Czym jest greedy decoding i jakie ma problemy?

Greedy decoding (dekodowanie zachłanne) to prosty sposób generowania sekwencji w zadaniach NLP i uczenia maszynowego, w którym na każdym kroku wybierany jest najbardziej prawdopodobny następny token bez uwzględniania przyszłych opcji. Innymi słowy, model wybiera lokalnie optymalną opcję na każdym kroku.

Problemy greedy decoding:

• Optimum lokalne: Wybór najbardziej prawdopodobnego tokena na każdym kroku nie gwarantuje globalnie optymalnej sekwencji.
• Brak różnorodności: Generacja często staje się przewidywalna i monotonna.
• Zła jakość w złożonych zadaniach: W zadaniach z długimi zależnościami lub niejednoznacznościami, podejście zachłanne może prowadzić do niskiej jakości wyników.

Przykład: podczas generowania tekstu, greedy decoding może wybrać często występujące słowa, ignorując bardziej odpowiednie w kontekście, które wymagają poświęcenia lokalnego prawdopodobieństwa na rzecz lepszego globalnego wyniku.