在自然语言处理 (NLP) 和序列生成任务（例如语言翻译或文本生成）领域，束搜索算法和贪婪解码都用于预测给定模型的最可能的单词序列和输入序列。
贪婪解码
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核心思想：贪婪解码在每一步选择概率最高的单词，迭代构建输出序列。
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搜索空间的探索：它探索输出空间的单一路径，在每一步中偏向最可能的单词，而不考虑未来的后果。
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候选序列：仅跟踪每一步最可能的序列，丢弃其他可能性。
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决策：它仅根据当前步骤的最高概率做出局部决策，而不考虑潜在的长期结果。
光束搜索
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核心思想：集束搜索将探索扩展到多个可能的序列，而不仅仅是最可能的序列。
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搜索空间探索：它同时探索多个路径（或“波束”），维护一组有希望的候选序列。
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候选序列：在每一步保留固定数量的最可能序列（由波束宽度参数确定）。
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决策：在每一步中，它都会考虑多个候选序列，并根据截至该点的累积概率选择最可能的序列。
波束宽度参数和权衡
- 波束宽度：确定每一步要维护的候选序列的数量。更大的波束宽度探索更多的可能性，但增加了计算复杂性。
权衡：
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多样性与准确性：较大的波束宽度有利于生成序列的多样性，但可能会牺牲准确性。相反，较小的宽度可能提供更准确的结果，但可能缺乏多样性。
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计算成本：增加波束宽度会显着增加所需的计算资源。
解决多样性与准确性
- 集束搜索试图通过允许探索多个序列同时保持一组可管理的候选来平衡多样性和准确性。 长度归一化或多样化波束搜索变化等技术可以增强多样性，而不会过多牺牲质量。
限制和次优结果
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次优：当每个步骤中最可能的序列不一定会产生最佳的整体序列时，集束搜索可能会产生次优结果。
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缺乏探索：它可能会陷入局部最优，特别是如果真正的最优序列在每一步都显着偏离最可能的单个单词。
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指数增长：搜索空间随着波束宽度呈指数增长，导致计算要求增加。
使用长度惩罚、不同的波束搜索变体或合并附加约束等策略可以减轻其中一些限制，但它们可能无法完全解决有效探索广阔搜索空间的固有挑战。研究人员经常根据具体任务要求以及所需的多样性和准确性之间的平衡来尝试不同的解码策略。
