什么是LLM束搜索： 与LLM内部32层完全无关

束搜索不在 32 层之间发挥任何作用

先确认：束搜索和LLM 内部的 32 层「井水不犯河水」

LLM 的 32 层（Transformer 层）干的事是固定的、纯矩阵运算：

输入 token → 第1层 → 第2层 → ... → 第32层 → 输出 logits（全词表分数） ↑ 束搜索在这中间【完全不参与】 这32层只负责一件事：算出「下一个词每个候选的分数」

束搜索、温度、top-k、top-p 全都是在第 32 层吐出 logits 之后，才在「最外层」介入的。它们属于「解码策略（decoding）」，和模型网络结构是两个分离的层面：

• 模型（32 层）：负责「算概率」——给定上文，每个候选词多大可能。这部分谁都改不了。
• 束搜索：负责「怎么用这些概率挑词、组句」——在模型外面做选择和搜索。

所以你设beam_width，改的不是模型内部，而是模型外面那层「挑词逻辑」。

纠正一个关键误区：束搜索不是「生成一个词时多采样几个候选