在Prefill阶段生成第一个 Token(A)之后开始进入Decoding阶段。在Decoding阶段中,解码器会以自回归的方式逐个生成输出序列的词元。在每一步,它基于已生成的词元和之前的状态来预测下一个词元,直到生成一个特殊的 Stop Token(或者满足用户设置的某个限制条件,比如超过一定的长度) 生成过程就会停止。Decoding阶段需要执行...
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 主要用于表示语言模型(LLM)的生成结果,包含如下两个模块: CompletionOutput RequestOutput 通过上面的介绍我们知道一个 request 可能包含多个序列,CompletionOutput 用来表示一个 request 中某个序列的完整输出的数据,其中下面...
每个序列会按照实际大小申请 block 来记录内存使用情况,即序列 token 数越多,属性logical_token_blocks包含的 block 个数也就越多。 classSequence:def__init__(self,seq_id:int,prompt:str,prompt_token_ids:List[int],block_size:int,)->None:self.seq_id=seq_idself.prompt=promptself.block_size=block_...
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 主要用于表示语言模型(LLM)的生成结果,包含如下两个模块: CompletionOutput RequestOutput 通过上面的介绍我们知道一个 request 可能包含多个序列,CompletionOutput用来表示一个 request 中某个序列的完整输出的数据,其中下面...
stop=stop, ) output_text = output["choices"][0]["text"].strip() return output_text llm对象有几个重要的参数: prompt:模型的输入提示。该文本被标记并传递给模型。 max_tokens:该参数用于设置模型可以生成的令牌的最大数量。此参数控制文本生成的长度。默认值是128个token。
processor = WhisperProcessor .from_pretrained(recog_model_path)recog_model = AutoModelForSpeechSeq2Seq .from_pretrained(recog_model_path, load_in_4bit=True)第二步，进行语音识别。首先使用处理器从输入语音中提取输入特征，然后使用识别模型预测 token，并再次使用处理器将 token 解码为自然语言文本。input_...
stop_token_ids = [0] print(f"Successfully loaded the model{model_name}into memory") QLoRA 方法在实际使用中要注意以下几点: load_in_4bit=True 的情况下模型推理能力较慢。4bit 推理还未能与 4bit 矩阵乘法结合 bnb_4bit_compute_type='fp16' 会导致量化模型训练不稳定。
stop: 停止生成的 token 列表。当生成其中一个 token 时,生成将停止。 top_k: 保留概率最高的词汇表 token 数以进行 top-k 过滤。默认值为null,禁用 top-k 过滤。 top_p: 保留核心采样的参数最高概率词汇表 token 的累积概率,默认为null do_sample: 是否使用采样; 否则使用贪婪解码。默认值为false。
将生成的 token 附加到输入的 token 序列中,并将其用作生成扩展文本中第二个 token 的新输入。然后,重复此过程,直到生成了停止序列(stop sequence)(例如,单个 end-of-sequence(EOS) token)或达到所配置的最大序列长度(图4))。 这个由多个步骤组成的阶段通常被称为生成阶段(generation phase)、解码阶段(decoding...
将生成的 token 附加到输入的 token 序列中,并将其用作生成扩展文本中第二个 token 的新输入。然后,重复此过程,直到生成了停止序列(stop sequence)(例如,单个 end-of-sequence(EOS) token)或达到所配置的最大序列长度(图4))。 这个由多个步骤组成的阶段通常被称为生成阶段(generation phase)、解码阶段(decoding...