目录 收起 Beam search Top-K sampling Top-P sampling Temperature 搜索算法也叫搜索策略(或生成算法、decoding策略等叫法),应用在生成式模型的推理阶段,即模型在生成token的过程中需要使用特定的搜索算法来尽可能得到总体概率最大的tokens组合,具体的搜索算法包括Exhaustive search(穷举搜索), Greedy search(贪心搜...
Beam Search 是生成任务中常用的一种方法。 在之前第5,7,8篇文章中,我们都曾经用到过与它相关的参数,而对于早就有着实操经验的同学们,想必见到的更多。这篇文章将从示例到数学原理和代码带你进行理解。Beam Search 对应的中文翻译为“集束搜索”或“束搜索”。你可以将其当作是贪心算法的拓展,其实是很简单的...
下面是我在他beam search的基础上修改后的代码 defmake_pad_mask(tensor,pad_idx,device=None):# # 20241014pad_mask=(tensor!=pad_idx).unsqueeze(-2)ifdevice:pad_mask=pad_mask.to(device)returnpad_maskclassBeam:# # 20241014""" Beam search """def__init__(self,size,pad,bos,eos,device=False)...
Beam Search集束搜索是Greedy Search的改进版,它拓展了Greedy Search在每一步的搜索空间,每一步保留当前最优的K个候选,一定程度上缓解了Greedy Search的问题,令K为Beam Size代表束宽,Beam Size是一个超参数,它决定搜索空间的大小,越大搜索结果越接近最优,但是搜索的复杂度也越高,当Beam Size等于1的时候,Beam Sea...
第三步同理,也会从新的10个候选人里再保留最好的两个,最后得到了[ABD],[CED]两个结果。可以发现,beam search在每一步需要考察的候选人数量是贪心搜索的num_beams倍,因此是一种牺牲时间换性能的方法。 Beam Search代码解析 Beam Search的原理虽然简单,但实际实现的时候却有很多细节要考虑。下面要解析这个实现出...
Beam Search 的伪代码如下：每一步 Beam Search 都会维护一个 k-最大堆 (即伪代码中的 B)，然后用上一步的 k 个最高得分的序列生成新序列，放入最大堆 B 里面，选出当前得分最高的 k 个序列。伪代码中的 score 是得分函数，通常是对数似然：2.Beam Search 得分函数优化 2.1 length normalization 和 ...
2.2 使用堆来实现Beam Search 为了实现数据的的保存,我们可以把beam search中的数据保存在堆中,同时在往这个堆中添加数据的同时,判断数据的个数,仅仅保存beam width个数据。 简单的Beam代码实现如下: class Beam: def __init__(self): self.heap = list() #保存数据的位置 ...
代码实现 import random import copy voc = ['<BOS>','<EOS>','test','beam','search'] # 假设词典就是这几个词 class model: def decoder(x,V=5): return [random.randint(1,9)/10.0 for _ in range(V)] # 输出维度维度是V*1 ,代表每个词出现的概率 ...
_greedy_search()实现了Geedy Search的主逻辑，主要有以下4个步骤，详见代码 生成1个hidden_states 选择...
**wenet 中prefix beam search代码:** # cur_hyps: (prefix, (blank_ending_score, none_blank_ending_score)) # cur_hyps (prefix ,(pb, pnb))用于当前已经存在的前缀 prefix, 初始化为 空 # pb 对应前缀 prefix 以 blank 结尾的概率, 初始化为 1 (空前缀等价 blank) ...