深度学习中的Beam Search算法详解
深度学习中的Beam Search算法详解
在自然语言处理和深度学习领域，beam search是一种常用的解码策略。它通过保留多个候选序列来避免贪心搜索的局限性，但同时也存在一些缺点。本文将详细介绍beam search的工作原理、缺点以及一些改进方法。
Beam Search的基本原理
束搜索（Beam Search）是一种在序列生成任务中常用的解码策略。与贪心搜索不同，束搜索在每个时间步解码时，不再只保留一个分数最高的作为输出，而是保留num_beams个。当num_beams=1时，束搜索就退化成了贪心搜索。
Beam Search的缺点
尽管束搜索比贪心搜索表现更好，但它仍然存在一些问题。例如，生成的文本可能会出现重复、空洞或前后矛盾的情况。为了解决这些问题，研究人员提出了多种改进方法。
改进方法
随机采样
随机采样（sampling）通过引入随机性来替代选择概率最大的词。这种方法可以增大所选词的范围，从而避免过度依赖最高概率的词。
Temperature随机采样
Temperature随机采样通过调整温度参数（T）来控制softmax函数产生的单词概率分布的平滑程度。具体来说：
- 当温度参数T较高时，指数运算的结果会变得更加平均，导致概率分布更加均匀，各个类别的概率差异较小。
- 当温度参数T较低时，指数运算的结果会更加集中，导致概率分布更加尖锐，各个类别的概率差异较大。
当温度参数T趋近于无穷大时，softmax函数的输出将趋近于均匀分布，即每个类别的概率接近于1/n，其中n是类别的数量。而当温度参数T趋近于零时，softmax函数的输出将趋近于一个独热编码，即只有最大值对应的类别的概率接近于1，其他类别的概率接近于0。
Top K采样
Top K采样方法在采样前将输出的概率分布截断，取出概率最大的k个词构成一个集合，然后将这个子集词的概率再归一化，最后从新的概率分布中采样词汇。
Top P采样
Top P采样方法通过累加概率，选取前若干个词的概率进行累加，直到达到预设的阈值p。然后取出前面这若干个词，重新进行概率归一化，并把剩下词的概率设为0。
惩罚重复
为了解决重复问题，可以通过惩罚因子将出现过词的概率变小，或者强制不使用重复词来解决。
停止解码策略
束搜索的停止解码策略通常包括两种情况：
- 解码到end字符
- 早停，即候选序列得分已经低于已解码完的当前最优序列
这些改进方法和策略共同作用，使得束搜索能够在保持较高效率的同时，生成更高质量的序列。