自回归策略（Autoregressive Strategy）通常应用于序列生成模型，例如自然语言处理中的文本生成模型。在这种策略中，模型一次生成一个输出（例如一个单词或字符），然后将这个输出加入到输入序列中，以生成下一个输出。这个过程不断迭代，直到生成整个序列。
简单来说，自回归策略就是模型基于已经生成的序列部分来预测下一个元素。
以下是自回归策略在文本生成中的一个简单例子：
- 模型最初基于输入序列“我喜欢吃”预测下一个词“苹果”。
- 然后，“苹果”被添加到输入序列中，成为“我喜欢吃苹果”。
- 接着，模型基于更新后的序列再次进行预测，生成下一个词，例如“和香蕉”。
- 这个过程会持续进行，直到生成终止符号或达到预定的序列长度。
自回归策略的一个特点是，生成的每一个元素都依赖于之前生成的所有元素，这使得模型能够捕捉序列中的长距离依赖关系。但这种策略的缺点是生成速度较慢，因为必须按顺序一个接一个地生成序列中的每个元素，无法并行化。