Beam Search集束搜索是Greedy Search的改进版,它拓展了Greedy Search在每一步的搜索空间,每一步保留当前最优的K个候选,一定程度上缓解了Greedy Search的问题,令K为Beam Size代表束宽,Beam Size是一个超参数,它决定搜索空间的大小,越大搜索结果越接近最优,但是搜索的复杂度也越高,当Beam Size等于1的时候,Beam Sea...
Beam Search集束搜索是Greedy Search的改进版,它拓展了Greedy Search在每一步的搜索空间,每一步保留当前最优的K个候选,一定程度上缓解了Greedy Search的问题,令K为Beam Size代表束宽,Beam Size是一个超参数,它决定搜索空间的大小,越大搜索结果越接近最优,但是搜索的复杂度也越高,当Beam Size等于1的时候,Beam Sea...
而GenerationMixin 中定义了generate,其中的注释写的很清楚,有兴趣的同学可以自己研究细节,我们只需要知道这里通过判断generation_mode可以进入Beam_Search 相关的代码。 def generate( self, inputs: Optional[torch.Tensor] = None, generation_config: Optional[GenerationConfig] = None, logits_processor: Optional[Lo...
阅读文章《09. 深入理解 Beam Search:原理, 示例与代码实现》。 Top-K 和 Top-P 采样:从概率分布中随机采样,以增加生成的多样性。阅读文章《10. 什么是 Top-K 和 Top-P 采样?Temperature 如何影响生成结果?》。 呈现 因为源码部分实在太长,选择将论文的一些对比和实验细节放在源码前,你可以选择暂时跳过这一...
softmax归一化,向量长度等于vocabulary的长度,得到vocabulary中每个字的概率。利用beam-search等方法,即可得到生成结果。 这一层比较简单,代码如下 classGenerator(nn.Module):"Define standard linear + softmax generation step."def__init__(self, d_model, vocab):super(Generator,self).__init__()self.proj ...
深入研究，我们主要关注的是self.beam_search方法，其代码虽然冗长，但关键部分值得我们关注。这个方法的核心在于通过迭代和概率计算，逐步生成最有可能的输出序列，以实现高效的搜索策略。要想详细了解这个过程的每一个步骤，原始的源码提供了详尽的说明。通过实践和阅读源码，我们可以逐步理解Transformer的Beam ...
beam_size 5 \ max_out_len 255 相比模型的训练,推断过程需要一些额外的超参数,例如配置 model_path 指定模型所在目录、设置 beam_size 和 max_out_len 来指定 Beam Search 每一步候选词的个数和最大翻译长度。这些超参数也可以在 con...
相比模型的训练,推断过程需要一些额外的超参数,例如配置 model_path 指定模型所在目录、设置 beam_size 和 max_out_len 来指定 Beam Search 每一步候选词的个数和最大翻译长度。这些超参数也可以在 config.py 中找到,该文件对这些超参都有注释说明。
相比模型的训练,推断过程需要一些额外的超参数,例如配置 model_path 指定模型所在目录、设置 beam_size 和 max_out_len 来指定 Beam Search 每一步候选词的个数和最大翻译长度。这些超参数也可以在 config.py 中找到,该文件对这些超参都有注释说明。
相比模型的训练,推断过程需要一些额外的超参数,例如配置 model_path 指定模型所在目录、设置 beam_size 和 max_out_len 来指定 Beam Search 每一步候选词的个数和最大翻译长度。这些超参数也可以在 config.py 中找到,该文件对这些超参都有注释说明。