生成模型

简明解释

生成模型（generative model）是一类对数据如何分布进行建模，并据此生成新样本或估计样本可能性的模型；它与只判断类别或分数的判别模型侧重点不同。[1, ch. 22 §22.3] 例如，文本生成模型收到一段提示后，按已形成的条件分布逐步选择后续文本。这不是从数据库里找到一段固定答案，也不表示系统理解了每句话。

能做什么、不能做什么

人们采用生成模型，是为了处理开放式输出，而不只是从预设类别中选一个。它可以生成文本、图像或声音，也能作为缺失信息建模等技术构件；效果须按具体任务、样本和人工核验评价。生成结果受训练数据、条件输入与采样方式影响，可能不真实、重复已见模式或在相同提示下变化，不能因流畅就当成事实。

在本书中

第 1 章先说明它与规则程序、预测模型的区别；架构与生成机制见第 17 章。