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1. 文本解码原理

文本解码是将模型的输出（通常是概率分布或词汇索引）转换为可读的自然语言文本的过程。在生成文本时，常见的解码方法包括贪心解码、束搜索（BeamSearch）、随机采样等。

2 实践

2.1 配置环境

安装mindnlp 套件

如果要安装NLP，可以访问下面的网站进行下载：
https://pypi.org/project/mindnlp/

2.2 模型训练

2.3 训练结果

3. 感悟

最后一节课讲解了大模型文本生成的多种解码策略（包含greedy search、beam search、top-k sampling、top-p sampling、temperature sampling等）以及各策略之间的对比，讲解的内容非常的全面，对上几节课的内容也进行了一定的串联。但是很多概念还需要细细打磨，认真理解一下。经过本次的学习，对于大模型理解的更加深刻，对于文字处理，提示词，以及模型的训练与微调，有了一个更加清楚的认识。