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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）