以Transformers 中网络结构进行解读。 代码位置: transformers/src/transformers/models/llama/modeling_llama.py1、LlamaModel对于 llama 在 transformers 中的类是 LlamaModel,该类的继承关系如下:LlamaMode…
1、PreTrainedModel 基类 代码位置:transformers/src/transformers/models/llama/modeling_llama.py transformers 中的模型如果使用bitsandbytes量化,只需要在from_pretrained()中添加相应的字段,举例子如下: fromtransformersimportAutoModelForCausalLMmodel_8bit=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m",l...
在这个例子中,首先定义了LlamaPreTrainedModel类作为 llama 模型的基类,它继承自PreTrainedModel。在这个基类中,我们指定了一些 llama 模型特有的属性,比如配置类LlamaConfig、模型前缀 model、支持梯度检查点(gradient checkpointing)、跳过的模块列表 _no_split_modules 等等。 然后,我们基于这个基类分别定义了LlamaModel、...
CrossEntropyLoss, MSELoss from transformers.activations import ACT2FN from transformers.modeling_outputs import BaseModelOutputWithPast, CausalLMOutputWithPast, SequenceClassifierOutputWithPast from
PreTrainedModel(transformers.modeling_utils.PretrainedModel) 是所有模型的基类。所以你如果看到一个模型取名为LlamaForCausalLM,那你就可以知道这个模型的输出格式大概率就是自回归输出,即前面提到的CausalLMOutput。为什么说大概率呢,因为自回归输出还有蛮多种的,赶时间的朋友看到这就可以切换到其他文章了,至此你应该也...
PreTrainedModel(transformers.modeling_utils.PretrainedModel) 是所有模型的基类。所以你如果看到一个模型取名为LlamaForCausalLM,那你就可以知道这个模型的输出格式大概率就是自回归输出,即前面提到的CausalLMOutput。为什么说大概率呢,因为自回归输出还有蛮多种的,赶时间的朋友看到这就可以切换到其他文章了,至此你应该也...
File~/Developer/python39_env/lib/python3.9/site-packages/transformers/models/llama/modeling_llama.py:736, in LlamaForCausalLM.prepare_inputs_for_generation(self, input_ids, past_key_values, attention_mask, inputs_embeds, **kwargs) 733 position_ids = kwargs.get("position_ids", None) ...
の続きだが、Swallowを使って系列ラベリングをおこなうべく、LlamaForTokenClassificationを書いてみた。 fromtypingimportList,Optional,Tuple,Unionimporttorchfromtorchimportnnfromtransformers.modeling_outputsimportTokenClassifierOutputfromtransformers.file_utilsimportadd_start_docstrings_to_model_forwardfromtransformers...
ModuleNotFoundError: No module named 'transformers_modules.mPLUG-Owl2' RuntimeError: Failed to import transformers.models.llama.modeling_llama because of the following error (look up to see its traceback): [Errno 13] Permission denied: '/root/anaconda3' ...
BERT 有两个训练任务:Masked Language Modeling (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)。在 MLM 中,15% 的令牌被屏蔽,80% 被 MASK 令牌替换,10% 被随机令牌替换,10% 保持不变。模型会预测正确的 令牌,而损失仅在这 15% 的屏蔽令牌上计算。在 NSP 中,模型预测第二个文本是否跟在第一个文本之后。预测...