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。

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input_ids = inputs.input_ids.to(model.device) attention_mask = inputs.attention_mask.to(model.device) # 生成 outputs = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=128) # 将token转换为文字 output_str = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True) output_str = [s.replace(" ","") for s in output_str] print(output_str)这是什么意思

这段代码是使用已经处理好的样本输入到模型中进行推理，并将模型的输出转换为文字格式。具体来说，"input_ids = inputs.input_ids.to(model.device)" 和 "attention_mask = inputs.attention_mask.to(model.device)" 将样本的input_ids和attention_mask转移到模型所在的设备上；"outputs = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=128)" 是使用模型对输入进行推理，生成模型的输出；"tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)" 将模型的输出转换为文字格式，同时去除掉一些特殊的标记；"[s.replace(" ","") for s in output_str]" 是将输出中的空格去掉，最终输出生成的文字结果。也就是说，这段代码的作用是使用模型对输入进行推理，生成相应的输出，并将输出转换成可以阅读的文字格式。