1. 贪心算法：每次直接选择最高的概率
2. Beamsearch：每一步会保留BeamSize大小的选项，然后对全部分支用概率筛选剩下Beamsize
3. 随机采样：贪心算法的修改，每一次不是选择最高概率，而是依概率随机选择，虽然大概率还是选择了比较大概率的位置，但是也有一定的机会选择到稍微小概率的词，增加了生成的多样性
4. TopK：随机采样的修改，不在全部词表上依概率选择，而是只会保留最高概率的K个词，重新归一化之后再按照概率进行随机选择
5. Nuclear：即便Topk看起来已经不错了，但是如果模型的概率分布过于分散，效果就会不好（丢失了一些比较优质的词。Nuclear是Topk采样的升级版本，他不按照概率选择固定大小的子词表，而是保留最小的集合，使得这个集合的概率和大于一个阈值，然后再归一化，随机选择。