1、 什么是“Beam Search”?

大模型(如 ChatGPT、DeepSeek)在生成回答时，并不是一次性输出整段文字，而是一个词一个词地“逐步吐出”(更准确地说，是一个个 token)。

每一步，模型都会计算所有候选词的概率，例如:

“我” → 概率 0.6

“你”→>概率 0.3

“它→>概率 0.1

接着，模型会根据设定的 Decode 策略，从中选择一个词输出。这个选择过程被称为: Decoding，而 BeamSearch（束搜索）就是其中一种常用的 Decode 策略。

2、 咱先了解一下“Greedy Search”

简单粗暴的一种 Decode 策略: 每一步都选概率排名 Top-1的token，一条路走到黑。

举个例子：

第1步:

候选 token: “我”(0.6)、“你”(0.3)、“它”(0.1)→选“我”

第2步:

基于“我”继续推理，生成候选词 token: “喜欢”(0.6)“讨厌”(0.4)→ 选“喜欢”

生成结果: “我喜欢”

缺点很明显:

有点“目光短浅”: 只盯当下，不考虑整体句子可能更好的组合。

生成结果单一、容易重复，不太聪明。

3、 “Beam Search”的原理解析

核心思想: 不把鸡蛋放一个篮子里，每一步保留多条推理路径。

工作流程如下:

1.设置“束宽”B(Beam Width): 表示每一步保留的候选推理路径数量，比如 B=2，就保留概率 Top-2 的两个组合。

2.按概率累积打分: 使用对数概率(logP)累加评分，避免数值太小无法比较。

3.逐步扩展 & 筛选: 每一轮都从上一步的每个候选里继续“展开”，再从所有新组合中筛出 Top-B 个组合。

举个例子(束宽 B=2):

第1 步: 生成起始词

-“我”(0.5)

-“你”(0.3)

淘汰“它”(0.2)，保留“我”和“你”作为候选。

第2步: 继续扩展

-“我喜欢”→ log(0.5)+ log(0.6)= -0.52

-“我讨厌”→ log(0.5)+ log(0.4)= -0.70

-“你去”→log(0.3)+log(0.7)=-0.68

-“你来”→ log(0.3)+ log(0.3)= -1.05

保留概率 Top-2 的两个组合 →“我喜欢”、“你去”

第 3 步: 继续对“我喜欢”和“你去”进行扩展…

结果可能生成: “我喜欢吃水果”or“你去哪里啦~”

4、 “Beam Search”的优缺点

优点:

相比贪心搜索，Beam Search会保留多条候选路径，通常能生成更通顺、更合理的句子。

束宽可控，能灵活平衡性能和效果。

缺点:

更耗计算资源，束宽 B越大，推理路径越多、越烧显卡。

缺乏随机性，容易生成“中规中矩”的保守回答。

有时会陷入“循环输出”。

小彩蛋

像 ChatGPT、Deepseek 这些模型在生成内容时，不会只用Beam Search，还会结合一些“随机采样”(Sampling)技巧：

比如:

-温度调节(Temperature)

-Top-k 或 Top-p 截断采样

这些方法可以让 AI“偶尔胡思乱想”一下，跳出框框，输出更有趣、更有“人味儿”的回答~

5、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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