主流大语言模型中Token的生成过程本质是串行的

flyfish

1. 串行生成

• 自回归模型的核心逻辑：
  大模型（如GPT-2）采用自回归架构，每个Token的生成必须基于已生成的完整历史序列。例如，生成“今天天气很好”时：

  输入：<start>
  输出1："今" → 输入更新：<start>今
  输出2："天" → 输入更新：<start>今天
  输出3："天" → 输入更新：<start>今天天
  ...（重复或乱码可能因模型困惑导致）
  

  每个Token的生成必须依赖前一步的结果，形成严格的链式依赖。

• 计算与生成的分离：
  虽然模型内部的矩阵运算（如注意力计算）通过GPU并行加速，但生成顺序必须严格串行。例如：

  • 第1步：计算第一个Token的概率分布（基于空输入）。
  • 第2步：将第一个Token加入输入，计算第二个Token的概率分布。
  • 依此类推，无法跳过或提前生成后续Token。

例如：

# 假设模型需生成 "ABC"
步骤1：生成A（依赖空输入）
步骤2：生成B（依赖A）
步骤3：生成C（依赖A+B）

即使步骤1和步骤2的计算在硬件层面并行，生成顺序仍必须是A→B→C。

2. 优化方法的局限性

Beam Search等算法通过维护多个候选序列提升效率，但本质仍是串行生成：

# Beam Search示例（Beam Size=2）
步骤1：生成2个候选（"今", "天"）
步骤2：基于每个候选生成下一个Token（如"今天" → "气"，"天天" → "气"）
步骤3：依此类推，每次扩展候选序列的长度

每个候选序列的Token仍需按顺序生成，无法并行生成整个序列。

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer# 加载 GPT-2 模型和分词器
model_path = r"gpt2"tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path)input_text = "Once upon a time"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')# 使用 top - k 采样生成文本
output = model.generate(input_ids,max_length=20,top_k=50,temperature=0.7
)generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("生成的文本：", generated_text)

生成的文本： Once upon a time, the world was a place of great beauty and great danger. The world was

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer# 加载 GPT-2 模型和分词器
model_path = r"gpt2"tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path)# 输入文本
input_text = "Once upon a time"
# 对输入文本进行分词
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')# 初始化生成的序列
generated_sequence = input_ids# 定义最大生成长度
max_length = 20print("顺序生成的 token：")
for step in range(max_length):# 使用模型进行预测with torch.no_grad():outputs = model(generated_sequence)logits = outputs.logits[:, -1, :]  # 获取最后一个 token 的预测结果# 选择概率最大的 tokennext_token_id = torch.argmax(logits, dim=-1).unsqueeze(0)# 将生成的 token 添加到序列中generated_sequence = torch.cat([generated_sequence, next_token_id], dim=-1)# 解码并打印生成的 token 及其位置next_token = tokenizer.decode(next_token_id[0].item())print(f"步骤 {step + 1}: 生成 token '{next_token}'，当前序列长度: {generated_sequence.shape[1]}")# 解码并打印完整的生成序列
generated_text = tokenizer.decode(generated_sequence[0], skip_special_tokens=True)
print("\n完整生成的文本：", generated_text)

顺序生成的 token：
步骤 1: 生成 token ','，当前序列长度: 5
步骤 2: 生成 token ' the'，当前序列长度: 6
步骤 3: 生成 token ' world'，当前序列长度: 7
步骤 4: 生成 token ' was'，当前序列长度: 8
步骤 5: 生成 token ' a'，当前序列长度: 9
步骤 6: 生成 token ' place'，当前序列长度: 10
步骤 7: 生成 token ' of'，当前序列长度: 11
步骤 8: 生成 token ' great'，当前序列长度: 12
步骤 9: 生成 token ' beauty'，当前序列长度: 13
步骤 10: 生成 token ' and'，当前序列长度: 14
步骤 11: 生成 token ' great'，当前序列长度: 15
步骤 12: 生成 token ' danger'，当前序列长度: 16
步骤 13: 生成 token '.'，当前序列长度: 17
步骤 14: 生成 token ' The'，当前序列长度: 18
步骤 15: 生成 token ' world'，当前序列长度: 19
步骤 16: 生成 token ' was'，当前序列长度: 20
步骤 17: 生成 token ' a'，当前序列长度: 21
步骤 18: 生成 token ' place'，当前序列长度: 22
步骤 19: 生成 token ' of'，当前序列长度: 23

自回归架构是许多大语言模型顺序生成Token的根本原因，并且其链式依赖特性确实有助于确保生成过程的逻辑连贯性。

自回归架构与Token生成

1. 自回归机制：

   • 在自回归模型中，比如GPT系列模型，生成下一个Token的过程依赖于前面已经生成的所有Token。具体来说，生成第$t$个Token时，模型会基于前$t-1$个Token来计算概率分布，然后从中采样或选择最有可能的下一个Token。
   • 这种链式依赖关系（即每个Token的生成依赖于之前的全部或部分Token）保证了文本生成的逻辑一致性和连贯性。

2. 串行生成 vs 并行生成：

   • 串行生成：传统的大语言模型如GPT系列，在推理阶段通常是逐个Token串行生成的。这是因为每个新Token的生成都需要利用到之前所有已生成的Token作为上下文输入，这种依赖关系限制了并行处理的可能性。
   • 尝试并行化：尽管存在一些研究和方法试图提高生成效率，例如通过投机解码（Speculative Decoding）或者使用多个模型同时预测不同位置的Token，但这些方法并没有完全改变基本的自回归生成机制。大多数情况下，核心的Token生成步骤仍然是串行进行的，因为当前Token的生成必须等待前面的Token确定下来才能开始。

3. 数学本质的"自相关性"

自回归（Autoregressive）模型中的"自"，自回归的核心在于当前输出仅依赖于自身历史输出。用数学公式表示为：
$$x_t={\varphi }_1{x}_{t-1}+{\varphi }_2{x}_{t-2}+\cdots +{\varphi }_p{x}_{t-p}+{ϵ}_t$$

• 自相关性：模型通过自身序列的滞后项（$x_{t-1},x_{t-2}$等）预测当前值
• 内生性：所有变量均来自同一序列，区别于普通回归模型中的外生变量

例如，股票价格预测模型中，$x_t$（今日股价）仅依赖于过去5天的股价（$x_{t-1}$到$x_{t-5}$），而非外部因素如新闻、财报等。

4. 生成过程的"自我迭代"

在自然语言处理中，这种"自"特性体现为：

1. 链式生成：每个Token的生成必须基于已生成的Token序列
2. 因果掩码：Transformer架构中，每个位置i的注意力被限制在1到i-1的位置
3. 动态更新：每生成一个Token，模型的内部状态（隐藏层激活值）会被更新

以GPT-2生成句子为例：

输入："今天天气"
生成过程：
1. 预测第一个Token："很"（基于"今天天气"）
2. 预测第二个Token："好"（基于"今天天气很"）
3. 预测第三个Token："啊"（基于"今天天气很好"）

5. 与其他模型的对比

模型类型	是否"自"依赖	典型应用场景
自回归模型	仅依赖自身历史	文本生成、时间序列预测
非自回归模型	不依赖自身历史	图像超分辨率、语音识别
混合模型	部分依赖自身历史	对话系统（结合外部知识）