大模型中的回归通常是指什么，自回归又是指什么

在大模型（如语言模型、时间序列模型等）中，回归（regression）通常指的是通过输入变量预测一个连续的输出变量。这种技术被广泛用于需要预测具体数值的场景，例如：

• 在语言模型中，回归可以用来预测句子的情感评分。
• 在时间序列模型中，可以用于预测未来的温度、股价等连续数值。

回归的目标是找到输入与输出之间的映射关系，通常通过最小化预测值与真实值之间的差异来进行训练。

自回归（autoregression）是一种特殊的回归形式，它的特点是预测当前时刻的数据时，直接使用历史时刻的数据作为输入。通俗来说，自回归模型会根据之前的状态（例如时间序列中的历史值）来预测当前或未来的状态。例如：

• 在语言模型中，自回归模型会通过生成一个词后，将该词作为接下来预测下一个词的输入，直到生成整句。
• 在时间序列中，自回归模型会利用之前几个时间点的值来预测未来的值。

自回归模型强调的是过去的输出影响未来的输入，所以具有“依赖历史信息进行预测”的特点。这种方法在自然语言生成和时间序列预测中都有广泛的应用。