【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，尤其涉及一种文本生成方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，基于模型的文本生成技术应运而生。
2、目前的文本生成技术，通常可以分为两类，一类是基于自回归方法的大语言模型的文本生成技术，另一类是基于扩散模型的文本生成技术。其中，基于自回归方法的大语言模型能够通过大量文本数据的学习，来预测下一个单词或字符的概率分布。扩散模型则是通过逐步去噪的方式来逐步形成所需的文本。基于自回归的大语言模型虽然能够实现准确性较高的文本，但是生成速度较慢；而基于扩散模型虽然能够较快地生成文本，但是生成文本效果较差。
3、基于此，如何在保证生成文本效果的同时，提高文本生成效率，依然是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种文本生成方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中文本生成效率和效果无法兼顾的缺陷。
2、本专利技术提供一种文本生成方法，包括：
3、确定起始文本；>
4、基于扩散本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种文本生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的文本生成方法，其特征在于，所述基于大语言模型，并行计算所述候选字符串中每个候选字符的第一生成概率，包括：
3.根据权利要求1所述的文本生成方法，其特征在于，所述基于所述每个候选字符的第一生成概率，生成衔接在所述起始文本之后的续写文本，包括：
4.根据权利要求3所述的文本生成方法，其特征在于，所述基于所述每个候选字符的第一生成概率，以及所述每个候选字符的第二生成概率，生成衔接在所述起始文本之后的续写文本，包括：
5.根据权利要求4所述的文本生成方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种文本生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的文本生成方法，其特征在于，所述基于大语言模型，并行计算所述候选字符串中每个候选字符的第一生成概率，包括：
3.根据权利要求1所述的文本生成方法，其特征在于，所述基于所述每个候选字符的第一生成概率，生成衔接在所述起始文本之后的续写文本，包括：
4.根据权利要求3所述的文本生成方法，其特征在于，所述基于所述每个候选字符的第一生成概率，以及所述每个候选字符的第二生成概率，生成衔接在所述起始文本之后的续写文本，包括：
5.根据权利要求4所述的文本生成方法，其特征在于，所述在所述当前字符的字符小于等于所述预设阈值的情况下，中断所述续写文本的生成，之后还包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的文本生成方法，其特征在于，所述基于大语言模型，并行计算所述候...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：上海壁仞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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