阿里云虚拟主机多网站,广告设计公司朋友圈第一条怎么发,长春网站业务哪个公司好,库存管理系统软件哪个好NLP实践——LLM生成过程中防止重复 1. 准备工作2. 问题分析3. 创建processor3.1 防止重复生成的processor3.2 防止数字无规则循环的processor 4. 使用 本文介绍如何使用LogitsProcessor避免大模型在生成过程中出现重复的问题。
1. 准备工作
首先实例化一个大模型#xff0c;… NLP实践——LLM生成过程中防止重复 1. 准备工作2. 问题分析3. 创建processor3.1 防止重复生成的processor3.2 防止数字无规则循环的processor 4. 使用 本文介绍如何使用LogitsProcessor避免大模型在生成过程中出现重复的问题。
1. 准备工作
首先实例化一个大模型以GLM2为例
import re
import os
import json
import random
from typing import *
from copy import deepcopyimport torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers.generation.logits_process import LogitsProcessor, LogitsProcessorList
from transformers.generation.stopping_criteria import StoppingCriteriaList, MaxNewTokensCriteria, StoppingCriteria创建模型
tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(.../ChatGLM2/, trust_remote_codeTrue)
model AutoModel.from_pretrained(.../ChatGLM2/, trust_remote_codeTrue).half()
model.to(cuda:0)2. 问题分析
接下来思考一下如何防止模型不停的重复呢重复分为几种情况一个字符循环出现或者多个字符循环出现例如
abcdeeeeee
abcdededede从生成的过程来考虑防止模型生成重复的内容第一步自然是要判断模型陷入了重复第二步就是打断它重复的过程也就是将重复的token在当前step生成的时候将其概率设置为-inf那么重复的过程自然就停止了。
3. 创建processor
3.1 防止重复生成的processor
先来解决如何判定重复。这里直接去leetcode上找一个题获取一个字符串中最大的重复片段解法如下
def longest_dup_substring(s: str) - str:# 生成两个进制a1, a2 random.randint(26, 100), random.randint(26, 100)# 生成两个模mod1, mod2 random.randint(10**97, 2**31-1), random.randint(10**97, 2**31-1)n len(s)# 先对所有字符进行编码arr [ord(c)-ord(a) for c in s]# 二分查找的范围是[1, n-1]l, r 1, n-1length, start 0, -1while l r:m l (r - l 1) // 2idx check(arr, m, a1, a2, mod1, mod2)# 有重复子串移动左边界if idx ! -1:l m 1length mstart idx# 无重复子串移动右边界else:r m - 1return s[start:startlength] if start ! -1 else def check(arr, m, a1, a2, mod1, mod2):n len(arr)aL1, aL2 pow(a1, m, mod1), pow(a2, m, mod2)h1, h2 0, 0for i in range(m):h1 (h1 * a1 arr[i]) % mod1h2 (h2 * a2 arr[i]) % mod2# 存储一个编码组合是否出现过seen {(h1, h2)}for start in range(1, n - m 1):h1 (h1 * a1 - arr[start - 1] * aL1 arr[start m - 1]) % mod1h2 (h2 * a2 - arr[start - 1] * aL2 arr[start m - 1]) % mod2# 如果重复则返回重复串的起点if (h1, h2) in seen:return startseen.add((h1, h2))# 没有重复则返回-1return -1效果如下
longestDupSubstring(埃尔多安经济学可以重振经济土耳其土耳其)
# 土耳其那么我们就可以写一个processor在每一个step即将生成的时候判定一下是否之前已经生成的结果中出现了重复。以及如果出现了重复则禁止重复部分的第一个token例如上面例子中土耳其的土字在当前step被生成。
针对实际使用中由这个processor引发的一些其他的问题我又对这个processor增加了一点规则限制一个比较好用的版本如下。
其中的参数threshold是判断重复多少的情况算作循环例如将threshold设置为10那么如果重复部分的长度是3重复了3次3×39则不被判定为陷入了循环而如果重复了4次3×412则被判定为循环此时processor将发挥效果了。
class ForbidDuplicationProcessor(LogitsProcessor):防止生成的内容陷入循环。当循环内容与循环次数之乘积大于指定次数则在生成下一个token时将循环内容的第一个token概率设置为0---------------ver: 2023-08-17by: changhongyudef __init__(self, tokenizer, threshold: int 10):self.tokenizer tokenizerself.threshold thresholddef __call__(self, input_ids: torch.LongTensor, scores: torch.FloatTensor) - torch.FloatTensor:current_sequence self.tokenizer.decode(input_ids[0][current_token_len: ])current_dup_str longest_dup_substring(current_sequence)if len(current_dup_str):# 如果存在重复子序列则根据其长度与重复次数判断是否禁止循环if len(current_dup_str) 1 or (len(current_dup_str) 1 and current_dup_str * self.threshold in current_sequence):if len(current_dup_str) * current_sequence.count(current_dup_str) self.threshold:token_ids self.tokenizer.encode(current_dup_str)# 获取截止目前的上一个tokenlast_token input_ids[0][-1].detach().cpu().numpy().tolist()if len(token_ids) and last_token token_ids[-1]:# 如果截止目前的上一个token与重复部分的最后一个token一致# 说明即将触发重复, 先把重复部分的第一个token禁掉scores[:, token_ids[0]] 0# 然后按出现比率判断是否重复部分内还有其他重复for token_id in token_ids:if token_ids.count(token_id) * len(token_ids) 1.2:scores[:, token_id] 0return scores需要注意的是为了获取当前的序列已经生成的长度需要在processor的外部也就是与model.generate同级的结构处定义一个全局变量current_token_len。
global current_token_len3.2 防止数字无规则循环的processor
出了上述的情况还有一种常见的循环无法利用上面的规则解决即数字无规则循环的情况。针对这个场景创建另一个processor只要连续出现的数字出现次数大于一定的阈值则禁止当前step再次生成数字。
class MaxConsecutiveProcessor(LogitsProcessor):给定一个集合集合中的字符最多连续若干次下一次生成时不能再出现该集合中的字符---------------ver: 2023-08-17by: changhongyu---------------修复bugver: 2023-09-11def __init__(self, consecutive_token_ids, max_num: int 10):self.consecutive_token_ids consecutive_token_idsself.max_num max_numdef __call__(self, input_ids: torch.LongTensor, scores: torch.FloatTensor) - torch.FloatTensor:input_ids_list input_ids.squeeze(0).detach().cpu().numpy().tolist()cur_num 0for token in input_ids_list[::-1]:if token in self.consecutive_token_ids:cur_num 1else:breakif cur_num self.max_num:# 如果连续次数超过阈值那集合中的所有token在下一个step都不可以再出现for token_id in self.consecutive_token_ids:scores[..., token_id] 0return scores4. 使用
使用方法非常简单首先创建processor容器。对processor不熟悉的同学可以去看之前的文章有非常详细的介绍。
logits_processor LogitsProcessorList()然后对于ChatGLM而言需要先添加其默认的processor
logits_processor.append(InvalidScoreLogitsProcessor())接下来再添加防止陷入循环的两个processor
number_tokens [str(i) for i in range(10)] [., -]
number_token_ids [tokenizer.convert_tokens_to_ids(tok) for tok in number_tokens]
logits_processor.append(ForbidDuplicationProcessor(tokenizer))
logits_processor.append(MaxConsecutiveProcessor(number_token_ids))最后在调用generate的时候把logits_processor作为参数传进去就可以了。
以上便是使用logits_processor来防止大模型在生成过程中陷入循环的方法。经过我的反复调整基本可以覆盖大多数情景如果在使用中遇到了bug也欢迎指出。
