在Beam Search 算法中,惩罚长序列的常见方法是引入长度惩罚(length penalty),以避免搜索过程中过度偏向生成较长的序列。通常,长序列的得分会随着序列长度的增加而变得更高,因此引入长度惩罚可以让搜索算法更加平衡地考虑序列的长度和内容。
fairseq有关Beam Seach的控制算法实现在sequence_generator文件中,其中定义了SequenceGenerator作为主类,__init__函数中囊括了所以控制参数,以下会细讲;self.search为封装的Beam Search类,在推断的主循环中会迭代调用做单步生成;_generate函数为实际的推断过程函数,大致实现思路如下: def_generate(self,*kargs):# 做一...
Beam Search采用基于文本长度的惩罚项来解决这个问题,公式如下带有文本长度惩罚的路径得分该公式本质上将原始得分S,除以文本长度,由于原始S是负数,因此文本长度越长相当于在缩小S的绝对值,惩罚之后的得分S*会变大,该公式的目的是使得长文本的得分不要那么得负。 length_penalty是一个自定义参数,默认是1等同于直接除以...
length_penalty是一个自定义参数,默认是1等同于直接除以文本长度,若length_penalty大于1惩罚越大,对长文本的拔高作用越大,解码结果更倾向于长文本,length_penalty小于1且大于0则对长文本的拔高作用越小,越接近于不加任何惩罚。 Beam Search的停止条件 Beam Search单条候选序列停止条件细分有两种情况,分别是 候选序列解...
beam_scores=beam_scores.view(-1)#展开为(batch_size*num_beams)done=[Falsefor_inrange(batch_size)]# 标记每个输入句子的beam search是否完成 generated_hyps=[BeamHypotheses(num_beams,max_length,length_penalty=0.7)for_inrange(batch_size)]# 为每个输入句子定义维护其beam search序列的类实例 ...
cur_score= best_sum_logprobs / cur_len **self.length_penalty#是否最高分比当前保存的最低分还差ret = self.worst_score >=cur_scorereturnret 序列扩展 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。
return tf.div((5. + tf.to_float(sequence_lengths))**penalty_factor, (5. + 1.)**penalty_factor) 是不是闻到了玄学调参的味道? def hyp_score(log_probs, sequence_lengths, config): """Calculates scores for beam search hypotheses. """ length_penality_ = length_penalty( sequence_lengths=...
search操作'''inference_results=beam_search.generate(data_list,max_length=100,repetition_penalty=1....
每一步 Beam Search 都会维护一个 k-最大堆 (即伪代码中的 B)，然后用上一步的 k 个最高得分的序列生成新序列，放入最大堆 B 里面，选出当前得分最高的 k 个序列。伪代码中的 score 是得分函数，通常是对数似然：2.Beam Search 得分函数优化 2.1 length normalization 和 coverage penalty 这个方法是...
length_penality_ = length_penalty( sequence_lengths=sequence_lengths, penalty_factor=config.length_penalty_weight) score = log_probs / length_penality_ return score 将logP用length_penalty标准化一下 最最后,我们通过代码实现来看看beam search的一个timestep具体怎么走?