解码是LLM中生成文本的过程，通常指的是将模型生成的数字表示（例如概率分布）转换为实际的文本输出的过程。 解码生成文本的过程是一个迭代的过程，在每一步的解码中，通过选择词汇的分布概率，生成一个词汇，然后将此词汇附加到之前的文本后面再次输入模型，生成下一个词汇。 在词汇分布选择方面，常见的方法包括： Greedy Decoding：每次选择概率最高的单词作为输出。虽然这种方法速度快，但可能会导致生成