这个类是基于`AutoModel`的,它能够根据指定的模型名称或路径自动加载相应的模型架构。当你使用`AutoModelForCausalLM`时,不需要直接指定模型的所有细节,只需要提供模型的名称(如`"gpt2"`、`"t5"`等,尽管T5模型更常用于序列到序列任务),库会自动配置为适合因果语言建模的版本。 2.3 代码示例 例如,加载一个预训练...
例如,加载一个预训练的GPT-2模型用于因果语言建模,代码如下: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name = "gpt2"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)# 使用模型进行预测的代码会在这里继续... 这个例子使用...
ForCausalLM:因果语言模型头,用于decoder类型的任务,主要进行文本生成,生成的每个词依赖于之前生成的所有词。比如GPT、Qwen ForMaskedLM:掩码语言模型头,用于encoder类型的任务,主要进行预测文本中被掩盖和被隐藏的词,比如BERT。 ForSeq2SeqLM:序列到序列模型头,用于encoder-decoder类型的任务,主要处理编码器和解码器共同...
ForCausalLM:因果语言模型头,用于decoder类型的任务,主要进行文本生成,生成的每个词依赖于之前生成的所有词。比如GPT、Qwen ForMaskedLM:掩码语言模型头,用于encoder类型的任务,主要进行预测文本中被掩盖和被隐藏的词,比如BERT。 ForSeq2SeqLM:序列到序列模型头,用于encoder-decoder类型的任务,主要处理编码器和解码器共同...
AutoModelForCausalLM Transformers预训练的AutoModelForCausalLM是一种用于生成式语言模型(Generative Language Model)的自动化预训练模型选择工具。预测一个sequence之后的token的任务,在这种情境下,模型只会attend left context(mask左边的token)。这样的训练设置特别关注于生成任务。一般来说,预测下一个token是通过抽样输...
=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/home1/zhouwei/.cache/huggingface/hub/models--mistralai--Mistral-7B-Instruct-v0.2/snapshots/cf47bb3e18fe41a5351bc36eef76e9c900847c89",torch_dtype=torch.float16)# half只需要单卡15Gtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("/home1/zhouwei/.cache/huggingface/...
("Attempting to initialize from a pretrained model from HuggingFace...") model = ( AutoModelForCausalLM.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path=args.lm_model_file, is_decoder=True) .to(device) .eval() ) model_tokenizer = get_tokenizer(tokenizer_name=args....
因为模型很多所以transformer库提供了一组称为Auto classes的类,这些类给出了预训练模型的名称/路径,它可以自动推断出正确的结构并检索相关模型。这个AutoModelForCausalLM是一个通用的Auto类,用于加载用于因果语言建模的模型。 对于transformers,HuggingFace提供了两种类型的语言建模,因果和掩码掩蔽。因果语言模型包括;GPT-...
Python AutoModelForCausalLM - 30 examples found. These are the top rated real world Python examples of transformers.AutoModelForCausalLM extracted from open source projects. You can rate examples to help us improve the quality of examples.
Hi, In the new version of transformers and peft, it is possible to directly load a model with AutoModelForCausalLM instead of AutoPeftModelForCausalLM. This DPO script loads the adapters directly and attaches new adapters without using m...