generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30) print(tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]) 数据集链接和下载 这里使用alpaca-gpt4-data-zh,alpaca-gpt4-data-en作为指令微调数据集(保证代码的完整性)。 from modelscope...
max_new_tokens=2000)# 将生成的令牌解码成文本,并跳过任何特殊的令牌,例如[CLS], [SEP]等response=tokenizer.decode(outputs[0],skip_special_tokens=True)# 打印生成的响应print(response
模型调用我们采用了 Towhee 框架最新提供的 Llama_2 算子,仅需要几行代码就能使用 Llama2,并且能方便地搭配数据预处理编辑组装 prompt。 fromtowhee import ops chat = ops.LLM.Llama_2('path/to/model_file.bin',max_tokens=2048,echo=True) message = [{"question":"Building a website can be done in ...
DEFAULT_MODEL = LLAMA2_13B_CHAT def completion ( prompt: str, model: str = DEFAULT_MODEL, temperature: float = 0.6, top_p: float = 0.9, ) -> str: llm = Replicate ( model=model, model_kwargs={"temperature": temperature,"top_p": top_p, "max_new_tokens": 1000} return llm (pro...
· max_tokens: 生成句子的最大长度。 · top-k:从置信度对最高的k个答案中随机进行挑选,值越高生成答案的随机性也越高。 · top-p:从概率加起来为p的答案中随机进行挑选, 值越高生成答案的随机性也越高,一般情况下,top-p会在top-k之后使用。
只需微调一下,大模型支持上下文大小就能从 1.6 万 tokens 延长至 100 万?! 还是在只有 70 亿参数的 LLaMA 2 上。 要知道,即使是当前最火的 Claude 2 和 GPT-4,支持上下文长度也不过 10 万和 3.2 万,超出这个范围大模型就会开始胡言乱语、记不住东西。
max_length=args.max_sequence_length) output_text = tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] 这里再简单介绍下什么是 Optimum。Optimum 库是 Hugging Face 为了方便开发者在不同的硬件平台部署来自 Transformer 和 Diffuser 库的模型,所打造的部署...
· max_tokens: 生成句子的最大长度。 · top-k:从置信度对最高的k个答案中随机进行挑选,值越高生成答案的随机性也越高。 · top-p:从概率加起来为p的答案中随机进行挑选, 值越高生成答案的随机性也越高,一般情况下,top-p会在top-k之后使用。
could have been used to generate the input using an LLM. ### Input:{sample['response']}### Response:"""input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True).input_ids.cuda()# with torch.inference_mode():outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=...
that can solve the Task.### Task:{instruction}### Input:{input}### Response:"""# Tokenize the inputinput_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True).input_ids.cuda()# Run the model to infere an outputoutputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=...