StoppingCriteria: Oprirea Dinamică a Generării pe Secvențe Specifice de Tokeni în Hugging Face Hub & Transformers

Sintaxă & invocare Python
class CustomStop(StoppingCriteria):
    def __call__(self, input_ids, scores, **kwargs) -> bool: ...

StoppingCriteria și StoppingCriteriaList permit definirea de condiții dinamice de oprire în timpul rulării metodei model.generate(), de exemplu atunci când modelul generează un cuvânt cheie de oprire (cum ar fi "Utilizator:" sau un tag de final de cod).

from transformers import StoppingCriteria, StoppingCriteriaList

class StopOnWord(StoppingCriteria):
    def __init__(self, stop_ids):
        self.stop_ids = stop_ids

    def __call__(self, input_ids, scores, **kwargs) -> bool:
        return input_ids[0][-1].item() in self.stop_ids

stopping = StoppingCriteriaList([StopOnWord(stop_ids=[tokenizer.encode("###")[0]])])
outputs = model.generate(**inputs, stopping_criteria=stopping)

Prevenire monologuri: Esențial în agenți și interfețe de chat pentru a împiedica modelul să continue conversația în locul utilizatorului.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: StoppingCriteria: Oprirea Dinamică a Generării pe Secvențe Specifice de Tokeni

Ai o întrebare despre StoppingCriteria: Oprirea Dinamică a Generării pe Secvențe Specifice de Tokeni sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.