생성을 위한 유틸리티 [[utilities-for-generation]]
이 페이지는 [~generation.GenerationMixin.generate]에서 사용되는 모든 유틸리티 함수들을 나열합니다.
출력을 생성하기 (Generate Outputs) [[generate-outputs]]
[~generation.GenerationMixin.generate]의 출력은 [~utils.ModelOutput]의 하위 클래스의 인스턴스입니다. 이 출력은 [~generation.GenerationMixin.generate]에서 반환되는 모든 정보를 포함하는 데이터 구조체이며, 튜플 또는 딕셔너리로도 사용할 수 있습니다.
다음은 예시입니다:
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("openai-community/gpt2")
inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute and ", return_tensors="pt")
generation_output = model.generate(**inputs, return_dict_in_generate=True, output_scores=True)
generation_output 객체는 [~generation.GenerateDecoderOnlyOutput]입니다. 아래 문서에서 확인할 수 있듯이, 이 클래스는 다음과 같은 속성을 가지고 있습니다:
sequences: 생성된 토큰 시퀀스scores(옵션): 각 생성 단계에서 언어 모델링 헤드의 예측 점수hidden_states(옵션): 각 생성 단계에서 모델의 은닉 상태attentions(옵션): 각 생성 단계에서 모델의 어텐션 가중치
output_scores=True를 전달했기 때문에 scores는 포함되어 있지만, output_hidden_states=True 또는 output_attentions=True를 전달하지 않았으므로 hidden_states와 attentions는 포함되지 않았습니다.
각 속성은 일반적으로 접근할 수 있으며, 모델이 해당 속성을 반환하지 않았다면 None이 반환됩니다. 예를 들어, generation_output.scores는 언어 모델링 헤드에서 생성된 모든 예측 점수를 포함하고 있으며, generation_output.attentions는 None입니다.
generation_output 객체를 튜플로 사용할 경우, None 값이 아닌 속성만 포함됩니다. 예를 들어, loss와 logits라는 두 요소가 포함된 경우:
generation_output[:2]
위 코드는 (generation_output.sequences, generation_output.scores) 튜플을 반환합니다.
generation_output 객체를 딕셔너리로 사용할 경우, None 값이 아닌 속성만 포함됩니다. 예를 들어, sequences와 scores라는 두 개의 키를 가질 수 있습니다.
여기서는 모든 출력 유형을 문서화합니다.
PyTorch [[transformers.generation.GenerateDecoderOnlyOutput]]
[[autodoc]] generation.GenerateDecoderOnlyOutput
[[autodoc]] generation.GenerateEncoderDecoderOutput
[[autodoc]] generation.GenerateBeamDecoderOnlyOutput
[[autodoc]] generation.GenerateBeamEncoderDecoderOutput
TensorFlow [[transformers.generation.TFGreedySearchEncoderDecoderOutput]]
[[autodoc]] generation.TFGreedySearchEncoderDecoderOutput
[[autodoc]] generation.TFGreedySearchDecoderOnlyOutput
[[autodoc]] generation.TFSampleEncoderDecoderOutput
[[autodoc]] generation.TFSampleDecoderOnlyOutput
[[autodoc]] generation.TFBeamSearchEncoderDecoderOutput
[[autodoc]] generation.TFBeamSearchDecoderOnlyOutput
[[autodoc]] generation.TFBeamSampleEncoderDecoderOutput
[[autodoc]] generation.TFBeamSampleDecoderOnlyOutput
[[autodoc]] generation.TFContrastiveSearchEncoderDecoderOutput
[[autodoc]] generation.TFContrastiveSearchDecoderOnlyOutput
FLAX [[transformers.generation.FlaxSampleOutput]]
[[autodoc]] generation.FlaxSampleOutput
[[autodoc]] generation.FlaxGreedySearchOutput
[[autodoc]] generation.FlaxBeamSearchOutput
LogitsProcessor [[logitsprocessor]]
[LogitsProcessor]는 생성 중 언어 모델 헤드의 예측 점수를 수정하는 데 사용됩니다.
