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代码解析 Beam Search的原理虽然简单，但实际实现的时候却有很多细节要考虑。下⾯要解析这个实现出⾃于NLP界著名Python包Transformers[1]，我为了说明⽅便做了⼀些改动。⼀个正确且⾼效的算法需要处理的问题⼤概有两个：充分利⽤硬件，可以处理批量数据，且尽量使⽤并⾏计算少⽤循环 处理...
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...
下面是我在他beam search的基础上修改后的代码 defmake_pad_mask(tensor,pad_idx,device=None):# # 20241014pad_mask=(tensor!=pad_idx).unsqueeze(-2)ifdevice:pad_mask=pad_mask.to(device)returnpad_maskclassBeam:# # 20241014""" Beam search """def__init__(self,size,pad,bos,eos,device=False)...
一、Beamsearch算法简介Beamsearch是一种启发式搜索算法,通过在每个搜索步骤中选择最优的N个候选解(N通常称为“beam width”),以控制搜索空间。在语音识别领域,Beamsearch算法被广泛应用于在线语音搜索、语音转文本等应用中。与其他搜索算法相比,Beamsearch算法具有较高的效率和精度。二、Beamsearch源代码语音识别解读1...
bevfusion代码讲解 beam search 代码,BeamSearch的问题先解释一下什么要对BeamSearch进行改进。因为BeamSearch虽然比贪心强了不少,但还是会生成出空洞、重复、前后矛盾的文本。如果你有文本生成经验,一定对这些现象并不陌生。在语言模型还不像如今的BERT、GPT这么厉害的
wenet中prefix_beam_search代码解释 转: 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)) ] ...
在自然语言处理（NLP）领域，尤其是在翻译或对话任务的句子解码阶段，束搜索（Beam Search）算法是一个广泛使用的优化搜索策略。本文将从束搜索的原理出发，逐步深入理解其工作方式，并通过实际代码实现，以便读者能够直观地掌握束搜索在解码过程中的应用。束搜索是一种在搜索空间中保持一定数量的最优路径（...
代码生成中的 BeamSearch 在上一篇专门讨论整行代码补全的文章中,我们探讨了整行补全插件的神经网络用于 Python 的词汇表。 然而,仅仅 16384 个词例,如self.、or、s.append(、return value和文章中描述的其他词例,甚至不足以生成一行。 我们需要一种能够将这些词例组合起来编写代码块的方式。 本文将讨论算法如何...
beam search在贪心搜索上进一步扩大了搜索范围,贪心搜索每下一步只考虑当前最优的top-1结果,beam search考虑最优的top-k个结果。 Top-K=2, 举个例子: 基本思想还是贪心搜索,只是每一步保留了一个top-k的结果,在穷举与贪心搜索间取了一个折中,但也保证不了全局最优,不过比贪心搜索效果上又好了不少。 3.写...