束尺寸/大小 (beam size) :每一解码步保留的候选项个数,后续用缩写 bms 表示; token: 对文本数据做离散化时候的最小建模单元; 分数(score) :衡量候选项为最终解码输出的可能性的指标,候选项分数越大,越有可能是最终的解码输出。注意 token 也有分数,token 分数越大表示当前 token 越可能是候选项后续的解码内...
Beam Search 对贪心搜索进行了改进，扩大了搜索空间，更容易得到全局最优解。Beam Search 包含一个参数 beam size k，表示每一时刻均保留得分最高的 k 个序列，然后下一时刻用这 k 个序列继续生成。下图展示了 Beam Search 的过程，对应的 k=2：在第一个时刻，"我" 和 "你" 的预测分数最高，因此 Beam Se...
beamsearch(集束搜索) beam search的每一步不再只选择条件概率最大的值,而是选择概率值topk个(也即beam_size(束宽))。然后分别以这K个值做为下一个字解码的输入,则下个字会预测出K^2个概率。然后从这些概率中再选择topK个,重复上述过程。当beam_size=1时集束搜索就退化成了贪心搜索。 bayessearch (贝叶斯搜...
Beam Search 包含一个参数 beam size k,表示每一时刻均保留得分最高的 k 个序列,然后下一时刻用这 k 个序列继续生成。下图展示了 Beam Search 的过程,对应的 k=2: Beam Search 解码过程 在第一个时刻,"我" 和 "你" 的预测分数最高,因此 Beam Search 会保留 "我" 和 "你";在第二个时刻的解码过程中...
beam search的每一步不再只选择条件概率最大的值，而是选择概率值topk个（也即beam size（束宽））。
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...
机器学习与深度学习系列连载: 第二部分 深度学习(二十一) Beam Search,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Beam Search引入了束宽（beam size）这一参数，比如设为2。在每个时间步长，它会保留当前最优的k个候选序列，而非所有可能。以k=2为例，首步会选择概率最高的两个词，然后基于这些序列继续筛选。这种方法在搜索空间上比贪心搜索大，但比穷举搜索更可控，是搜索效率和全局最优性之间的折衷方案。总的...
以一个解码步长为3,词表中候选词数为5,Beam Size为2场景为例,Beam Search的搜索流程如下 Beam Search可视化 第一步:从左侧出发,从A,B,C,D,E这5个候选词中选择得分最高的2个(Beam Size为2)A和C 第二步:以A,C为起点形成2条历史预测序列,分别计算它们和下一个候选词的联合概率,一共有2×5=10个候选...
Beam Search算法一般分为两部分: 路径搜索:是指在受限空间中检索出所有路径 路径打分:是指对某一条路径进行评估打分 Beam Search的一般步骤为: 初始化beam_size个序列,序列均为空,这些序列称之为beam paths; 取下一个Frame的前N个候选值(N一般为beam size或者更大,Frame内部侯选值已按照概率倒序排列),与已存在...