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...
Beam Search 的基本原理和工作机制。强烈建议访问:Beam Search Visualizer,这是一个非常 Amazing 的交互式项目,在即将完成这个文章攥写的时候我通过官方文档发现了它,让理论与实际搭上了桥。代码文件下载在线链接:Kaggle | Colab知乎的markdown导入真的 :( Beam Search 的工作原理 Beam Search 是一种宽度优先搜索...
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；第...
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*...
wenet中prefix_beam_search代码解释 解码路径的存储形式: 每条路径prefix是一个tuple,存储对应的字索引序列如(18, 79, 1839, ...) 解码返回值:hyps:list 每个list包含一条路径和其对应的概率 1 <emid="__mceDel"> [(prefix ,(pb, pnb)), (prefix ,(pb, pnb)) , (prefix ,(pb, pnb)) ] 1 2 ...
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; ...
本文介绍了Python文本生成的Beam Search的解码。 贪婪搜索是在每个时间步中选择概率最高的单词,也是我们最常用的一种方法,Beam Search不取每个标记本身的绝对概率,而是考虑每个标记的所有可能扩展。然后根据其对数概率选择最合适的标记序列。 例如令牌的概率如下所示:...
已经实现的Beam Search是用torch.topk()选取了beam_size个候选,在sampling中,我们不是通过topk而是通过概率选出beam_size个候选(temperature、top_k、top_p的参数原理和使用,参考上文Greedy Search的Logits Sampling) 修改_beam_topk()代码如下 def generate(self, input_ids, attention_mask=None, position_ids=Non...
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...
853.1.3 CRNN-泛读-LSTM、CTC、Beam Search、论文泛读.mp4, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 起个_网名-, 作者简介 ,相关视频:丘成桐数学之美讲座,745.02-卷积神经网络-1,625.【作业讲解】:assignment1讲解,572.第