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...
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...
Beam Search原理和可视化Greedy Search问题在于在每一步它只选择得分最高的top 1单词,假设被它忽略的top 2单词带来的后面一系列单词使得整个序列的得分反而更高,则Greedy Search就不会得到最合理的解码结果。 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...
简单来讲,Diverse beam search给搜索结果做了分组,之后每下一步的搜索增加不同组直接的多样性。 fairseq代码单独定义了一个DiverseBeamSearch类,其核心代码为下面几段: # 初始化diversity_buf数组,后面会用了存储被beam search探索到的tokentorch.zeros(lprobs[:,0,:].size(),out=self.diversity_buf)# 对于组数...
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...
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自于NLP界著名Python包Transformers，我为了说明方便做了一些改动。一个正确且高效的算法需要处理的问题大概有两个：充分利用硬件，可以处理批量数据，且尽量使用并行计算少用循环处理好长短不同的生成...
Beam Search 简介 一、概要 传统的广度优先策略能够找到最优的路径,但是在搜索空间非常大的情况下,内存占用是指数级增长,很容易造成内存溢出,因此提出了beam search的算法。 beam search尝试在广度优先基础上进行进行搜索空间的优化(类似于剪枝)达到减少内存消耗的目的。
代码语言:javascript 复制 beam_search_output=model.generate(input_ids,max_length=max_sequence,num_beams=5,do_sample=False,no_repeat_ngram_size=2)beam_search_log_prob=sentence_logprob(model,beam_search_output,input_len=len(input_ids[0]))print(tokenizer.decode(beam_search_output[0]))print(f...
BEAM SEARCH（定向搜索解码器）在贪婪解码器中，我们在每一步都考虑一个字。如果我们可以在每一步跟踪多个单词并使用它们来生成多个假设会怎样呢？这正是定向搜索算法所做的，我们定义了每一步需要保留多少个单词(k)。该算法跟踪k个单词及其得分，每个单词都是从之前得分最高的k个单词中获得种子。分数是由到目前...