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...
3.写个beam search 最后附一个beam search思想的简单实现的代码,供参考。 def beam_search_decoder(post, top_k): """ Parameters: post(Tensor) – the output probability of decoder. shape = (batch_size, seq_length, vocab_size). top_k(int) – beam size of decoder. shape return: indices(...
Beamsearch是一种启发式搜索算法,通过在每个搜索步骤中选择最优的N个候选解(N通常称为“beam width”),以控制搜索空间。在语音识别领域,Beamsearch算法被广泛应用于在线语音搜索、语音转文本等应用中。与其他搜索算法相比,Beamsearch算法具有较高的效率和精度。二、Beamsearch源代码语音识别解读1. 算法原理Beamsearch算...
序列扩展是beam search的核心过程,我们特地画了一张图来解释这个版本的实现策略。 序列扩展示意图,下面对照这个图来讲解代码。 whilecur_len <max_length:#将编码器得到的上下文向量和当前结果输入解码器,即图中1output =decoder.decode_next_step(context, input_ids)#输出矩阵维度为:(batch*num_beams)*cur_len*...
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...
采样的依据就是解码器输出的词典中每个词的概率分布。相比于按概率“掐尖”,这样会增大所选词的范围,引入更多的随机性。当时那篇论文的结论就是这种随机采样的方法远好于Beam Search。但这其实也是有条件的,随机采样容易产生前后不一致的问题。而在开放闲聊领域,生成文本的长度都比较短,这种问题就被自然的淡化了。
**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) ...
目前Github上的大部分实现均针对于单个样本的beam search,而本文主要介绍了针对单个样本和批量样本的beam search实现。 本文代码可以点击“查看原文”找到 Beam Search的原理 设输入序列为,输出序列为,我们需要建模如下概率分布:(公式向右滑动) 在执行解码时,我们有几种选词方案,第一种则是穷举所有可能序列,这种成本过...
在自然语言处理（NLP）领域，尤其是在翻译或对话任务的句子解码阶段，束搜索（Beam Search）算法是一个广泛使用的优化搜索策略。本文将从束搜索的原理出发，逐步深入理解其工作方式，并通过实际代码实现，以便读者能够直观地掌握束搜索在解码过程中的应用。束搜索是一种在搜索空间中保持一定数量的最优路径（...