百度网站提交入口,网络网站建设的意义,wordpress加速网站插件,设计教程网站在 Hugging Face 的 transformers 库中#xff0c;GPT#xff08;Generative Pre-trained Transformer#xff09;类的模型有两个常用的生成文本的方法#xff1a;generate 和 chat。这两个方法在使用上有一些区别。通常公司发布的 LLM 模型会有一个基础版本#xff0c;还… 在 Hugging Face 的 transformers 库中GPTGenerative Pre-trained Transformer类的模型有两个常用的生成文本的方法generate 和 chat。这两个方法在使用上有一些区别。通常公司发布的 LLM 模型会有一个基础版本还会有一个 Chat 版本。比如Qwen-7B基础版本和 Qwen-7B-ChatChat 版本。
1. generate 方法
generate 方法是模型的原生方法用于生成文本。通常用于批量生成文本数据可以根据特定的输入和条件生成一组文本。使用时需要传递一些参数如 max_length生成文本的最大长度、num_beams束搜索的数量用于增强生成的多样性等。
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizermodel_name gpt2
model GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)input_text Once upon a time,
generated_text model.generate(tokenizer.encode(input_text, return_tensorspt), max_length50, num_beams5)[0]
print(tokenizer.decode(generated_text, skip_special_tokensTrue))2. chat 方法
chat 方法是一个高级的便捷方法通常用于模拟对话。提供了更简单的用户交互方式以模拟对话流程尤其在聊天式应用中更为方便。它内部调用了 generate 方法但提供了更加简化的输入输出接口。
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizermodel_name gpt2
model GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)chat_history [{role:system, content:You are a helpful assistant.},{role:user, content:Who won the world series in 2020?},{role:assistant, content:The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020.},
]user_input Who won the Super Bowl in 2021?
chat_history.append({role:user, content:user_input})# 使用 chat 方法进行对话
response model.chat(chat_history)
print(response)总体来说generate 方法更加灵活适用于更多的生成任务而 chat 方法则提供了更高级别、更易于使用的接口适用于聊天式应用中。选择使用哪个方法通常取决于你的具体需求和使用场景。
