update(processor(audio=audio["array"], text=example["text"], sampling_rate=16000)) return example # 调用函数处理一个样本 prepare_dataset(lj_speech[0]) AutoModel 为任务选择正确的自动模型。对于文本(或序列)分类,您应该加载AutoModelForSequenceClassification: from transformers import AutoModelFor...
def convert_examples_to_features(example_batch): input_encodings = tokenizer(example_batch["dialogue"], max_length=1024, truncation=True) with tokenizer.as_target_tokenizer(): target_encodings = tokenizer(example_batch["summary"], max_length=128, truncation=True) return {"input_ids": input_enc...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint, use_fast=True)deftokenize_function(examples):returntokenizer(examples["text"]) tokenized_datasets = datasets.map(tokenize_function, batched=True, num_proc=4, remove_columns=["text"])defgroup_texts(examples):# Concatenate all texts.concatenat...
def convert_examples_to_features(example_batch): input_encodings = tokenizer(example_batch["dialogue"], max_length=1024, truncation=True) with tokenizer.as_target_tokenizer(): target_encodings = tokenizer(example_batch["summary"], max_length=128, truncation=True) return {"input_ids": input_enc...
一般Text generation 可以使用 GPT-2, OpenAi-GPT, CTRL, XLNet, Transfo-XL and Reformer in PyTorch ,正如官方给出的例子所示,XLNet 和 Transfo-XL 通常需要 be padded to work well。GPT-2 通常是进行 open-ended text generation 的不错选择,因为它在上百万个网页上进行了causal language modeling 的训练。
我还尝试了使用“Text2TextGeneration”管道的一些模型,尽管 HuggingFace 发出警告“该模型不支持 text2text- Generation”,但它实际上有效并生成了一些输出。 如果有人可以解释技术差异,我们将不胜感激。 2 据我了解,文本生成是在给定输入文本之后生成文本的过程(或“预测下一个单词”),而 text2text- Generation 是...
TextgenerationAI模型会生成重复的文本/句子。我做错了什么?HuggingFace模型-MetaGALACTICA。 这个问题很常见,可以通过以下方法解决: 1.调整模型的超参数:增加模型的复杂度、训练更多的周期或更改批量大小,从而提高模型的表现。 2.增加训练数据:提供更多、多样性更好的数据集,可以帮助模型更好地理解语言,从而减少重复。
Microsoft.SemanticKernel.TextGeneration Microsoft.SemanticKernel.TextToAudio Microsoft.SemanticKernel.TextToImage 下載PDF C# 閱讀英文版本 儲存 新增至集合 新增至計劃 分享方式: Facebookx.comLinkedIn電子郵件 列印 Reference Feedback Definition Namespace: ...
HuggingFace embedding generation service.C# 复制 public sealed class HuggingFaceTextEmbeddingGenerationService : Microsoft.SemanticKernel.Embeddings.IEmbeddingGenerationService<string,float>, Microsoft.SemanticKernel.Embeddings.ITextEmbeddingGenerationService
I wanted to test TextGeneration with CTRL using PyTorch-Transformers, before using it for fine-tuning. But it doesn't prompt anything like it does with GPT-2 and other similar language generation models. I'm very new for this and am stuck and can't figure out what's going on. ...