自回归策略(Autoregressive Strategy)通常应用于序列生成模型,例如自然语言处理中的文本生成模型。在这种策略中,模型一次生成一个输出(例如一个单词或字符),然后将这个输出加入到输入序列中,以生成下一个输出。这个过程不断迭代,直到生成整个序列。
简单来说,自回归策略就是模型基于已经生成的序列部分来预测下一个元素。
以下是自回归策略在文本生成中的一个简单例子:
自回归策略的一个特点是,生成的每一个元素都依赖于之前生成的所有元素,这使得模型能够捕捉序列中的长距离依赖关系。但这种策略的缺点是生成速度较慢,因为必须按顺序一个接一个地生成序列中的每个元素,无法并行化。