max_new_tokens:控制要生成的令牌数量,忽略提示中的令牌数量。它的值默认为 0。 min_length:控制生成序列的最小长度,默认为 0。它的值对应于输入提示的长度加上min_new_tokens。如果同时设置了min_new_tokens,则它的效果将被覆盖。 min_new_tokens:控制要生成的令牌数量,忽略提示中的令牌数量。它的值默认为 0...
max_new_tokens: int=0, ): # 确定新生成的token数量,优先使用传入参数,否则使用模型配置中的默认值 max_new_tokens = max_new_tokens or model.generation_config.max_new_tokens # 计算模型允许的最大输入长度(模型最大长度减去新生成的token数) max_input_length = model.config.max_position_embeddings ...
从上面的日志可以看到推理的参数有 { 'max_length': 512, 'max_new_tokens': None, 'num_beams': 1, 'do_sample': False, 'use_past': True, 'temperature': 1.0, 'top_k': 0, 'top_p': 1.0, 'repetition_penalty': 1.0, 'encoder_repetition_penalty': 1.0, 'renormalize_logits': False, ...
为了重现我们的简单例子,让我们 确保采样被关闭(默认情况下是关闭的,除非你加载检查点的模型的具体配置另有规定),并为新生成的标记数量指定max_new_tokens: input_ids = tokenizer(input_txt, return_tensors="pt")["input_ids"].to(device) output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=n_steps, d...
大语言模型参数配置 model string 否 "Doubao-pro-32k" 生成使用的大语言模型 可选模型: Doubao-pro-4k Doubao-pro-32k Doubao-pro-128k Doubao-lite-4k Doubao-lite-32k Doubao-lite-128k max_new_tokens int 否 2000 最多生成多少个新 token temperature ...
在Transformer 中,我们只需将参数 num_return_sequences 设置为应返回的最高得分beam的数量,请注意 确保 num_return_sequences <= num_beams! # set return_num_sequences > 1 beam_outputs = model.generate( **model_inputs, max_new_tokens=40, ...
我发现在generation_config.json文件只有这些参数,是不是只能修改这些参数? { "chat_format": "chatml", "eos_token_id": 151643, "pad_token_id": 151643, "max_window_size": 6144, "max_new_tokens": 512, "do_sample": true, "top_k": 0, "top_p": 0.9, "transformers_version": "4.31....
常见参数(Huggingface中的常用参数[2]) 1.temperature 该参数用于控制生成文本的随机性和多样性,其实是调整了模型输出的logits概率分布,实现原理很简单,我们举一个简单的例子,假设我们有一个大小为[1, 4]的logits张量,在上述原始生成例子中其实是[1, 32000],然后将logits输入到softmax函数中,分别计算没有temperature...
position_ids 是可选参数。如果没有 position_ids 传递给模型,则ID将自动创建为绝对位置向量(absolute positional embeddings)。 绝对位置向量(absolute positional embeddings):在[0,config.max_position_embeddings-1]范围内选择绝对位置嵌入。 一些模型使用其他类型的位置嵌入,例如 sinusoidal position embeddings 或者 rel...