语言模型中的top_p是什么意思
时间: 2023-08-12 20:05:40 浏览: 200
Top-p(或称为nucleus)采样是一种用于生成文本的策略,它控制了生成单词时的选择范围。在Top-p采样中,模型将根据每个单词的概率分布进行采样,但仅限于概率总和最高的前p个单词。也就是说,Top-p采样是从一个概率分布中采样,直到累计概率超过预设的阈值p,然后从这些单词中等概率地随机选择一个作为输出。这种方法可以避免生成不太可能的、不连贯或者不合理的句子。
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。
具体代码是什么呢
ChitGPT的代码是基于Hugging Face的transformers库实现的。下面是一个简单的示例代码:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small")
# 与机器人对话
chat_history_ids = None
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("User: ")
# 将用户输入编码为输入向量
input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
# 将输入向量输入模型,生成输出向量
if chat_history_ids is None:
chat_history_ids = input_ids
else:
chat_history_ids = torch.cat([chat_history_ids, input_ids], dim=-1)
bot_output = model.generate(
chat_history_ids,
max_length=1000,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
top_p=0.92,
temperature=0.85,
do_sample=True,
num_return_sequences=1,
)
# 将输出向量解码为机器人回复文本
bot_output_text = tokenizer.decode(bot_output[0], skip_special_tokens=True)
print("Bot:", bot_output_text)
# 如果用户输入了 "bye",则退出对话
if user_input.lower() == "bye":
break
```
这段代码使用了微软研究院发布的DialoGPT-small模型,可以与用户进行简单的自然语言对话。