画一下beam search的思维导图
时间: 2023-11-13 17:05:58 浏览: 41
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。
相关问题
beam search
Beam search是一种序列生成算法,在自然语言处理中被广泛应用于机器翻译、语音识别、文本生成等任务中。与贪心算法不同,beam search考虑了多个候选项,从而得到更好的结果。
Beam search的基本思想是在每一步中保留前k个最有可能的候选项,然后在这些候选项中继续生成下一个词,直到生成完整个序列。这样可以大大减少搜索空间,提高搜索效率。
Beam search的缺点是可能会出现过度自信的情况,即过早地舍弃了一些潜在的好的候选项。为了解决这个问题,一些改进的算法也被提出,如diverse beam search和length-normalized beam search等。
local beam search
局部波束搜索(local beam search)是一种启发式搜索算法,用于求解搜索空间较大的问题。
在局部波束搜索中,首先需要选择一个较小的波束宽度(beam width),该波束宽度决定了每一步搜索中所保留的候选解数量。然后,从初始状态开始,对所有候选解进行扩展,并评估其解的质量。
在每一步中,局部波束搜索会根据某种评估指标,如启发函数(heuristic function)的值,对候选解进行排序。然后,它会选择前beam width个解作为下一步的候选解。这样就可以通过在每一步中只关注有限数量的候选解,从而对搜索空间进行有效的剪枝。
局部波束搜索通常会在一定的迭代次数内执行,或者在满足某个终止条件时停止。在停止时,它会返回最优解或者在一定时间内找到的最好解。
局部波束搜索具有显著的特点,例如易于实现、搜索速度快、节约空间等。然而,由于它只保留有限数量的候选解,可能会导致陷入局部最优解的问题。
为了缓解这个问题,可以采用一些策略,如引入随机性、增加波束宽度、引入多次启发式函数评估等。这些策略可以增加搜索的多样性,从而提高找到全局最优解的可能性。
总结来说,局部波束搜索是一种高效的启发式搜索算法,通过限制候选解的数量,可以快速搜索到较好的解,并在超出一定迭代次数或满足终止条件时返回,但也可能陷入局部最优解。
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