条件引导是一种通过在生成过程中纳入特定的约束或信号来指导机器学习模型输出的技术。它允许开发人员引导模型的行为朝着期望的特征（如语气、风格或内容）发展，而无需重新训练整个模型。例如，可以引导文本生成模型生成具有正式语气的输出，避免某些主题，或包含关键词。这是通过修改模型的抽样过程或根据预定义的条件调整其内部表示来实现的，确保输出与用户需求保持一致。
从技术上讲，条件引导通过将附加信息注入到模型的决策过程中来工作。在文本生成中，这可能涉及使用控制令牌（例如，“[正式]”）作为输入提示，或应用优先考虑某些输出的加权损失函数。例如，情感引导模型可以使用分类器对生成的文本进行积极性评分，然后调整下一个词选择的概率，以支持得分较高的令牌。在图像生成中，条件引导可能涉及将类标签或文本描述输入到模型的架构中（例如，通过扩散模型中的交叉注意力层）以影响视觉特征，如颜色或构图。像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的工具使开发人员能够通过修改抽样循环或集成辅助网络来实现这些技术。
虽然功能强大，但条件引导也有其缺点。过于严格的引导可能会降低输出的多样性或导致不自然的结果，而弱引导可能无法强制执行约束。例如，强迫聊天机器人避免政治话题可能会导致突兀的话题转移或通用回复。开发人员通常通过调整引导强度（例如，调整扩散模型中的无分类器引导比例）或组合多个条件（例如，风格和内容过滤器）来平衡这一点。像 Hugging Face 的 Transformers 或 Stability AI 的 API 这样的框架提供了对条件生成的内置支持，简化了实现。最终，条件引导提供了一种灵活的方式来使预训练模型适应特定用例，同时保持计算效率。