例如令牌的概率如下所示： 例如，Pancakes + looks时间段1的概率等效于： Pancakes looks so = log（...
Do Sample do_sample boolean Whether to do sample. Min Length min_length integer The minimum length. Max Length max_length integer The max length. Top Tokens top_k integer The top tokens considered. Top Probably top_p integer The top probably tokens. Temperature temperature float The temperature...
do_sample=False) logp = sequence_logprob(model, output_beam, input_len=len(input_ids[0])) print(tokenizer.decode(output_beam[0])) print(f"\nlog-prob: {logp:.2f}") 1. 2. 3. 4. 5. Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation. ...
do_sample=False, ) llm.invoke("Hugging Face is") 该类在底层实现时使用了InferenceClient,因此能够为已部署的 TGI 实例提供面向各种用例的无服务器 API。 ChatHuggingFace 每个模型都有最适合自己的特殊词元。如果没有将这些词元添加到提示中,将大大降低模型的表现。
do_sample: 是否使用采样; 否则使用贪婪解码。默认值为false。 best_of: 生成 best_of 序列并返回一个最高 token 的 logprobs,默认为null。 details: 是否返回有关生成的详细信息。默认值为false。 return_full_text: 是否返回完整文本或仅返回生成部分。默认值为false。
do_sample:是否使用采样; 否则使用贪婪解码。 默认值为 false。 best_of:生成 best_of 序列并返回最高 token logprobs 的那个,默认为 null。 details:是否返回有关该代的详细信息。 默认值为 false。 return_full_text:是否返回全文或仅返回生成的部分。 默认值为 false。
input_ids=tokenizer(input_txt,return_tensors="pt")["input_ids"].to(device)output=model.generate(input_ids,max_new_tokens=n_steps,do_sample=False)print(tokenizer.decode(output[0])) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
DoSample Property Reference Feedback Definition Namespace: Microsoft.SemanticKernel.Connectors.HuggingFace Assembly: Microsoft.SemanticKernel.Connectors.HuggingFace.dll Package: Microsoft.SemanticKernel.Connectors.HuggingFace v1.20.0-preview Important Some information relates to prerelease prod...
do_sample 是否使用采样取决于你希望生成文本的多样性。如果你想要生成的文本更加多样化,可以使用采样方法;否则,可以使用贪婪解码。 多项式采样在文本生成模型(例如语言模型)中常用于根据模型输出的概率来采样下一个标记。与总是选择具有最高概率的标记(贪婪搜索)相比,这种方法为生成的文本增加了多样性。 诸如温度(temper...
output_beam = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_beams=5, do_sample=False, no_repeat_ngram_size=2) logp = sequence_logprob(model, output_beam, input_len=len(input_ids[0])) print(tokenizer.decode(output_beam[0])) print(f"\nlog-prob: {logp:.2f}") 这还不算太...