XLnet gen
1.0.0
Este repositorio está archivado. Utilice https://github.com/huggingface/transformers que admite la generación de idiomas XLNet tanto en Pytorch como en TensorFlow
Genere el lenguaje usando XLNet. Esta no es una implementación oficial. Las muestras se incluyen al final de este readme, así como en la carpeta de samples .
Artículo medio como resumen de este esfuerzo: https://medium.com/@amanrusia/xlnet-speaks-comparison-to-gpt-2-eA1a4e9ba39e
Notebook Colab donde puede dar las indicaciones: https://colab.research.google.com/drive/12u-cmb9evmiasnoqjtdw26gmnvsgepbv
git clone https://github.com/rusiaaman/XLnet-gen.git && cd XLnet-gen
pip install -r requirements.txt
wget https://storage.googleapis.com/xlnet/released_models/cased_L-24_H-1024_A-16.zip
unzip cased_L-24_H-1024_A-16.zip
--interactive o pase un archivo de entrada usando el argumento --input_file como se describe más adelante. Use --unconditional para generar texto sin ningún texto condicionado. python language_generation.py
--model_config_path=xlnet_cased_L-24_H-1024_A-16/xlnet_config.json
--init_checkpoint=xlnet_cased_L-24_H-1024_A-16/xlnet_model.ckpt
--spiece_model_file=xlnet_cased_L-24_H-1024_A-16/spiece.model
--interactive
--max_mem_length=256
--num_toks_pred=256
--num_samples=1
--top_p=0.9
--bidirectional_eachstep
XLNet es un nuevo modelo de lenguaje basado en permutación. En la implementación actual de XLNet-Gen, generamos textos de izquierda a derecha.
XLNet está entrenado usando num_predict=85 , lo que significa que 85 tokens de 512 en un solo ejemplo se predicen a la vez. Más importante aún, el resto de los 512-85 = 427 tokens pueden atendirse entre sí en el mecanismo de atención (atención bidructurera) . Esto crea problemas con el mecanismo de atención causal convencional durante la generación del lenguaje. Se enfrentaron los siguientes problemas:
<eod> , el final del token de documentos, junto con el contexto deseado. Esto ayuda con pequeñas indicaciones.--bidirectional_eachstep FLAG --max_mem_length MAX Longitud de secuencia utilizada para la predicción. Nota: El número de tokens que se predice puede ser mayor que esto, pero el contexto se trunca al principio. Para un caso --autoregressive , esto establece el tamaño de la 'memoria'.--num_toks_pred número de tokens para predecir. Esto puede ser tan grande como queramos, sin embargo, el contexto se trunca si es más largo que max_mem_length para el caso predeterminado.--num_samples para cada indicador del número de muestras para generar.--interactive .--input_file al archivo que se utiliza para indicaciones condicionales. Las indicaciones se separan por una línea vacía. La salida se genera en la misma ubicación en un nuevo archivo con el mismo nombre de archivo adjunto con ".xlnet".--top_p Top_p Paramter para el muestreo de núcleo. Establezca esto 0 si desea usar el proceso de muestreo TOP_K.--top_k Top_k Parámetro para el muestreo TOP_K. Solo se consideran los tokens más probables TOP_K para el muestreo. Establezca top_p=0 si desea usar esto.--unconditional genera muestras incondicionales. Ignores --interactive y --input_file Flags.--bidirectional_eachstep conduce a una salida mucho mejor a expensas del cálculo. Explicación en metodología. --top_k flag, asegurar --top_p=0 --top_p bidirectional_eachstep , que se convierte en el re-calculación de los estados ocultos con atención bidireccional cada vez que se genera un nuevo token. Esto probablemente se deba a la forma en que XLNet fue previamente provocado, con máscaras dispersas y contexto de bidreccional. Sin embargo, actualmente estoy investigando este problema y esto podría ser un área de mejora para XLNet."" , " " , múltiples guiones --- y combinación de ellos ""-" se pueden atribuir a los datos de capacitación malos. Específicamente, parece haber errores en https://github.com/Atardi/WikiExtractor que conduce a la generación de cotizaciones vacías y otras artifactas.. . . , y ... .Hemos capacitado un modelo de idioma no supervisado a gran escala que genera párrafos coherentes de texto, logra un rendimiento de última generación en muchos puntos de referencia de modelado de idiomas, y realiza una comprensión de lectura rudimentaria, traducción automática, respuesta de preguntas y tareas de resumen en nuestro laboratorio utilizando el análisis automatizado de traducción/texto con un sistema automatizado de computadoras, pro texto profesional). De esta capacitación hemos desarrollado una herramienta de traducción automatizada, Pro Translation. Nuestro sistema se conoce como el conjunto de traducción Pro, y está diseñado para la traducción entre texto, documentos de computadora y páginas web. Todas las herramientas en el conjunto de traducción Pro proporcionan texto de texto y "tiempo real". El programa también presenta extensas interfaces fáciles de usar para el desarrollo dirigido por el usuario y la personalización del software. La suite Pro Translation presenta una serie de características que ofrecen tareas de traducción nuevas e innovadoras. Además, el conjunto de traducción Pro ofrece un soporte mejorado para los sistemas de traducción "en tiempo real", como la traducción para páginas web, la traducción "en tiempo real" de los modelos de idiomas y la traducción automática.
