这个类对外提供的方法是generate(),通过调参能完成以下事情: greedy decoding:当num_beams=1而且do_sample=False时,调用greedy_search()方法,每个step生成条件概率最高的词,因此生成单条文本。multinomial sampling:当num_beams=1且do_sample=True时,调用sample()方法,对词表做一个采样,而不是选条件概率最高的词,...
`transformers`库中的`generate()`方法用于生成文本序列。以下是该方法的一些参数: * `input_ids`:输入的token IDs,通常是一个长度为1的列表。 * `max_length`:生成文本的最大长度。 * `temperature`:控制生成文本多样性的参数。较低的值会产生更少的变体,而较高的值会产生更多的变体。 * `do_sample`:...
您可以通过传递相应的参数来覆盖任何 generation_config,例如 .generate(inputs, num_beams=4, do_sample=True)。 有关生成策略的概述和代码示例,请参见 以下指南。 </提示> 第二段描述了这个方法对应的入参体系 参数: inputs (torch.Tensor of varying shape depending on the modality,optional): 生成使用的...
sample_outputs = model.generate( input_ids, do_sample=True, max_length=50, top_k=50, top_p=0.95, num_return_sequences=3 ) print("Output:\n" + 100 *'-') for i, sample_output in enumerate(sample_outputs): print("{}: {}".format(i, tokenizer.decode(sample_output, skip_special_...
只要将do_sample这个参数设置为True, top_k设置为0就可以实现随机采样。 # activate sampling and deactivate top_k by setting top_k sampling to 0 sample_outputs = model.generate( input_ids, do_sample=True, max_length=50, num_return_sequences = 5, ...
在transformer库中的generate方法默认使用的策略就是greedy search,调用时不传任何参数即可,或者同时指定do_sample=False, num_beams=1,示例代码如下: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer prompt = "I look forward to" checkpoint = "distilgpt2" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained...
import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModeltokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2-large')input_ids = tokenizer('DeepMind Company is', return_tensors='pt').input_idsmodel = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-large')torch.manual_seed(0.)output = model.generate(input_ids, do_sample=...
将语言模型头用于模型的生成序列的 tokenID。<提示警告={true}>大多数生成控制参数都设置在 generation_config 中,如果没有传递,则将设置为模型的默认生成配置。您可以通过传递相应的参数来覆盖任何 generation_config,例如.generate(inputs,num_beams=4,do_sample=True)。
output = model.generate(**inputs, do_sample =True, fine_temperature =0.4, coarse_temperature =0.8) # get the end time end_event.record() torch.cuda.synchronize() # measure memory footprint and elapsed time max_memory = torch.cuda.max_memory_allocated(device) ...
output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=n_steps, do_sample=False)print(tokenizer.decode(output[0])) Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation. Transformers are the most popular toy line in the world, ...