Greedy Decoding（贪心解码）是一种在自然语言处理序列生成任务中常用的解码策略，其中模型在每个时间步预测输出序列时，仅选择当前概率最高的词元（token）作为输出，然后基于该词元继续生成后续内容。这种方法实现简单、计算效率高，但由于其贪心本质，每一步只追求局部最优而忽略全局可能性，可能导致生成的序列出现重复、不连贯或次优结果，例如在机器翻译或文本生成中产生语义偏差。
在AI产品开发的实际落地中，Greedy Decoding因其低延迟特性，广泛应用于需要实时响应的场景，如聊天机器人对话生成、搜索引擎自动补全和语音识别系统。然而，产品经理需注意其局限性：单纯依赖贪心解码可能降低输出质量，影响用户体验；因此，实际产品设计中常结合beam search等策略优化生成效果，平衡速度与准确性。延伸阅读推荐Daniel Jurafsky和James H. Martin所著的《Speech and Language Processing》第三版（Pearson, 2020），其中详细探讨了解码算法在NLP应用中的原理与实践。
免费资料
请填写下表，我们将免费为您寄送考试大纲和课程学习资料（电子版）。