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。