1.2 input IDs 1.3 attention mask 1.4 特殊 tokens 的意义 1.5 自回归模型架构与参数 三transformers 快速入门 2.1 transformer 模型类别 2.2 Pipeline 2.3 AutoClass 2.3.1 AutoTokenizer 2.3.2 AutoModel 2.4 tokenizer 用法 参考链接 一Transformers
decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor,形状为(batch_size, target_sequence_length, hidden_size),可选)— 可选地,可以直接传递嵌入表示,而不是传递decoder_input_ids。如果使用past_key_values,则只需输入最后的decoder_inputs_embeds(参见past_key_values)。如果您想要更多控制如何将decoder_input_ids索引转换...
如果使用past_key_values,用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)的最后decoder_input_ids(那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的)而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。 use_cache(bool,可选)— 如果设置为True,将返回past_key_values键值状态,可用于加速解码(参见past_...
eos_token_id: break print(most_probable_token) decoder_input_ids = torch.cat([decoder_input_ids,most_probable_token.reshape(1,-1)],dim=1) print(decoder_input_ids) print(tokenizer.batch_decode(decoder_input_ids))编辑于 2024-05-01 17:01・北京...
如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids(即没有将其过去的键值状态提供给此模型的那些)的形状为(batch_size, 1)的张量,而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。 use_cache (bool, optional)— 如果设置为True,将返回past_key_values键值状态,并可...
return_dict=True).last_hidden_state# create token ids for decoder inputdecoder_input_ids = tokenizer("<pad> Ich will ein", return_tensors="pt", add_special_tokens=False).input_ids# pass decoder input ids and encoded input vectors to decoderdecoder_output_vectors = model.base_model.decoder...
M2M100 使用eos_token_id作为decoder_input_ids生成的起始标记。如果使用past_key_values,则可以选择仅输入最后的decoder_input_ids(参见past_key_values)。 decoder_attention_mask (torch.LongTensor,形状为(batch_size, target_sequence_length),可选)— 默认行为:生成一个忽略decoder_input_ids中填充标记的张量。
"""shifted_input_ids = input_ids.new_zeros(input_ids.shape)# 创建与 input_ids 形状相同的零张量shifted_input_ids[:,1:] = input_ids[:, :-1].clone()# 将 input_ids 向右移动一位shifted_input_ids[:,0] = decoder_start_token_id# 在首位插入 decoder_start_token_idifpad_token_idisNone...
input_embeds可选。替代 input_ids,我们可以直接输入 Embedding 后的 Tensor。形状为(batch_size, sequence_length, embedding_dim)。 encoder_hidden_states可选。encoder 最后一层输出的隐藏状态序列,模型配置为 decoder 时使用。形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。
encoder_inputs = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(encoder_inputs) # 解码器 decoder_inputs = Embedding(vocab_size, model_size)(inputs) decoder_inputs += positional_encoding(tf.range(tf.shape(inputs)[1]), model_size) for i in range(num_decoder_layers): ...