# Beam Search（束搜索）通俗解释

一句话：**一种在生成序列（文本、翻译、语音）时，比“贪心”更优、比“穷举”更快的搜索算法**。

## 1. 核心场景

AI 生成文字时，每一步都要选下一个词：

- Greedy Search（贪心）：**每步只选概率最高的1个**，容易局部最优、整体很差。
- Exhaustive Search（穷举）：**试所有可能**，效果最好但太慢、算力爆炸。
- **Beam Search**：**每步只保留概率最高的 k 个候选路径**，平衡效果与速度。

## 2. 超简单比喻

你要走迷宫找终点：

- 贪心：每步只走眼前最好的一条路。
- 束搜索（beam=k）：**每步保留 top-k 条最好的路**，一起往前走，最后选整条路径概率最大的。

## 3. 关键参数

- **beam width（束宽）= k**
  - k=1 = 贪心搜索
  - k越大 → 效果越好、越慢
  - k=无穷 = 穷举

## 4. 工作流程（极简）

1. 第一步：选出**概率最高的 k 个词**。
2. 第二步：对这 k 个词，**分别生成下一个词**，再从所有结果里**重新选 top-k**。
3. 重复直到结束，**选整条序列概率最大**的输出。

## 5. 优点 & 缺点

✅ 优点：

- 比贪心**更通顺、更少局部最优**
- 比穷举**快得多、可实际使用**

❌ 缺点：

- 仍不是全局最优
- 可能生成**重复、呆板、过于安全**的句子（现在大模型多用采样代替）