token softmax

Token softmax是指对一个序列中的每个token应用softmax函数的操作。softmax函数将每个token的概率值转换为介于0和1之间的实数，表示该token在整个序列中的相对重要性或权重。该操作常用于自然语言处理任务中，例如语言模型、机器翻译和序列标注等。通过token softmax，我们可以得到每个token的概率分布，从而对序列进行进一步的分析和处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

for _ in range(generate_max_len): outputs = model(input_ids=curr_input_tensor) next_token_logits = outputs[0][-1, :] #size:[vocab size] # 对于已生成的结果generated中的每个token添加一个重复惩罚项，降低其生成概率 for id_ in set(generated): next_token_logits[id_] /= repetition_penalty # 对于[UNK]的概率设为无穷小，也就是说模型的预测结果不可能是[UNK]这个token next_token_logits[tokenizer.convert_tokens_to_ids('[UNK]')] = -float('Inf') filtered_logits = top_k_top_p_filtering(next_token_logits, top_k=topk, top_p=topp) # torch.multinomial表示从候选集合中无放回地进行抽取num_samples个元素，权重越高，抽到的几率越高，返回元素的下标 next_token = torch.multinomial(F.softmax(filtered_logits, dim=-1), num_samples=1) if next_token.item() == tokenizer.sep_token_id: # 遇到[SEP]则表明response生成结束 break generated.append(next_token.item()) curr_input_tensor = torch.cat((curr_input_tensor, next_token), dim=0) text = tokenizer.convert_ids_to_tokens(generated) print("summary:" + "".join(text))这段什么意思

这段代码是用于基于预训练的语言模型生成文本的过程。它使用了top-k和top-p采样的技术，以及一个重复惩罚项，来生成一个在给定前缀下的文本摘要。其中，top-k采样是指从预测的概率分布中选择前k个最高概率的token，top-p采样是指从预测的概率分布中选择累计概率超过一个阈值p的所有token。这样可以增加生成文本的多样性。重复惩罚项是为了防止模型重复生成相同的token。具体来说，对于已经生成的token，它们在下一次生成时的概率会进行一定的惩罚，以降低它们被重复生成的概率。另外，对于[UNK]这个token，模型的预测结果不可能是它，因此它的概率被设为无穷小。最终，生成的文本在遇到[SEP]这个token时结束，输出生成的文本摘要。

这段代码的作用是什么 for idx in range(seq.size(1)): # produce a word at each step outputs = model(prompt,user, item, text, None) last_token = outputs.logits[:, -1, :] # the last token, (batch_size, ntoken) word_prob = torch.softmax(last_token, dim=-1) token = torch.argmax(word_prob, dim=1, keepdim=True) # (batch_size, 1), pick the one with the largest probability text = torch.cat([text, token], 1) # (batch_size, len++) ids = text[:, 1:].tolist() # remove bos, (batch_size, seq_len) idss_predict.extend(ids)

这段代码的作用是对一个序列的第二维进行循环遍历，其中seq是一个Tensor类型的序列。具体操作是通过range()函数来生成一个从0到seq.size(1)-1的整数序列，然后用for循环依次遍历这个整数序列中的每一个元素，将其保存在变量idx中，以便进行后续的操作。