Actualmente tenemos un robot altamente optimizado en la etapa de desarrollo y el soporte para este robot se está incrementando para incluir un motor de traducción (posiblemente) en tiempo real, "el trans to-trans". El robot trans to-trans ha sido optimizado, optimizado y (y tal vez) puede convertirse en un motor de traducción en tiempo real, "el trans to-trans". Como uno de nuestros principales objetivos, también probaremos este robot contra los estándares y puntos de referencia de la traducción en tiempo real. Además, este robot se ha puesto a disposición públicamente para evaluar y usar, sin costo para el público.
El robot trans to-trans se ha construido para cumplir con un requisito de traducción de "tiempo real" (que es un requisito de los métodos de traducción al inglés), que es el idioma al que se convertirán todas las demás traducciones de robots. Ha sido diseñado para la traducción translingual, como la traducción entre inglés y otros idiomas populares. Esperamos usar este robot para hacer dicha traducción en el futuro, y hemos estado trabajando en una herramienta de traducción, que lanzaremos cerca del final del año. El robot trans to-trans ha sido optimizado para cumplir con un requisito de traducción de "tiempo real". Este es un requisito de los métodos de traducción al inglés. Hemos estado trabajando en una herramienta de traducción, que se lanzará cerca de fin de año. Hemos estado trabajando en una herramienta de traducción, que se lanzará cerca de fin de año.
Antes de abordar su cohete a Marte, recuerde empacar estos artículos . Primero, debes empacar una caja de cohetes, o refuerzo, para tu cohete. El lanzador es un producto especial desarrollado por el Programa Mundial Espacial, que es una agencia gubernamental de los Estados Unidos. Cuando obtenga el lanzador, el cohete se le construirá. ¡Y tomará solo 3 días! Otro artículo importante que debe empacar es el motor de cohete. El motor de cohete es un componente del cohete, que está hecho de dos partes. El motor consta de dos cámaras "centrales". La cámara principal está construida de un material cerámico. La segunda cámara está hecha de acero inoxidable. Un núcleo sólido de la segunda cámara, llamada "pozo de fuego", está hecho de fibra de carbono. El "pozo de fuego" está sellado con plástico sellado y luego se coloca en una caja hueca, o "estuche de máscas". El caso SPAR contiene todos los otros componentes, como los motores, y los componentes dentro de la caja de SPAR se ensamblan en el sitio de lanzamiento. Mientras espera que se ensamble el cohete, puede descansar y beber su leche o agua. En el sitio de lanzamiento, se le dará algún tipo de instrumento, o alcance, y se guiará con el alcance. La misión es lanzar el cohete. El cohete dejará el sitio de lanzamiento. El cohete viajará aproximadamente 5.5 horas.
Cuando llegue el cohete, se le dará un casco y luego se lanzará el cohete. A medida que se despegará, mantenga los ojos abiertos e intente mantener el rumbo. Es importante que permanezca abierto y enfocado en la misión. Si puede hacer esto, podrá volar de manera segura. Además, recuerde beber agua y beber leche fresca. Luego, haga todo lo posible para evitar que su cuerpo se calienta demasiado mientras está en el vuelo de su cohete.
Hay muchas cosas que entran en uso en la cocina de un restaurante. Un plato es un componente del cocinero y sirve un alimento de una forma particular o de cierta manera. Otros tipos de platos se preparan de acuerdo con las necesidades del cliente o del invitado. También hay diferentes tipos de alimentos que entran en uso en la empresa de servicios de alimentos.
