#alt Decoder input and label alignemt for text generation. #caption Decoder input and label alignemt for text generation. text = ['PAD','Transformers', 'are', 'awesome', 'for', 'text', 'summarization'] rows = [] for i in range(len(text)-1): rows.append({'step': i+1, 'decode...
例如,BertModel是 Hugging Face Transformers 库中用于加载和使用 BERT 模型的类。 Tokenizer将输入文本转换为模型可以理解的标记。它也负责将模型的输出标记转换回人类可读的形式。例如,BertTokenizer是用于对文本进行标记化的类,与 BERT 模型一起使用。 练习:在wikitext数据集上pre-train,在MRPC和RTE数据集上fine-tu...
#caption Decoder input and label alignemt for text generation. text = ['PAD','Transformers', 'are', 'awesome', 'for', 'text', 'summarization'] rows = [] for i in range(len(text)-1): rows.append({'step': i+1, 'decoder_input': text[:i+1], 'label': text[i+1]}) pd.Dat...
为了解决这个问题,Hugging Face 发布了text-generation-inference(TGI),这是一个开源的大语言模型部署解决方案,它使用了 Rust、Python 和 gRPC。TGI 被整合到了 Hugging Face 的推理解决方案中,包括Inference Endpoints和Inference API,所以你能通过简单几次点击创建优化过的服务接入点,或是向 Hugging Face 的推理 API...
目前,🤗transformers的 PyTorch 和 TensorFlow 后端均支持对比搜索。你可以在该 Colab notebook中根据不同的后端选择相应的部分来探索该方法,文章顶部也有该 notebook 链接。我们还构建了这个不错的演示应用,用它可以直观地比较对比搜索与其他流行的解码方法 (例如波束搜索、top-k 采样[3]以及核采样[4])。
和pipeline一样, token也可以接受list。token会自动填充或裁剪,让每个text都是一样长,组成batch。 pt_batch = tokenizer( ["We are very happy to show you the Transformers library.", "We hope you don't hate it."], padding=True, truncation=True, ...
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. ...
text-generation文本生成:给定一段文本,让模型补充后面的内容 translation 翻译:把一种语言的文字翻译成另一种语言 以下为常见任务所用到的模型举例: 简单举例: # 过程遇到一个无法加载torch下的一个什么配置文件的错误,找了一下午资料不知道是什么原因,一气之下删掉torch,结果问题解决了。from transformers import pi...
这个方法的输入参数可以在pipeline中override,具体可选的输入参数见:https://huggingface.co/docs/transformers/master/en/main_classes/text_generation#transformers.generation_utils.GenerationMixin.generate: (截图不完全) ④ 多文本输出示例: 以str的list形式传入Pipeline ...
CTRL(来自 Salesforce) 伴随论文CTRL: A Conditional Transformer Language Model for Controllable Generation由 Nitish Shirish Keskar*, Bryan McCann*, Lav R. Varshney, Caiming Xiong and Richard Socher 发布。 CvT(来自 Microsoft) 伴随论文CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers由 Haiping Wu, Bi...