单元二 · 文本的智能生成
第9课 文本生成的影响因素
一、学习目标
- 认识训练数据对模型输出的重要影响。
- 理解大语言模型如何通过多角度审核机制提升文本的生成质
- 掌握影响文本生成的关键参数及其作用。
二、情境导入
影响文本生成的因素有哪些？
如何保证大语言模型生成的文本质量？
三、核心讲解
本课学习路径：
1多角度审核
2参数的影响
3训练数据的影响
1．多角度审核
模型在生成文本时，获得不同候选词的概率后，往
模型：用已有例子学会规律，再对新输入给出预测或分类。
- 往还需通过各种机制对生成内容进行限定。
- 角色扮演——多约束叙事挑战
- 明确学习任务：分工扮演不同角色，协同生成具有悬疑风格的文本。
- 确定续写任务。
- 选择续写方式，进行续写审核工作。
想一想：一起来说一说是否有必要从多角度约束文本智能生成？
弄清以上要点后，再进入下方动手体验，用实际操作验证。
四、动手体验 · MixAI 组件
请在下列组件中完成操作，至少体验一个并记录现象。
组件 model_poem_generation — 在框内完成操作
组件 model_decision_tree — 在框内完成操作
五、课堂总结
- 大语言模型生成文本时，需要各种机制对生成内容进行限定来保证内容符合，文风一致等。
- “温度”参数控制大语言模型生成文本的多样性。
- 训练模型时使用的数据会对大语言模型生成的文本产生影响。
六、拓展提升
拓展：可以选择一个自己熟悉的大语言模型，通过查阅资料，实验测试或分析技术文档来探究。输入提示越清晰、信息越丰富，生成内容越准确、越相关。
测评
完成练习后作答；选出后点「检查」。答错会显示简短说明。
下列哪一项更接近本课学习目标？
本课课堂总结强调的是？
本课主题最贴近下列哪一项？
完成本课后，优先应该做什么来证明学会了？
判断：教学指南中的学习活动可以全部跳过。
拓展提升部分的作用是？
本节小结
回顾本课要点，完成动手体验与测评。记住：文本生成的影响因素。