📚 Teacher forcing是什么? 🤔

在深度学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，Teacher forcing 是一种常用的训练策略。简单来说，它指的是在模型训练过程中，使用真实的、当前时间步的目标输出作为下一次预测的输入，而不是使用模型自己生成的结果。这种方法可以让模型更快地收敛，因为它避免了因错误累积而导致的误差放大问题。

例如，在训练一个语言生成模型时，Teacher forcing 会将实际的上一个词作为下一个词预测的参考，而非依赖模型之前生成的词。这种做法有点像老师在课堂上一步步引导学生正确回答问题，因此得名“Teacher forcing”。🌟

不过，Teacher forcing 也有局限性。由于模型始终依赖真实数据，它可能难以适应自身的生成结果，导致在推理阶段表现不佳。为了解决这个问题，研究者提出了结合 Teacher forcing 和自回归（Autoregressive）方法的混合训练方式，以平衡效率与泛化能力。💡

总之，Teacher forcing 是一种强大的工具，但需要谨慎使用，才能让模型发挥最佳性能！✨