因此,从transformers库的实现来看,beam search decoding会输出至多M个总分数最高的序列,其中既可能包含比max length短的完整文本,也可能包含长度为max length的不完整文本,它们在进行分数计算时是被同等对待的,这也就意味着较短的文本有一个先验优势。
解码步 (decoding step) :序列解码过程中的某一中间步骤。比如最开始是第0个解码步,然后是第1个,第2个,...,直到最后一个; 候选项 (hypothesis) :解码过程中的中途解码结果,比如模型的解码输出为“good morning”,那么某一步解码的候选项可能为"good, morn"。注意,虽然最终的解码输出只有一个,但是候选项可能...
https://medium.com/geekculture/beam-search-decoding-for-text-generation-in-python-9184699f01205分钟NLP:Python文本生成的Beam Search解 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...
论文1:A Simple, Fast Diverse Decoding Algorithm for Neural Generation 作者:Jiwei Li, Will Monroe and Dan Jurafsky 单位:Stanford 关键词:seq2seq, diversity, RL 文章来源:arXiv, 2016 问题:seq2seq模型decoder时改进beam search,引入惩罚因子影响排序结果,并加入强化学习模型来自动学习diversity rate,使得解码...
diverse beam-search decoding by calling [~generation.GenerationMixin.group_beam_search], ifnum_beams...
源码: https://github.com/rycolab/uid-decoding 「Key insight:」 在序列生成模型中,增大beam search的搜索宽度反而会导致生成文本质量的下降,为了研究beam search隐含的归纳偏差,作者通过探索解码目标MAP的正则项,将beam search隐含的归纳偏差与认知科学中的均匀信息密度(UID)假说联系起来,通过实验证明了UID假说与文本...
Normalization:针对Beam Search得分函数的改进。 Decoding with auxiliary language model:利用辅助语言模型改进decoder。 Decoding with lexical constraints:添加对单词或短语的限制,decoder生成时需要参照限制词表。 Search algorithms:优化搜索策略,寻找更高效的算法。2...
搜索算法在生成式模型推理阶段用于优化生成的tokens组合，主要有Exhaustive search、Greedy search、Multinomial sampling、Beam search、Top-K sampling、Top-P sampling、Contrastive search以及Speculative decoding等。Beam search算法的核心是设定beam个数，例如2个，随生成过程不断扩充，每个beam在每次选择时找出...
论文阅读:Diverse Beam Search--Decoding Diverse Solutions from Neural Sequence Models,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
beam_search_decoding decodes sentence by sentence. Although this implementation is slow, this may help your understanding for its simplicity. batch_beam_search_decoding decodes sentences as a batch and faster than beam_search_decoding (see the execution time in the below log). I believe that ...