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(贪心搜索), Multinomial sampling, Beam search(束搜索), Top-K sampling, Top...
现在它选择该位置的两个最佳字符。例如“A”和“C”。 第二个位置: 当涉及到第二个位置时,它会重新运行模型两次,通过修复第一个位置中的可能字符来生成概率。换句话说,它将第一个位置的字符限制为“A”或“C”,并生成具有两组概率的两个分支。具有第一组概率的分支对应于位置 1 中的“A”,具有第二组概率...
上图是集成了CTC和beam search的算法过程,其中LM是指language model。 我们把集成了CTC的算法和之前说的基础版的beam search放在一起对比看。集成了CTC的和基础版的beam search差不多,但包括了对beam进行评分的代码:copy beam(第7-10行)和extend beam(15-19行)进行评分。此外,当将beam b扩展一个字符c(第14行...
beam search对贪心算法做了优化,在每个step取beam num个最优的tokens。下图beam num=2,第一步先选取最优的2个值{A,C};在第二步,A和C作为输入,继续预测,则有10个可能得结果,然后再取其中最大的2个,作为输入,进行第三步,取结果中概率最大的2个,得到2个结果,然后再在2个结果中取最优的一个作为输出。
Beam Search(集束搜索)是一种启发式图搜索算法,通常用在图的解空间比较大的情况下,为了减少搜索所占用的空间和时间,在每一步深度扩展的时候,剪掉一些质量比较差的结点,保留下一些质量较高的结点。这样减少了空间消耗,并提高了时间效率,但缺点就是有可能存在潜在的最佳方案被丢弃,因此Beam Search算法是不完全的,一般...
Beam Search 思路也很简单,就是稍微放宽一些考察的范围。在每一个时间步,不再只保留当前分数最高的1个输出,而是保留num_beams个。当num_beams=1时集束搜索就退化成了贪心搜索。 Beam Search示意图 在第一个时间步,A和C是最优的两个,因此得到了两个结果[A],[C],其他三个就被抛弃了; ...
Updated Jan 15, 2025 C k1242 / pilgrim Star 10 Code Issues Pull requests Efficient zero-human-knowledge NN-based solver for NxNxN Rubik's cubes and general Cayley graphs reinforcement-learning deep-learning pytorch beam-search random-walk combinatorial-optimization cayley-graph Updated Dec 22...
Beam Search算法是一种平衡性能与消耗的搜索算法,目的是在序列中解码出相对较优的路径。 Beam Search算法广泛运用于OCR、语音识别、翻译系统等场景。 CTC示例 以OCR为例,beam search算法可应用于笔划切分点的判断,CTC解码,Seq2Seq模型解码等步骤。 如文档图像经过识别模型CTC产生若干帧的输出,CTC概率矩阵输出如下: ...
Beam Search 而beam search是对贪心策略一个改进。思路也很简单，就是稍微放宽一些考察的范围。在每一个时间步，不再只保留当前分数最高的1个输出，而是保留num_beams个。当num_beams=1时集束搜索就退化成了贪心搜索。下图是一个实际的例子，每个时间步有ABCDE共5种可能的输出，即，图中的num_beams=...
Beam Search(集束搜索):是一种启发式图搜索算法,在图的解空间比较大的情况下,为了减少搜索所占用的空间和时间,在每一步深度扩展的时候,剪掉一些质量比较差的结点,保留下一些质量较高的结点。 好处:减少了空间消耗,并提高了时间效率。 (补充说明:启发式搜索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索,达到减少搜索范围、降...