「ビームサーチ：シーケンスモデルでよく使われるアルゴリズム」

「ビームサーチ：シーケンスモデルにおけるよく使われるアルゴリズムの解説」

テキスト翻訳と音声認識のための最も有名なアルゴリズムの動作原理を学びましょう。

あなたがAIの言語モデルであり、ChatGPTのように文を補完するとします。次の単語を選ぶには、文法的に正しいだけでなく、文脈に即しているかどうかも考慮する必要があります。これがビームサーチの役割です。

ビームサーチは、効率的に複数の可能性を並行して探索し、各ステップで上位候補を維持することにより、次の要素を予測するタスクにおいて重要な役割を果たします。効果的かつ強力なアルゴリズムであるため、出力が文法的な制約と文脈に適合することを保証します。

ビームサーチの影響を理解するために、言語翻訳、テキスト補完、チャットボットなど、正確なシーケンス生成を必要とするアプリケーションを考えてみてください。これらのすべてのアプリケーションで、ビームサーチは重要な役割を果たします。

この記事では、ビームサーチの理論を紹介し、ステップバイステップの実用例をガイドします。さらに、いくつかのビームサーチのバリエーションを紹介し、この基本的なアルゴリズムの利点と欠点をすべて詳しく説明します。

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ビームサーチの理解

次の文をスペイン語から英語に翻訳する必要があると想像してください：

Pablo estará en Nueva York la próxima semana.

正しい翻訳を得るだけでなく、最良の翻訳を得たいのです。言語モデルにとって、最良の出力は最も確率の高いものと一致します。

このタスクを達成するために、ほとんどのsequence-to-sequenceモデルはビームサーチを使用します。ビームサーチは、複数の可能性を並行して系統的に探索するヒューリスティックなアルゴリズムです。各ステップで定義された「ビーム幅」が一定数の上位候補を維持します。これにより、アルゴリズムは複数の候補を探索することができます。

この手法は、モデルが最も有望なオプションを評価・選択するという意思決定の過程を模倣しています。

ビームサーチのステップバイステップ

標準的なsequence-to-sequenceモデルを考えてみましょう。以下はシンプルなネットワークで表されます：

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