Beam Search（束搜索）是一種常用於自然語言處理和序列生成任務的搜尋演算法，目的是在生成過程中找到機率或評分最高的輸出序列。它是貪心搜尋（Greedy Search）的改進方法，能在可接受的計算成本下同時考慮多個候選解，從而提高生成結果的品質。
主要原理如下：- 束寬（beam size）：設定一個固定的候選數量k，稱為「束寬」。在生成過程的每個時步，只保留目前機率最高的k個候選序列。
- 流程： 起始時，從模型輸出所有可能的第一個字，挑出機率最高的k個，作為初始候選。 對每個候選序列，生成下一個字的所有可能結果，合併後從中選出總機率最高的k個，更新候選列表。 重複上述步驟直到生成結束符號或達到最大長度。 最終從候選序列中選擇機率最高者作為輸出。
- 對比貪心搜尋： 貪心搜尋每一步只選一個最高機率字，速度快但容易陷入局部最優。 Beam Search則保留多條路徑，增加找到全局較佳解的機率。
- 優缺點： 優點：能平衡搜索效率與解的品質，常用於機器翻譯、文本生成、語音識別等任務。 缺點：束寬越大，計算量和記憶體需求越高；但束寬過小可能錯失較好解。
總結來說，Beam Search是一種通過維持多條高機率候選路徑來優化序列生成結果的啟發式搜尋策略，在生成任務中廣泛應用以提升輸出的連貫性和合理性。
