大语言模型的解码策略：贪婪解码与波束搜索

在自然语言生成任务（如机器翻译、文本摘要、图像描述等）中，语言模型通常会输出一个词的概率分布 ，但模型本身并不会自动告诉你应该选哪些词作为最终的输出句子。因此，我们需要设计一个"解码策略"来从这些概率中生成可读文本。

一、什么是序列解码？

以语言模型为例，给定起始 token，比如 "<BOS>"，模型会预测下一个词的概率分布：

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P(w1 | <BOS>) = {"I": 0.5, "You": 0.3, "He": 0.2}

然后在预测了 "I" 之后，模型继续生成：

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P(w2 | <BOS>, "I") = {"am": 0.6, "was": 0.4}

我们希望最终得到完整的句子如：

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"I am happy"

二、贪婪解码（Greedy Decoding）

1. 原理

贪婪解码策略非常简单粗暴：每一步只选当前概率最大的词，不考虑未来潜在更优路径。

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sequence = [<BOS>]
while not sequence ends:
    next_token = argmax(P(token | sequence))
    sequence.append(next_token)

3. 举例说明

假设某语言模型输出如下（简化为概率）：

Step 1: {"I": 0.5, "You": 0.3, "He": 0.2} → 选 "I"
Step 2: {"am": 0.6, "was": 0.4} → 选 "am"
Step 3: {"happy": 0.4, "sad": 0.3, "angry": 0.3} → 选 "happy"

最终生成："I am happy"

三、波束搜索（Beam Search）

1. 原理

波束搜索是一种启发式搜索策略 ，在每一步保留概率最高的前 k 个序列候选（称为 beam），然后依次扩展，直到生成 <EOS> 或达到最大长度。

相比贪婪解码，它可以更好地探索多条路径，从而获得更优结果。

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beam = [("<BOS>", score=1.0)]

for step in range(max_len):
    new_beam = []
    for seq, score in beam:
        next_tokens = top_k(P(token | seq), k)
        for token, prob in next_tokens:
            new_seq = seq + token
            new_score = score * prob
            new_beam.append((new_seq, new_score))
    beam = top_k(new_beam, k)

3. 举例说明（beam size = 2）

假设第一步：

"I": 0.5
"You": 0.3

保留 "I" 和 "You"

第二步扩展：

"I" → {"am": 0.6, "was": 0.4}
"You" → {"are": 0.7, "were": 0.3}

组合成候选路径：

"I am": 0.5 × 0.6 = 0.30
"I was": 0.5 × 0.4 = 0.20
"You are": 0.3 × 0.7 = 0.21
"You were": 0.3 × 0.3 = 0.09

取 top 2：保留 "I am" 和 "You are" 继续扩展。