Neurala sekvensmodeller används ofta för att modellera tidsseriedata. Lika allmänt förekommande är användningen av strålsökning (BS) som en ungefärlig inference algoritm för att avkoda utdatasekvenser från dessa modeller. BS utforskar sökområdet på ett girigt vänster-höger-mode med endast top-B-kandidaterna - vilket resulterar i sekvenser som bara skiljer sig något från varandra. Producera listor över nästan identiska sekvenser är inte bara beräkningsslösande utan också vanligtvis misslyckas med att fånga den inneboende tvetydigheten av komplexa AI uppgifter. För att lösa detta problem föreslår vi Diverse Beam Search (DBS), ett alternativ till BS som avkodar en lista över olika resultat genom att optimera för en mångfald-augmented mål. Vi observerar att vår metod finner bättre top-1-lösningar genom att kontrollera för prospektering och utnyttjande av sökområdet -imply att DBS är en bättre sökalgoritm. Dessutom uppnås dessa vinster med minimal beräkning eller minne overhead jämfört med strålsökning. För att demonstrera den breda tillämpligheten av vår metod, presenterar vi resultat på bildtext, maskinöversättning och visuell frågegenerering med hjälp av både standard kvantitativa mått och kvalitativa mänskliga studier. Vår metod överträffar konsekvent BS och tidigare föreslagna tekniker för olika avkodning från neurala sekvensmodeller.
REF föreslog en mångsidig strålesökning för genererade flera frågor.
Diverse Beam Search: Decoding Diverse Solutions from Neural Sequence Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}