output=model.generate(input_ids,max_length=100,repetition_penalty=1.2) 在这个例子中,repetition_penalty设置为1.2,意味着模型在生成文本时会轻微惩罚重复的词组,以增加生成文本的多样性。 如果repetition_penalty大于1,减少重复词的生成概率。 如果repetition_penalty等于1,保持原有生成策略。 如果repetition_penalty小于...
"input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids# 使用 repetition_penalty 参数output = model.generate(input_ids, max_length=100, repetition_penalty=1.2) 在这个例子中,repetition_penalty设置为1.2,意味着模型在生成文本时会轻微惩罚重复的词组,以增加生成文本的多样性。 如果repetition_...
调用generate支持以下对于text-decoder、text-to-text、speech-to-text和vision-to-text模型的生成方法:如果num_beams=1且do_sample=False,则使用贪婪搜索,调用~generation.GenerationMixin.greedy_search。如果penalty_alpha>0且top_k>1,则使用对比搜索,调用~generation.GenerationMixin.contrastive_search。如果num_beams=...
diversity_penalty (浮点数,可选,默认为 0.0): 如果生成的某个时间点的令牌与同一组其他束的令牌相同,将从束的分数中减去 diversity_penalty。请注意,只有当 group beam search 启用时,diversity_penalty 才有效。 repetition_penalty (浮点数,可选,默认为 1.0): 重复惩罚参数。1.0 表示没有惩罚。有关更多详细信...
exponential_decay_length_penalty (tuple(int, float), optional):生成一定数量的token之后,施加一个指数增长的长度惩罚,格式为 (start_index, decay_factor),前者表示从开始施加惩罚的索引,后者表示指数衰减因子。 三、函数输出含义 若return_dict_in_generate=True或者config.return_dict_in_generate=True时返回 Mod...
换句话说,操纵 logit 是另一个 维度,除了选择解码策略外,您还可以根据维度进行操作。流行的 logits 操作策略包括 、和— 您可以在GenerationConfig类中查看完整列表。generate()top_pmin_prepetition_penalty 贪婪搜索 generate默认情况下使用贪婪搜索解码,因此您不必传递任何参数即可启用它。这意味着参数设置为 1 和...
generate方法还有几个正文未提及的参数,这里我们简要解释一下它们! min_length用于强制模型在达到min_length之前不生成 EOS。这在摘要场景中使用得比较多,但如果用户想要更长的文本输出,也会很有用。 repetition_penalty可用于对生成重复的单词这一行为进行惩罚。它首先由Keskar 等人 (2019)引入,在Welleck 等人 (2019...
repetition_penalty (float, optional, 默认为 1) — 用于重复惩罚的参数,将在模型的generate方法中默认使用。1.0 表示没有惩罚。 length_penalty (float, optional, 默认为 1) — 用于基于束的生成的长度的指数惩罚。它作为指数应用于序列长度,然后用于分割序列的分数。由于分数是序列的对数似然(即负数),length_...
repetition penalty:对已出现过的token给出惩罚项系数。 5、MindFormers实现文本生成接口 mindformers/generation/text generator.py中,GeneratorMixin接口实现了文本生成流程; 通过继承关系,各语言模型都具备了调用.generate()接口进行文本生成推理流程。 2.3.2 增量推理与流式推理特性介绍 ...
instructions carefully. Respond using markdown.", name=None, function_call=None), ChatMessage(role='user', content='你好', name=None, function_call=None)], 'temperature': 0.8, 'top_p': 0.8, 'max_tokens': 100, 'echo': False, 'stream': False, 'repetition_penalty': 1.1, 'tools': ...