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《从RNN到Transformer：生成式AI自回归模型的全面剖析》
自回归模型是一种基于历史信息预测未来的生成模型。它假设当前的输出可以完全由之前的输出推导而来。这种机制被广泛应用于时间序列分析，而在生成式AI中，它的核心理念体现在逐步生成目标内容（如文本、音频或图像）。在自然语言生成任务中，自回归模型会基于前面的单词或字符，逐步预测序列中的下一个元素。一个典型的公式是：( P(x_i | x_1, x_2, \dots, x_{i-1}) ) 表示在给定前序元素的条件下，生成第 ( i ) 个元素的概率。
——来自博客 https://blog.csdn.net/Cayyyy/article/details/144597159
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