用Transformers实现简单的大模型文本生成

本文主要是介绍用Transformers实现简单的大模型文本生成，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

根据输入的prompt，生成一段指定长度的文字。Llama跑起来太慢了，这里用GPT-2作为列子。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import torchtokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2", pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)prompt_text = "This is a nice story that makes me"
max_gen_len = 9
input_ids = tokenizer.encode(prompt_text, return_tensors="pt")
prompt_len = input_ids.shape[-1]
print(f'length of prompt: {prompt_len}, length of generation: {max_gen_len}')print('>>> Way 1: Use `model.generate()` to generate tokens with KV cache')
generated_ids = model.generate(input_ids, max_length=prompt_len+max_gen_len, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
print('generated_ids:', generated_ids)
generated_text = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
print('generated_text:', generated_text)print('>>> Way 2: Use `for loop` to generate tokens with KV cache')
past_key_values = None
print('Prefill Stage..')
outputs = model(input_ids=input_ids, past_key_values=past_key_values, use_cache=True)
past_key_values = outputs.past_key_values
pred_token_idx = outputs.logits[:, -1, :].argmax(dim=-1).unsqueeze(1)
generated_ids = [pred_token_idx.item()]
print('Decoding/Generating Stage..')
for _ in range(max_gen_len - 1):outputs = model(input_ids=pred_token_idx, past_key_values=past_key_values, use_cache=True)past_key_values = outputs.past_key_values  # if use_cache=False, past_key_values=Nonepred_token_idx = outputs.logits[:, -1, :].argmax(dim=-1).unsqueeze(1)generated_ids.append(pred_token_idx.item())
print('generated_ids:', generated_ids)
generated_text = tokenizer.decode(torch.Tensor(generated_ids), skip_special_tokens=True)
print('generated_text:', prompt_text + generated_text)

这里提供了两种方法实现文本生成：

• model.generate()：给模型输入prompt，一次性得到所有输出的token，最方便的写法
• for loop：这是StreamingLLM中给的代码例子，也揭示了自回归生成的原理。首先是prefill阶段，输入prompt，得到KV cache和生成的第一个token；然后是decoding/generating阶段，开始自回归生成token，每次生成的模型输入是当前新token和KV cache，每生成一个token都会自动更新KV cache

最终，可以看到两种方法生成的文本是一模一样的：

进一步探究自回归过程中维度的变化：

这个就是标准的自回归生成任务了，不管是GPT还是Llama，都是如此（至少PyTorch版本都是这样的，Flax版本的KV cache有点奇怪，用的lax.dynamic_update_slice(cached_key.value, key, indices)，KV cache的维度并没有随着token的生成而增加…不太明白）。

这篇关于用Transformers实现简单的大模型文本生成的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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