动易网站安装,厦门 网站设计,域名抢注网站,dede网站地图样式修改在LLM#xff08;Language Model#xff09;中#xff0c;Transformer是一种用来处理自然语言任务的模型架构。下面是Transformer模型中的调用过程和步骤的简要介绍#xff1a;
数据预处理#xff1a;将原始文本转换为模型可以理解的数字形式。这通常包括分词、编码和填充…在LLMLanguage Model中Transformer是一种用来处理自然语言任务的模型架构。下面是Transformer模型中的调用过程和步骤的简要介绍
数据预处理将原始文本转换为模型可以理解的数字形式。这通常包括分词、编码和填充等操作。
嵌入层Embedding Layer将输入的词索引转换为稠密的词向量。Transformer中嵌入层有两个子层位置编码和嵌入层。
编码器EncoderTransformer由多个编码器堆叠而成。每个编码器由两个子层组成自注意力层Self-Attention Layer和前馈神经网络层Feed-Forward Neural Network Layer。
自注意力层通过计算输入序列中单词之间的相互关系为每个单词生成一个上下文相关的表示。自注意力层的输入是词嵌入和位置编码输出是经过自注意力计算的编码。
前馈神经网络层通过对自注意力层的输出进行一系列线性和非线性变换得到最终的编码输出。
解码器Decoder与编码器类似解码器也是多个堆叠的层每个层由三个子层组成自注意力层、编码器-解码器注意力层Encoder-Decoder Attention Layer和前馈神经网络层。
编码器-解码器注意力层在解码器中这一层用于获取编码器输出的信息以帮助生成下一个单词的预测。
线性和softmax层通过线性变换和softmax激活函数将最终的解码器输出转换为预测的词序列。
下面是少量代码示例展示如何在PyTorch中使用Transformer模型
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.nn import Transformerclass TransformerModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_heads, num_layers):super(TransformerModel, self).__init__()self.embedding nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)self.transformer nn.Transformer(d_modelembed_dim, nheadnum_heads, num_encoder_layersnum_layers)def forward(self, src):src_embed self.embedding(src)output self.transformer(src_embed)return output
在LLM (Language Model) 中的Transformer模型中通过以下步骤进行调用
导入必要的库和模块
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel加载预训练模型和分词器
tokenizer GPT2Tokenizer.from_pretrained(gpt2)
model GPT2LMHeadModel.from_pretrained(gpt2)在这个例子中我们使用了gpt2预训练模型和对应的分词器。
处理输入文本
input_text 输入你想要生成的文本
input_ids tokenizer.encode(input_text, return_tensorspt)使用分词器的encode方法将输入文本编码为模型可接受的输入张量。
生成文本
outputs model.generate(input_ids, max_length100, num_return_sequences5)使用模型的generate方法生成文本。input_ids是输入张量max_length指定生成文本的最大长度num_return_sequences指定生成的文本序列数量。
解码生成的文本
generated_text tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue)
print(generated_text)使用分词器的decode方法将模型生成的输出张量解码为文本并打印生成的文本。
在LLM中有几个关键的概念需要理解
Logits在生成文本时模型会计算每个词的概率分布这些概率分布被称为logits。模型生成的文本会基于这些logits进行采样。Tokenizer分词器将输入的连续文本序列拆分为模型能够理解的词元tokens。它还提供了把模型的输出转化回文本的方法。Model模型是一个神经网络它经过预训练学习了大量的文本数据并能够生成和理解文本。
Prompt是指在生成文本时提供给模型的初始提示。例如给模型的输入文本是“Once upon a time”那么模型可能会继续生成“there was a beautiful princess”. Prompt可以被用来引导模型生成特定的风格或内容的文本。
下面是一个完整的示例
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModeltokenizer GPT2Tokenizer.from_pretrained(gpt2)
model GPT2LMHeadModel.from_pretrained(gpt2)input_text Once upon a time
input_ids tokenizer.encode(input_text, return_tensorspt)outputs model.generate(input_ids, max_length100, num_return_sequences5)for output in outputs:generated_text tokenizer.decode(output, skip_special_tokensTrue)print(generated_text)这个示例将生成以Once upon a time为初始提示的文本序列并打印出5个生成的文本序列。
