encoder_no_repeat_ngram_size:也是用于控制重复词生成,默认是0,如果大于0,则encoder_input_ids的N-gram不会出现在 decoder_input_ids里。 bad_words_ids(List[List[int]], optional) — List of token ids that are not allowed to be generated. In order to get the token ids of the words that sho...
如果你想获取不应该出现在生成文本中的单词的 token ID,可以使用 tokenizer(bad_words, add_prefix_space=True, add_special_tokens=False).input_ids。 force_words_ids:一个列表,包含必须生成的 token ID。如果给出的是一个 List[List[int]],那么它被视为一个简单的必须包含的单词列表,与 bad_words_ids ...
bad_words_ids:一个列表,包含不允许生成的 token ID。如果你想获取不应该出现在生成文本中的单词的 token ID,可以使用 tokenizer(bad_words, add_prefix_space=True, add_special_tokens=False).input_ids。 force_words_ids:一个列表,包含必须生成的 token ID。如果给出的是一个 List[List[int]],那么它被...
bad_words_ids:一个列表,包含不允许生成的 token ID。如果你想获取不应该出现在生成文本中的单词的 token ID,可以使用 tokenizer(bad_words, add_prefix_space=True, add_special_tokens=False).input_ids。 force_words_ids:一个列表,包含必须生成的 token ID。如果给出的是一个 List[List[int]],那么它被...
I attempt to evaluate whether the bad_words_ids argument that available in the generate() function works or not. However, based on the steps that I described in below section, it doesn't works. To reproduce Below is the steps I used to evaluate: Run the script without bad_words_ids bei...
if generation_config.bad_words_ids is not None: processors.append( NoBadWordsLogitsProcessor(generation_config.bad_words_ids, generation_config.eos_token_id) ) if ( generation_config.min_length is not None and generation_config.eos_token_id is not None and generation_config.min_length > 0 ...
把words分割为tokens以便它们可以被映射到predictions,我们使用了一个小的技巧,首先,会对整个序列进行完整的encode和decode,而后得到了一个包含特殊tokens 的字符串,再分词。 将sequences 编码为IDs(自动添加特殊tokens) 模型为每个tokne都输出了9个类别的预测结果,我们为每个token取最大可能的类别。 from transformers ...
用你的模型的地址model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,device_map="auto")tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)text="say"inputs=tokenizer(text,return_tensors="pt")print(f"inputs:{inputs}")# 结果inputs:{'input_ids':tensor([[1,1827]]),'attention_mask':tensor(...
LLM大语言模型的generate()方法提供了很多参数,包括配置:控制生成长度,配置解码策略,操作模型输出的logit等。 HuggingFace的generate()入口函数定义,其中生成的配置参数定义在:GenerationConfig类中。为了方便后续查阅和继续理解每个参数实现。整理该备忘录。 注:当前只是草草的看了所有的参数配置,有个大体的概览,后面对一些...
To generate random IDs that have less than 1 in a trillion chance of repeat in 5 million strings using entropy-string: import {Random, Entropy} from 'entropy-string' const random = new Random() const bits = Entropy.bits(5e6, 1e12) const string = random.string(bits) "44hTNghjNHGGR...