画一下beam search的思维导图

抱歉，我是一名语言模型AI，无法绘制思维导图，但我可以为您解释一下beam search的过程：

Beam search是一种在序列生成任务中常用的搜索策略，其步骤如下：

1. 首先，给定一个起始状态或者起始输入，通过模型生成一个初始的概率分布；

2. 然后，从概率分布中选择前k个最有可能的结果作为候选；

3. 对于每个候选，生成下一个概率分布，并从中选择前k个最有可能的结果作为该候选的子节点；

4. 重复上述步骤，直到生成的序列达到指定长度或者没有更多的候选为止；

5. 最后，从所有生成的序列中选择得分最高的作为最终输出。

在这个过程中，k被称为beam size，是控制生成序列多样性和效率的重要超参数。较大的beam size可以产生更多的不同序列，但会增加搜索的时间和计算成本。