Поиск луча наиболее используемый алгоритм в моделях последовательностей
Поиск наиболее эффективного алгоритма последовательностей настоящее получение сияния
Изучите принципы работы самого известного алгоритма для перевода текста и распознавания речи.
Представьте, что вы являетесь языковой моделью ИИ, подобной ChatGPT, и завершаете предложение. Как вы выбираете следующее слово, чтобы оно было не только грамматически правильным, но и соответствовало контексту? Именно здесь в игру вступает алгоритм Beam Search.
Путем эффективного исследования нескольких возможностей параллельно и поддержания ведущих кандидатов на каждом шаге, Beam Search играет важную роль в задаче прогнозирования последующих элементов. Будучи эффективным и мощным алгоритмом, он обеспечивает лингвистические ограничения и контекстуальную связь.
Чтобы понять влияние Beam Search, подумайте о всех приложениях, требующих точную генерацию последовательностей, таких как перевод языка, завершение текста и чат-боты. Beam Search играет критическую роль во всех этих приложениях.
В этой статье я расскажу о теории и проведу вас через практический пример пошагового выполнения алгоритма Beam Search. Я также представлю несколько вариантов Beam Search и расскажу о всех его преимуществах и недостатках.
- Помогает ли бэггинг предотвратить переобучение в деревьях решений?
- Скандал с искусственным интеллектом потрясает компанию Арена, генеральный директор уволен
- ЕС продвигается вперед с новыми правилами для искусственного интеллекта
Понимание алгоритма Beam Search
Представьте, что вам нужно перевести следующее предложение с испанского на английский:
Pablo estará en Nueva York la próxima semana.
Мы не хотим только получить правильный перевод, мы хотим получить лучший. Для языковой модели лучший результат совпадает с наиболее вероятным.
Для достижения этой задачи большинство моделей последовательности-последовательности используют Beam Search. Он служит эвристическим алгоритмом, систематически исследующим несколько возможностей параллельно. На каждом шаге определенная “ширина луча” поддерживает фиксированное число ведущих кандидатов. Это позволяет алгоритму исследовать несколько вариантов.
Этот подход моделирует процессы принятия решений, при которых модель оценивает и выбирает наиболее перспективные варианты.
Пошаговое выполнение алгоритма Beam Search
Рассмотрим стандартную модель последовательности-последовательности, представленную простой сетью ниже:
