repetition_penalty的定义 重复惩罚(Repetition Penalty)是指在自然语言处理中,对于重复出现的词语或短语,给予其较低的权重或惩罚,以提高文本的多样性和表达能力。在生成类任务中,如机器翻译、文本摘要等,重复惩罚机制可以提高生成文本的质量,使其更符合人类语言表达习惯。 具体来说,重复惩罚的实现方法有很多,比如: 1....
repetition_penalty是在使用预训练语言模型进行文本生成时,用于控制生成文本中重复词或短语的惩罚系数。这个参数在 Hugging Face Transformers 库中被引入,以帮助减少生成文本中的重复和循环模式,提高生成文本的多样性和连贯性 2.2 使用说明 repetition_penalty 参数影响模型在生成文本时对已生成词的偏好。在默认情况下,模型...
4.repetition_penalty 这个重复惩罚参数也比较容易理解,通过修改生成文本时的概率分布来实现的, repetition_penalty的目标是在这个概率分布中对先前生成过的token,又重复的生成了该token进行惩罚(降低概率),以减少生成文本中的重复性,简单实现如下: importnumpyasnpdefapply_repetition_penalty(probs,repetition_penalty,prev...
Hi there, I've come to the conclusion that the field repetition_penalty, which can be found here, is not being used. However, this field is supported by the vllm module. When I checkout the endpoint which is using this request model, I d...
129c7d1 (#20) added a repetition penalty that prevent the model to run into loops. Here are a few suggestions for possible enhancements: One issue with the interactive mode is that the repetition penalty is affecting the anti-prompt and ...
Repetition penalty to sample with C# [System.Text.Json.Serialization.JsonPropertyName("repetition_penalty")]publicfloat? RepetitionPenalty {get;set; } Property Value Nullable<Single> Attributes JsonPropertyNameAttribute Applies to 产品版本 Semantic Kernel DotnetLatest...
repetition_penalty是在使用预训练语言模型进行文本生成时,用于控制生成文本中重复词或短语的惩罚系数。这个参数在 Hugging Face Transformers 库中被引入,以帮助减少生成文本中的重复和循环模式,提高生成文本的多样性和连贯性 2.2 使用说明 repetition_penalty 参数影响模型在生成文本时对已生成词的偏好。在默认情况下,模型...
vllm repetition_penalty参数 VLLM中的repetition_penalty参数是重复惩罚参数。 VLLM中的repetition_penalty参数通过修改生成文本时的概率分布来实现,其目标是在这个概率分布中对先前生成过的token,又重复生成该token进行惩罚(降低概率),以减少生成文本中的重复性。
Repetition penalty to sample with C# [System.Text.Json.Serialization.JsonPropertyName("repetition_penalty")]publicfloat? RepetitionPenalty {get;set; } Property Value Nullable<Single> Attributes JsonPropertyNameAttribute Applies to ProductVersions
required to pass to the callback manager top_p=0.75, top_k=40, repetition_penalty=1.1, mirostat = 2, ) return llm llm = build_llm(model_path) My current Langchain Version is: langchain-0.0.339 Upgrading tolangchain-0.0.341didn't help....