PyTorch [[transformers.AlternatingCodebooksLogitsProcessor]]
[[autodoc]] AlternatingCodebooksLogitsProcessor - call
[[autodoc]] ClassifierFreeGuidanceLogitsProcessor - call
[[autodoc]] EncoderNoRepeatNGramLogitsProcessor - call
[[autodoc]] EncoderRepetitionPenaltyLogitsProcessor - call
[[autodoc]] EpsilonLogitsWarper - call
[[autodoc]] EtaLogitsWarper - call
[[autodoc]] ExponentialDecayLengthPenalty - call
[[autodoc]] ForcedBOSTokenLogitsProcessor - call
[[autodoc]] ForcedEOSTokenLogitsProcessor - call
[[autodoc]] HammingDiversityLogitsProcessor - call
[[autodoc]] InfNanRemoveLogitsProcessor - call
[[autodoc]] LogitNormalization - call
[[autodoc]] LogitsProcessor - call
[[autodoc]] LogitsProcessorList - call
[[autodoc]] MinLengthLogitsProcessor - call
[[autodoc]] MinNewTokensLengthLogitsProcessor - call
[[autodoc]] MinPLogitsWarper - call
[[autodoc]] NoBadWordsLogitsProcessor - call
[[autodoc]] NoRepeatNGramLogitsProcessor - call
[[autodoc]] PrefixConstrainedLogitsProcessor - call
[[autodoc]] RepetitionPenaltyLogitsProcessor - call
[[autodoc]] SequenceBiasLogitsProcessor - call
[[autodoc]] SuppressTokensAtBeginLogitsProcessor - call
[[autodoc]] SuppressTokensLogitsProcessor - call
[[autodoc]] TemperatureLogitsWarper - call
[[autodoc]] TopKLogitsWarper - call
[[autodoc]] TopPLogitsWarper - call
[[autodoc]] TypicalLogitsWarper - call
[[autodoc]] UnbatchedClassifierFreeGuidanceLogitsProcessor - call
[[autodoc]] WhisperTimeStampLogitsProcessor - call
[[autodoc]] WatermarkLogitsProcessor - call
TensorFlow [[transformers.TFForcedBOSTokenLogitsProcessor]]
[[autodoc]] TFForcedBOSTokenLogitsProcessor - call
[[autodoc]] TFForcedEOSTokenLogitsProcessor - call
[[autodoc]] TFForceTokensLogitsProcessor - call
[[autodoc]] TFLogitsProcessor - call
[[autodoc]] TFLogitsProcessorList - call
[[autodoc]] TFLogitsWarper - call
[[autodoc]] TFMinLengthLogitsProcessor - call
[[autodoc]] TFNoBadWordsLogitsProcessor - call
[[autodoc]] TFNoRepeatNGramLogitsProcessor - call
[[autodoc]] TFRepetitionPenaltyLogitsProcessor - call
[[autodoc]] TFSuppressTokensAtBeginLogitsProcessor - call
[[autodoc]] TFSuppressTokensLogitsProcessor - call
[[autodoc]] TFTemperatureLogitsWarper - call
[[autodoc]] TFTopKLogitsWarper - call
[[autodoc]] TFTopPLogitsWarper - call
FLAX [[transformers.FlaxForcedBOSTokenLogitsProcessor]]
[[autodoc]] FlaxForcedBOSTokenLogitsProcessor - call
[[autodoc]] FlaxForcedEOSTokenLogitsProcessor - call
[[autodoc]] FlaxForceTokensLogitsProcessor - call
[[autodoc]] FlaxLogitsProcessor - call
[[autodoc]] FlaxLogitsProcessorList - call
[[autodoc]] FlaxLogitsWarper - call
[[autodoc]] FlaxMinLengthLogitsProcessor - call
[[autodoc]] FlaxSuppressTokensAtBeginLogitsProcessor - call
[[autodoc]] FlaxSuppressTokensLogitsProcessor - call
[[autodoc]] FlaxTemperatureLogitsWarper - call
[[autodoc]] FlaxTopKLogitsWarper - call
[[autodoc]] FlaxTopPLogitsWarper - call
[[autodoc]] FlaxWhisperTimeStampLogitsProcessor - call
StoppingCriteria [[transformers.StoppingCriteria]]
[StoppingCriteria]는 생성이 언제 멈출지를 결정하는 데 사용됩니다 (EOS 토큰 외). 이 기능은 PyTorch 구현에만 제공됩니다.
[[autodoc]] StoppingCriteria - call
[[autodoc]] StoppingCriteriaList - call
[[autodoc]] MaxLengthCriteria - call
[[autodoc]] MaxTimeCriteria - call
[[autodoc]] StopStringCriteria - call
[[autodoc]] EosTokenCriteria - call
Constraint [[transformers.Constraint]]
[Constraint]는 생성 출력에 특정 토큰이나 시퀀스를 강제로 포함시키는 데 사용됩니다. 이 기능은 PyTorch 구현에만 제공됩니다.
[[autodoc]] Constraint
[[autodoc]] PhrasalConstraint
[[autodoc]] DisjunctiveConstraint
[[autodoc]] ConstraintListState
빔 검색 (BeamSearch) [[transformers.BeamScorer]]
[[autodoc]] BeamScorer - process - finalize
[[autodoc]] BeamSearchScorer - process - finalize
[[autodoc]] ConstrainedBeamSearchScorer - process - finalize
스트리머 (Streamers) [[transformers.TextStreamer]]
[[autodoc]] TextStreamer
[[autodoc]] TextIteratorStreamer
캐시 (Caches) [[transformers.Cache]]
[[autodoc]] Cache - update
[[autodoc]] CacheConfig - update
[[autodoc]] QuantizedCacheConfig - validate
[[autodoc]] DynamicCache - update - get_seq_length - reorder_cache - to_legacy_cache - from_legacy_cache
[[autodoc]] QuantizedCache - update - get_seq_length
[[autodoc]] QuantoQuantizedCache
[[autodoc]] HQQQuantizedCache
[[autodoc]] SinkCache - update - get_seq_length - reorder_cache
[[autodoc]] OffloadedCache - update - prefetch_layer - evict_previous_layer
[[autodoc]] StaticCache - update - get_seq_length - reset
[[autodoc]] OffloadedStaticCache - update - get_seq_length - reset
[[autodoc]] HybridCache - update - get_seq_length - reset
[[autodoc]] SlidingWindowCache - update - reset
[[autodoc]] EncoderDecoderCache - get_seq_length - to_legacy_cache - from_legacy_cache - reset - reorder_cache
[[autodoc]] MambaCache - update_conv_state - update_ssm_state - reset
워터마크 유틸리티 (Watermark Utils) [[transformers.WatermarkDetector]]
[[autodoc]] WatermarkDetector - call