length_penalty=length_penalty, eos_token_id=x[0].eos_token_id), reverse=True) 这个函数实现也比较简单: def get_beam_search_score(self, length_penalty: float = 1.0, seq_len: Optional[int] = None, eos_token_id: Optional[int] = None) -> float: """Calculate the beam search score wit...
top_k:选择前 k 个候选 token,控制多样性。 presence_penalty:用于控制生成结果中特定词汇的出现频率。 frequency_penalty:用于控制生成结果中词汇的频率分布。 repetition_penalty:用于控制生成结果中的词汇重复程度。 use_beam_search:是否使用束搜索来生成序列。 length_penalty:用于控制生成结果的长度分布。 early_sto...
length_penalty:这个参数可以用于控制生成结果的长度。较高的值会产生更长的结果,而较低的值会产生更短的结果。您可以根据您的需求进行调整。 early_stopping:如果您不希望生成过长的结果,可以设置此参数为True。 stop 和 stop_token_ids:您可以使用这些参数来指定生成结果的结束条件。 5. Output 模块 Output 主要...
top_k:选择前 k 个候选 token,控制多样性。 presence_penalty:用于控制生成结果中特定词汇的出现频率。 frequency_penalty:用于控制生成结果中词汇的频率分布。 repetition_penalty:用于控制生成结果中的词汇重复程度。 use_beam_search:是否使用束搜索来生成序列。 length_penalty:用于控制生成结果的长度分布。 early_sto...
sink_token_length=None, end_id=self.end_id, pad_id=self.pad_id, temperature=temperature, top_k=top_k, top_p=top_p, num_beams=1, length_penalty=1, repetition_penalty=1, presence_penalty=0, frequency_penalty=0, stop_words_list=STOP_WORDS_LIST, ...
sink_token_length=None, end_id=self.end_id, pad_id=self.pad_id, temperature=temperature, top_k=top_k, top_p=top_p, num_beams=1, length_penalty=1, repetition_penalty=1, presence_penalty=0, frequency_penalty=0, stop_words_list=STOP_WORDS_LIST, ...
exponential_decay_length_penalty (tuple(int, float), optional) - 这个Tuple在生成一 定数量的标记后,增加一个指数级增长的长度惩罚。该元组应包括: (start_index, decay_factor) 其中start_index表示惩罚开始的位置, decay_factor表示指数衰减的系数。
比如温度(Temperature)、顶部概率(Top P)、最大长度(Max Length)、停止序列(Stop Sequences)、频率惩罚(Frequency Penalty)、存在惩罚(Presence Penalty)。那么这些参数究竟具有什么意义呢? 温度(Temperature) 定义与作用 Temperature参数用于调整语言模型生成文本的随机性。在生成结果时,模型并不是直接计算出生成的...
10.length_penalty 11.use_cache 其他简单、少见参数 1.num_return_sequences 2.max_length 3.max_...
length_penalty=length_penalty, early_stopping=early_stopping, repetition_penalty=repetition_penalty, presence_penalty=presence_penalty, frequency_penalty=frequency_penalty, lora_uids=args.lora_task_uids, output_sequence_lengths=True, return_dict=True, ...