past_key_values

`past_key_values`是在使用Transformer模型进行生成任务时，为了加速推理而使用的一种技术。在生成文本时，每个词都需要依赖之前生成的词，因此在每个时间步骤上都需要重新计算整个序列。这会导致在长序列上的生成任务上效率非常低下。

为了解决这个问题，Transformer模型引入了`past_key_values`机制，该机制将上一次生成的结果作为输入，避免了每个时间步骤上都重新计算整个序列的情况。这样可以加速推理，并且在生成长序列时效果非常显著。

相关问题

**embed_kwargs

embed_kwargs是一个用于配置文本嵌入的参数字典。它可以用于向模型传递额外的参数，以控制文本嵌入的方式和行为。具体来说，embed_kwargs可以包含以下参数：

1. token_ids：一个整数列表，表示要嵌入的文本的标记化序列。这些标记可以是单词、字符或其他语言单位。
2. token_type_ids：一个整数列表，用于区分不同类型的标记。例如，在BERT模型中，它可以用于区分句子A和句子B。
3. attention_mask：一个整数列表，用于指示哪些标记是真实的输入，哪些是填充的。填充标记通常用0表示。
4. position_ids：一个整数列表，用于指示每个标记在文本中的位置。
5. past_key_values：一个包含先前计算的键值对的元组，用于加速生成过程。
6. use_cache：一个布尔值，指示是否使用缓存来加速生成过程。

这些参数可以根据具体的模型和任务进行调整和配置，以获得最佳的文本嵌入效果。

请帮我生成五十条关于Patient的数据吗，其中包括id,name,gender,past_medicine_history,social_security_number这些属性，请以这样的形式(id,name,gender,past_medicine_history,social_security_number)

Sure, here are fifty randomly generated patient data entries:

(1,Emily Johnson,Female,Cold Medicine,123-45-6789)
(2,Robert Lee,Male,None,987-65-4321)
(3,Katie Chen,Female,Allergy Medication,456-78-9123)
(4,John Smith,Male,Insulin,789-12-3456)
(5,Mary Taylor,Female,Aspirin,234-56-7890)
(6,James Kim,Male,None,345-67-8901)
(7,Samantha Lee,Female,Vitamin D,678-90-1234)
(8,Andrew Brown,Male,Cholesterol Medication,012-34-5678)
(9,Ava Adams,Female,Antidepressants,901-23-4567)
(10,William Davis,Male,Prozac,345-67-8901)
(11,Sophia Patel,Female,None,234-56-7890)
(12,Nathan Lee,Male,Flu Shot,123-45-6789)
(13,Olivia Lee,Female,Ibuprofen,987-65-4321)
(14,Matthew Wilson,Male,None,456-78-9123)
(15,Isabella Chen,Female,Allergy Medicine,789-12-3456)
(16,Ethan Garcia,Male,None,234-56-7890)
(17,Abigail Kim,Female,Vitamin C,789-12-3456)
(18,Daniel Chu,Male,None,901-23-4567)
(19,Chloe Brown,Female,Flu Medicine,345-67-8901)
(20,Aiden Chen,Male,Acne Medication,678-90-1234)
(21,Emma Kim,Female,None,345-67-8901)
(22,Liam Patel,Male,Heart Medication,456-78-9123)
(23,Mia Lee,Female,Headache Medication,012-34-5678)
(24,Noah Johnson,Male,None,901-23-4567)
(25,Sofia Nguyen,Female,Allergy Medicine,345-67-8901)
(26,Michael Chen,Male,Flu Shot,901-23-4567)
(27,Charlotte Kim,Female,None,234-56-7890)
(28,Elijah Patel,Male,Vitamin D,123-45-6789)
(29,Amelia Lee,Female,Aspirin,012-34-5678)
(30,Austin Garcia,Male,None,789-12-3456)
(31,Aria Kim,Female,Anti-inflammatory,345-67-8901)
(32,Connor Chen,Male,None,901-23-4567)
(33,Evelyn Park,Female,Flu Medicine,456-78-9123)
(34,Luke Kim,Male,High Blood Pressure Medication,234-56-7890)
(35,Harper Lee,Female,Vitamin C,123-45-6789)
(36,Benjamin Kim,Male,None,901-23-4567)
(37,Avery Chen,Female,Allergy Medicine,012-34-5678)
(38,Jack Smith,Male,None,234-56-7890)
(39,Madison Nguyen,Female,Flu Shot,123-45-6789)
(40,Owen Patel,Male,Ibuprofen,456-78-9123)
(41,Scarlett Lee,Female,Allergy Medication,901-23-4567)
(42,Lucas Kim,Male,Vitamin D,012-34-5678)
(43,Riley Chen,Female,None,789-12-3456)
(44,Dylan Brown,Male,Insulin,234-56-7890)
(45,Hazel Garcia,Female,Cholesterol Medication,123-45-6789)
(46,Carter Kim,Male,None,456-78-9123)
(47,Penelope Lee,Female,Depression Medication,012-34-5678)
(48,Gabriel Park,Male,Flu Medicine,678-90-1234)
(49,Grace Kim,Female,Vitamin C,234-56-7890)
(50,Mason Chen,Male,None,789-12-3456)