六步优化文本质量的工程方法
针对 R1T2 这类 transformer 模型，文本质量优化需多维度调整：
核心参数调优
- 温度控制：0.3-0.7 范围最佳，学术写作建议 0.3，创意写作建议 0.7
- Top-p 采样：设置 0.85-0.95 平衡多样性和准确性
- 重复惩罚：
repetition_penalty=1.2避免重复短语
高级生成策略
- 束搜索优化：
num_beams=4配合early_stopping=True - 上下文引导：提供 3-5 句示例文本作为 prompt 前缀
- 分步验证：启用
output_scores=True分析置信度分布
工程实现示例
generation_config = {
"temperature": 0.5,
"top_p": 0.9,
"top_k": 50,
"num_beams": 4,
"repetition_penalty": 1.2,
"length_penalty": 0.8,
"do_sample": True
}
outputs = model.generate(inputs, **generation_config)后期处理方案：使用 NLTK 或 SpaCy 进行语句衔接分析，特别关注指代消解（coreference resolution）。对于长文本生成，建议采用分块-验证-拼接的三段式工作流。
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