decoder_start_token_id (int, optional) - 如果一个编码器-解码器模型以不同于bos的 token开始解码,则这就是该token的id。 Part2配置基本使用 1使用预训练模型定义的生成参数 我们可以这么使用、保存预训练模型已经定义好的参数: from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextGenerationPipelin...
通过上述方法,Self-Lengthen框架为长文本生成提供了一种新的路径,利用现有的知识和技能,自主提升LLMs的输出能力,而不依赖外部的数据或专有模型。这一创新的训练方法为未来长文本生成的发展奠定了基础。 3 训练过程中的关键步骤 Self-Lengthen框架的训练过程经过几个重要的步骤,这些步骤为提升大型语言模型(LLMs)在长文...
该工具利用一个采样算法对LLM的词汇选择进行巧妙偏移，插入一个能被相关检测软件识别的签名。这既可以通过一种“扭曲”路径实现——该路径能提高水印质量但会轻微影响输出质量，或是通过一种能保留文本质量的“非扭曲”路径。论文作者团队在多个公开模型上评估了这些水印的可检测性，发现SynthID-Text的可检测性优于当前...
大型语言模型在文本生成方面展现出了卓越的能力,这些能力主要体现在以下几个方面: 高效性:大型语言模型通过深度学习和大量的文本数据训练,能够快速理解和生成自然语言文本。与人工撰写相比,模型能够在极短的时间内完成大量文本的生成,极大地提高了文本创作的效率。 高质量:这些模型在训练过程中学习了语言的复杂结构和规则...
比如在自动写作工具中,为了避免生成重复内容,系统会使用对比搜索来确保输出内容丰富且不重复,比如在写一篇文章时,不会重复使用相同的短语或句子。这种策略特别适合那些需要创新和新颖性的场景。通过这些不同的策略,大语言模型能够根据具体需求灵活地生成各种类型的文本,使得应用更加智能和人性化。希望这篇文章能帮大家更...
大语言模型文本生成是一种基于深度学习的自然语言处理技术,它通过训练大规模语料库来学习语言规律,并生成具有相似统计特征的新文本。大语言模型的核心是建立一个统计模型,用来估计文本序列中每个词语或字符出现的概率,从而实现语言生成、语言理解等自然语言处理任务。在文本生成中,大语言模型通常使用基于字符或基于单词的方...
文本生成的简明背景许可证Hugging Face 的生态中面向大语言模型的服务参数高效的微调 文本生成的简明背景 文本生成模型本质上是以补全文本或者根据提示词生成文本为目的训练的。补全文本的模型被称之为条件语言模型 (Causal Language Models)，有著名的例子比如 OpenAI 的 GPT-3 和 Meta AI 的 Llama。Causal LM Output...
【大型语言模型(LLM)文本生成的理论速度极限】 - LLM文本生成是一个按词(token)顺序进行的过程,当前词生成时依赖之前的所有词的状态,不存在并行的可能。 - LLM主要包含两个运算:矩阵向量乘法和注意力计算,...
大语言模型(LLM)是深度学习的一个重要成果,通过训练大规模的神经网络来学习语言的表现形式。随着LLM的发展,它们已经成为自然语言处理领域的主流技术,广泛应用于文本分类、语言生成和文本摘要等任务。一、文本分类文本分类是自然语言处理领域中的一个基础任务,旨在将给定的文本自动归类到预定义的类别中。LLM在文本分类中发...