01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
各段階で有力な候補列を複数残し、次のトークンを加えながら低確率の候補を絞り込む。最初の選択が次点でも、その後を含めた確率が高い系列を選べるため、画像説明や音声認識など入力に基づく生成に向く。ただし、最も確率の高い系列を必ず発見できるわけではなく、長い自由生成では反復や似通った候補が生じることがある。
02 / IN PRACTICE
Beam Searchの活用例
たとえば、こんな場面で
音声認識で複数の文字列候補を並行して追跡し、発話全体に対する有力な認識結果を選ぶ用途がある。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
保持する候補数を二つ以上に設定し、処理量だけでなく反復や候補間の差も実際の出力で確認する。
参考資料
Generation strategies · Hugging Face （新しいタブで開きます）How to generate text: using different decoding methods for language generation with Transformers （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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