过程也非常简单，加载bart基础模型(第4行)，设置训练参数(第6行)，使用Trainer对象绑定所有内容(第22行)，并启动流程(第29行)。上述超参数都是测试目的，所以如果要得到最好的结果还需要进行超参数的设置，我们使用这些参数是可以运行的。推理 推理过程也很简单，加载经过微调的模型并使用generate()方法进行转换就可...
return_tensors='pt’表示返回值是 PyTorch 的 Tensor。 使用generate() 方法生成摘要:其中参数 max_length 限制了生成摘要的最大长度,early_stopping 表示生成过程是否可提前停止。generate() 方法的输出是摘要词语的 id。 最后一步,利用分词器解码得到最终的摘要文本:利用 tokenizer.decode() 函数,将词语 id 转换...
现在,我们可以使用加载好的BART模型来生成摘要了。generate方法会返回模型预测的文本序列的索引,我们需要使用tokenizer来将这些索引转换回可读的文本。 # 生成摘要 summary_ids = model.generate(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], num_beams=4, # 使用beam search生成更好的摘要 max...
pool = ThreadPool(len(devices)) #generate_函数为被并行的函数,第二个参数为函数对应的模型和数据以及所分发到的显卡id,第三个参数为线程池 outputs = parallel(generate_, {'x':inputs, 'model':[model for i in range(len(inputs))], 'device_ids':[device_id for device_id in device_ids]},po...
model.generate():使用 BART 模型生成摘要。这里设置了最大和最小长度、惩罚参数等超参数。 tokenizer.decode():将生成的ID解码成可读的文本。 6. 输出及验证结果 最后,我们将输出生成的摘要: # 输出摘要print("原文本:",input_text)print("生成的摘要:",summary) ...
output = model.generate(input_text, max_length=100, num_return_sequences=1) print(output[0]) ``` 4.总结与建议 Bart模型的基础参数和Large参数对于模型的性能具有重要影响。在使用Bart模型时,建议: - 根据实际任务需求选择合适的基础参数,如隐藏层大小、层数等。 - 在计算资源允许的情况下,适当增加模型...
2. 参数(词表)绑定操作 我在训练一个以Bart为基础的模型时,发现训练的loss是能够很好的降下去的,但是在generate的时候,生成的全是相同的token。很是奇怪,损失下降如下: 但是生成得到的pred却是下面这个样子: 我定义的Model name是MybartModel,其中的参数是从预训练中加载出来的。代码如下: ...
使用模型生成文本:然后,我们调用模型的generate()函数来生成文本。这个函数接受输入ID作为输入,并返回生成的文本ID。我们指定了一些参数来控制生成的文本,如max_length、num_beams(用于beam search的beam数量)、no_repeat_ngram_size(用于避免重复n-gram的n值)和early_stopping(是否提前停止生成)。
提取方法选择文本中最重要的句子(不一定理解含义),因此作为结果的摘要只是全文的一个子集。而抽象模型使用高级 NLP(即词嵌入)来理解文本的语义并生成有意义的摘要。抽象技术很难从头开始训练,因为它们需要大量参数和数据,所以一般情况下都是用与训练的嵌入进行微调。