束搜索：序列模型中最常用的算法

束搜索：序列模型中最常用的算法优化

想象一下，你是一个像ChatGPT这样的AI语言模型，正在完成一个句子。你如何选择下一个词，使其不仅在语法上正确，而且在语境上相关呢？这就是Beam Search出现的地方。

通过并行地有效地探索多种可能性，并在每个步骤都保留前几个候选者，Beam Search在预测后续元素的任务中发挥着关键作用。作为一种有效且强大的算法，它确保输出符合语法限制和上下文。

要理解Beam Search的影响，请考虑所有需要精确序列生成的应用场景，比如语言翻译、文本补全和聊天机器人等。在所有这些应用中，Beam Search都起着至关重要的作用。

在本文中，我将介绍这个基本算法的理论，并通过一个实际的逐步示例来指导您了解Beam Search算法。我还将介绍几个Beam Search变体，并详细解释这种基本算法的所有优缺点

想象一下，您需要将以下句子从西班牙语翻译成英语：

Pablo estará en Nueva York la próxima semana.

我们不仅想获得一个正确的翻译，我们还想获得最好的翻译。对于语言模型来说，最好的输出与最有可能的输出相吻合。

为了实现这个任务，大多数序列到序列模型采用了Beam Search。它作为一种启发式算法，在并行地系统地探索多种可能性。在每个步骤中，一个定义的“束宽”维持了固定数量的顶部候选项。这使得算法能够探索多个候选项。

这种方法模拟了决策过程，模型评估并选择最有希望的选项。

考虑一个标准的序列到序列模型，由下面的简单网络表示：