{otherwise}
\end{cases} ]

其中，( \alpha > 1 )为惩罚系数。

2.3 束搜索（Beam Search）

同时维护多个候选序列（束宽为beam_width），每步选择概率最高的beam_width个扩展序列，最终选择得分最高的完整序列。适用于需要高质量输出的场景（如机器翻译）。

  1. # 伪代码：束搜索核心逻辑
  2. def beam_search(logits, beam_width=5):
  3.     beams = [([], 0.0)]  # 初始束：序列与累积概率
  4.     for _ in range(max_length):
  5.         candidates = []
  6.         for seq, score in beams:
  7.             if len(seq) > 0 and seq[-1] == '<eos>':
  8.                 candidates.append((seq, score))
  9.                 continue
  10.             next_logits = model.generate_logits(seq)
  11.             top_k = torch.topk(next_logits, beam_width)
  12.             for token, prob in zip(top_k.indices, top_k.values):
  13.                 new_seq = seq + [token]
  14.                 new_score = score + math.log(prob)  # 对数概率相加
  15.                 candidates.append((new_seq, new_score))
  16.         # 选择得分最高的beam_width个序列
  17.         beams = sorted(candidates, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:beam_width]
  18.     return max(beams, key=lambda x: x[1])[0]

三、工程实践中的挑战与解决方案

3.1 输出延迟优化

Token生成是串行过程，长文本生成可能面临高延迟。优化方向包括：

  • 批处理生成：同时处理多个请求，分摊计算成本。
  • 投机解码（Speculative Decoding）：先由小模型快速生成候选序列，再由大模型验证，减少大模型调用次数。

3.2 输出一致性控制

在对话系统中，需确保输出符合上下文逻辑。可通过以下方式实现：

  • 上下文窗口扩展：增加历史对话的Token数量。
  • 系统提示（System Prompt）：在输入前添加角色描述（如“你是一个专业的客服”）。

3.3 多语言与领域适配

针对不同语言或领域，需调整Tokenizer和输出策略：

  • 子词分割（Subword Tokenization）：如BPE、WordPiece，解决未登录词问题。
  • 微调（Fine-tuning）：在特定领域数据上继续训练模型，优化输出相关性。

四、总结与展望

大语言模型的Token输出过程是概率计算、采样策略与工程优化的综合体现。从基础的贪心搜索到复杂的束搜索，从温度控制到重复惩罚，每一步技术选择都直接影响生成质量与效率。未来，随着模型规模的扩大与解码算法的创新，输出过程将进一步向高效、可控、个性化方向发展，为智能客服、内容创作等场景提供更强大的支持。开发者在实际应用中，需根据具体需求权衡多样性、质量与延迟，选择最适合的输出策略。

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