詳細解釋
自回歸解碼（Autoregressive Decoding）是逐token生成序列的方式，每個新token依賴已生成的所有token。
運作方式：
- 初始：給定提示（prompt）
- 循環：
- 模型預測下一個token分布
- 採樣策略選擇token（greedy/beam/sample）
- 將token加入序列
- 重複直到結束條件
- 輸出：完整生成的序列
特性：
- 因果：每步只能看前面，不能看後面
- 順序：從左到右（或從上到下）
- 累積錯誤：早期錯誤可能傳播
- 確定性/隨機：依採樣策略
與非自回歸的比較：
- 自回歸：品質高，慢，串行
- 非自回歸：快，可並行，品質略低
- 現代趨勢：自回歸為主，研究非自回歸加速
加速方法：
- 投機解碼：小模型草稿+大模型驗證
- 分層生成：先骨架後細節
- 早退：確定時提早停止
是大型語言模型 (大語言模型 / 大模型)和序列生成的標準方式。