解决方法是在文本前面添加一个bos_token_id,其余不变再正常去取: output = model(input_ids=torch.tensor([model.config.bos_token_id]+input_ids), attention_mask=torch.tensor([1]+input_mask), output_attentions=True) logits = output.logits attentions = output.attentions prob = torch.softmax(logits...
outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, action_idx=fixed_action_idx) logits_next = outputs.logits[:, -1] idx = logits_next.argmax(dim=1, keepdim=True) output_ids = torch.cat([input_ids, idx], dim=-1).long().squeeze(0) examples_out = tokenizer.decode...
f'{self.text_column} : {input} Label : ', return_tensors="pt", ) with torch.no_grad(): inputs = {k: v for k, v in inputs.items()} outputs = self.model.generate( input_ids=inputs["input_ids"], attention_mask=inputs["attention_mask"], max_new_tokens=10, eos_token_id=...
以上3 的结构示意图已经在 1.1 节给出,它的 Encoder-Decoder 使用两个独立的 Transformer 结构,其中通过 cross attention 机制连接,1/2/4 都只使用一个 Transformer 结构,区别仅在于 attention mask 施加不同,使得序列中各个 token 能观测到的上下文区域有所区别,如下所示 Prefix Decoder 和 Encoder-Decoder 的主...
# attention_mask: 0 if the corresponding input_id is padding, 1 otherwise tokenizer输出为: input_ids:分词输入句子的分词器词汇索引。 attention_mask:一个由 1 和 0 组成的数组,其中 0 表示发生填充的位置。 input_ids 和 attention_mask 都将被输入 DistilBERT 模型中。
An officially supported task in the examples folder (such as GLUE/SQuAD, ...) My own task or dataset (give details below) Reproduction use my own model, infer by output_texts = model.generate( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, pad_token_id= tokenizer.eos_token_id, eos...
Bert的编码部分是由一个一个的Encoder堆叠而成,每一个encoder都叫做一个bertlayer,可以说BertEncoder类是由BertLayer类组成的。 而BertLayer类由三部分组成:BertAttention类,BertIntermediate类,BertOut类 在BertEncoder 类中,forward函数先通过BertAttention得到注意力输出,之后通过处理输出,将一部分通过intermediate和output...
inputs.position_ids+=past_length attention_mask=inputs.attention_mask attention_mask=torch.cat((attention_mask.new_ones(1,past_length),attention_mask),dim=1)inputs['attention_mask']=attention_mask history.append({"role":role,"content":query})foroutputsinself.stream_generate(**inputs,past_ke...
position_ids=attention_mask.cumsum(1)-attention_mask.long()# exclusive cumsumlm_backbone=getattr(model,model.base_model_prefix)input_ids=torch.masked_fill(query_responses,~attention_mask,0)output=lm_backbone(input_ids=input_ids,attention_mask=attention_mask,position_ids=position_ids,return_dict=Tru...
input_ids=dictionary['input_ids']tok_type=dictionary['token_type_ids']attention_mask=dictionary['attention_mask']returninput_ids,tok_type,attention_mask 并在下面的行中获得一个错误: 代码语言:javascript 复制 ...outputs=bert(encoder_inputs) ...