Contrastive Search Memberi Penalti pada Repetisi Hidden State Saat Decoding
Generasi autoregresif menghasilkan distribusi token berikutnya, tetapi decoder tetap harus menentukan kandidat yang akan ditambahkan. Contrastive search mengubah keputusan tersebut dengan menggabungkan probabilitas model dan penalti untuk kandidat yang menghasilkan hidden state terlalu mirip dengan hidden state yang sudah ada pada prefix. Mekanisme ini bekerja saat inference. Parameter model dan distribusi next-token tidak diubah. Perubahan terjadi pada ranking yang dipakai untuk memilih token dari sekumpulan kandidat terbatas. Pemilihan kandidat dimulai dari probabilitas model Pada langkah decoding t, model menghasilkan distribusi kondisional