beam search 代码 解析

Beam search（束搜索）是一种常用的序列生成算法，它在生成一个序列时，每一步都会保留 $k$ 个最有可能的候选项，然后选择得分最高的其中一个作为下一步的输入，并重复此过程直到生成完整个序列。

以下是一个 Python 实现的简单的 beam search 算法代码示例：

import math

def beam_search(start_sequence, model, beam_size, max_len):
    """
    使用 beam search 算法生成序列。
    
    参数：
    start_sequence：起始序列，一般为特殊起始符号。
    model：生成模型。
    beam_size：束宽，即保留的最有可能的候选项数量。
    max_len：生成序列的最大长度。
    
    返回：
    生成的序列。
    """
    # 将起始序列作为第一步的输入。
    candidates = [{'tokens': [start_sequence], 'score': 0}]
    # 不断扩展序列，直到最大长度。
    for _ in range(max_len):
        # 生成下一步的所有可能的候选项。
        next_candidates = []
        for candidate in candidates:
            # 获取当前序列的最后一个标记。
            last_token = candidate['tokens'][-1]
            # 使用模型预测下一个标记和对应的得分。
            scores = model(last_token)
            # 选择得分最高的前 beam_size 个候选项。
            top_scores, top_tokens = torch.topk(scores, beam_size)
            for score, token in zip(top_scores, top_tokens):
                # 计算候选项的总得分。
                total_score = candidate['score'] + score.item()
                # 将新的候选项加入到候选项列表中。
                next_candidates.append({'tokens': candidate['tokens'] + [token], 'score': total_score})
        # 保留得分最高的前 beam_size 个候选项。
        sorted_candidates = sorted(next_candidates, key=lambda x: -x['score'])[:beam_size]
        candidates = sorted_candidates
    # 返回得分最高的序列。
    best_sequence = candidates[0]['tokens']
    return best_sequence

这个代码示例中，输入参数包括起始标记、生成模型、束宽和最大序列长度。在算法的主循环中，首先将起始标记作为第一步的输入，然后不断扩展序列直到达到最大长度为止。在每一步中，使用模型预测下一个标记的概率分布，并选择得分最高的前 $k$ 个候选项作为下一步的输入。然后计算每个候选项的总得分，并保留得分最高的前 $k$ 个候选项。最后返回得分最高的序列。

需要注意的是，这个示例代码中的模型预测函数 `model` 需要根据具体的应用场景进行实现。此外，这个算法还有一些改进的空间，比如可以使用剪枝等技巧来提高算法的效率和准确性。