基于预训练语言模型的文本生成算法：局部束搜索（Local Beam Search）解码策略详解

题目描述
局部束搜索（Local Beam Search）是文本生成中一种平衡解码效率与多样性的束搜索变体。与标准束搜索（Beam Search）在每一步保留全局最优候选序列不同，局部束搜索在每一步生成候选时，仅基于当前时间步的局部概率分布独立筛选候选词，通过并行多路径探索降低贪婪解码风险。该算法适用于需要快速生成且避免重复的场景，如对话生成或实时摘要。

解题过程循序渐进讲解

1. 算法核心思想

• 目标：在文本生成过程中，每一步同时探索多个候选词（束宽为 \(k\)），但不对完整序列进行全局回溯，仅根据当前步的概率分布选择最优候选。
• 与标准束搜索的区别：
  • 标准束搜索维护 \(k\) 个完整序列，每一步扩展后基于序列总概率（如对数概率和）重排序。
  • 局部束搜索在每一步独立为每个候选序列生成下一个词，仅根据当前步的词概率选择 Top-\(k\) 候选，不回溯调整历史路径。

2. 算法步骤详解
假设束宽 \(k=2\)，初始输入为序列起始符 [START]。

步骤1：初始化

• 创建 \(k\) 个相同的初始序列，每个序列包含 [START]。
• 示例：

  序列1: [START]  
  序列2: [START]  
  

步骤2：生成下一步候选词

• 对每个序列，用语言模型预测下一个词的概率分布。
• 例如，序列1的预测概率：
  • "I": 0.4
  • "He": 0.3
  • "She": 0.2
  • ...
• 序列2的预测概率可能与序列1相同（因初始序列一致）。

步骤3：局部选择Top-\(k\)候选

• 合并所有候选词（共 \(k \times V\) 个，\(V\) 为词表大小），但仅根据当前步的概率值（非累积概率）选择全局最高的 \(k\) 个候选词。
• 示例：若序列1的"I"(0.4)和序列2的"He"(0.3)是概率最高的两个词，则选择它们作为下一步的候选。

步骤4：更新序列

• 将选中的候选词分别添加到对应序列中，形成 \(k\) 个新序列：

  序列1: [START] I  
  序列2: [START] He  
  

• 注意：新序列可能来自原同一序列的分支（如本例均源于初始序列），也可能来自不同序列。

步骤5：重复直至结束

• 对每个新序列重复步骤2-4，直到生成结束符（如 [END]）或达到最大长度。
• 若某序列生成结束符，则将其输出为最终结果，并在后续步骤中不再扩展。

3. 关键技术与优化

• 概率归一化：为避免长序列概率衰减，可对概率进行长度归一化（如除以序列长度）。
• 早停机制：当所有候选序列均生成结束符时提前终止。
• 局部性局限：因缺乏全局回溯，可能错过更优的长程依赖组合，但计算效率更高。

4. 实例演示
假设束宽 \(k=2\)，生成句子首词：

• 初始序列均预测下一个词概率：
  • "The": 0.5
  • "A": 0.4
  • "Cat": 0.1
• 选择Top-2："The"和"A"，生成两个新序列：
  • 序列1: "The"
  • 序列2: "A"
• 下一步对序列1预测词（"dog":0.6, "cat":0.3），对序列2预测词（"dog":0.5, "bird":0.4）。
• 合并候选概率，选择最高的两个词（"dog":0.6和"dog":0.5），最终生成两个序列："The dog"和"A dog"。

5. 总结
局部束搜索通过局部最优选择平衡解码速度与多样性，适用于对实时性要求高的生成任务。其局限性在于可能陷入局部最优，但可通过调整束宽或结合其他策略（如温度采样）改进。