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：
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```
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：

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# 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：

python 复制代码

# 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。

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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

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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 = 20

print("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 token
    next_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

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 t t个Token时，模型会基于前 t − 1 t-1 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。
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 = ϕ 1 x t − 1 + ϕ 2 x t − 2 + ⋯ + ϕ p x t − p + ϵ t x_t = \phi_1 x_{t-1} + \phi_2 x_{t-2} + \dots + \phi_p x_{t-p} + \epsilon_t xt=ϕ1xt−1+ϕ2xt−2+⋯+ϕpxt−p+ϵt

自相关性 ：模型通过自身序列的滞后项（ x t − 1 , x t − 2 x_{t-1}, x_{t-2} xt−1,xt−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 x_t xt（今日股价）仅依赖于过去5天的股价（ x t − 1 x_{t-1} xt−1到 x t − 5 x_{t-5} xt−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：

链式生成：每个Token的生成必须基于已生成的Token序列
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
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）