XLnet gen
1.0.0
Ce référentiel est archivé. Veuillez utiliser https://github.com/huggingface/transformers qui prend en charge la génération de langues XLNET dans Pytorch et TensorFlow
Générer un langage à l'aide de xlnet. Ce n'est pas une implémentation officielle. Des échantillons sont inclus à la fin de ce lecture ainsi que dans le dossier samples .
Article moyen en tant que résumé de cet effort: https://medium.com/@amanrusia/xlnet-peaks-comprison-to-gpt-2-ea1a4e9ba39e
Colab Notebook où vous pouvez donner des invites: 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 ou transmettez un fichier d'entrée à l'aide de --input_file Argument comme décrit plus loin. Utilisez --unconditional pour générer du texte sans aucun texte conditionné. 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 est un nouveau modèle de langue basé sur la permutation. Dans la mise en œuvre actuelle de XLNet-Gen, nous générons des textes de gauche à droite.
XLNET est formé à l'aide de num_predict=85 , ce qui signifie que 85 jetons sur 512 dans un seul exemple sont prévus à la fois. Plus important encore, le reste des jetons 512-85 = 427 peut s'occuper les uns des autres dans le mécanisme d'attention (attention bizarre) . Cela crée des problèmes avec le mécanisme d'attention causal conventionnel pendant la génération de la langue. Les problèmes suivants ont été confrontés:
<eod> , la fin du jeton de document, ainsi que le contexte souhaité. Cela aide avec de petites invites.--bidirectional_eachstep drapeau --max_mem_length Longueur de séquence maximale utilisée pour la prédiction. Remarque: le nombre de jetons à prédire peut être supérieur à celui-ci, mais le contexte est tronqué au début. Pour le cas --autoregressive , cela définit la taille de la «mémoire».--num_toks_pred Nombre de jetons à prévoir. Cela peut être aussi grand que nous le voulons, mais le contexte est tronqué s'il est plus long que max_mem_length pour le cas par défaut.--num_samples pour chaque invite le nombre d'échantillons à générer.--interactive Entrée d'invite de ligne de commande interactive.--input_file Chemin vers le fichier qui est utilisé pour les invites conditionnelles. Les invites sont séparées par une ligne vide. La sortie est générée dans le même emplacement dans un nouveau fichier avec le même nom de fichier ajouté avec ".xlnet".--top_p TOP_P PARAMER POUR ÉCHANGE DE NUCLEUS. Définissez ceci 0 si vous souhaitez utiliser le processus d'échantillonnage TOP_K.--top_k paramètre TOP_K TOP_K pour l'échantillonnage TOP_K. Seuls les jetons les plus probables top_k sont considérés pour l'échantillonnage. Définissez top_p=0 si vous souhaitez l'utiliser.--unconditional génère des échantillons inconditionnels. Ignores --interactive et - --input_file Flags.--bidirectional_eachstep conduit à une bien meilleure sortie au détriment du calcul. Explication dans la méthodologie. --top_k indicateur, assurez-vous --top_p=0 --top_p Flag bidirectional_eachstep , qui se tourne sur le recul des états cachés avec une attention bidirectionnelle à chaque fois qu'un nouveau jeton est généré. Cela est probablement dû à la façon dont XLNET a été pré-entraîné - avec des masques clairsemés et un contexte bidrectionnel. Cependant, j'enquête actuellement sur ce problème et cela pourrait être un domaine d'amélioration pour XLNET."" , " " , plusieurs traits de titulaire --- , et une combinaison d'eux ""-" peuvent tous être attribués à de mauvaises données de formation. Plus précisément, il semble y avoir des bogues dans https://github.com/attardi/wikiextractor qui conduit à la génération de citations vides et d'autres artefacts. Ceci est probablement la même bibliothèque qui a été utilisée par les auteurs vides.. . . , et ... .Nous avons formé un modèle de langage non supervisé à grande échelle qui génère des paragraphes cohérents de texte, atteint des performances de pointe sur de nombreuses références de modélisation des langues et effectue une compréhension de la lecture rudimentaire, une traduction machine, une réponse aux questions et une analyse de textes de résumé dans notre laboratoire en utilisant la traduction automatisée / analyse du texte avec un système informatique automatisé, Pro (Pro Text Analysis). À partir de cette formation, nous avons développé un outil de traduction automatisé, Pro Traduction. Notre système est connu sous le nom de Suite de traduction pro et est conçu pour la traduction entre le texte, les documents informatiques et les pages Web. Tous les outils de la suite de traduction pro fournissent à la fois du texte et une traduction en temps réel. Le programme comprend également des interfaces conviviales approfondies pour le développement et la personnalisation dirigées par l'utilisateur du logiciel. La suite de traduction pro propose un certain nombre de fonctionnalités qui offrent des tâches de traduction nouvelles et innovantes. De plus, la suite de traduction Pro offre une prise en charge améliorée pour les systèmes de traduction "en temps réel", tels que la traduction pour les pages Web, la traduction "en temps réel" des modèles de langage et la traduction machine.
Nous avons actuellement un robot hautement optimisé dans la phase de développement et le support pour ce robot est actuellement augmenté pour inclure un (éventuellement) moteur de traduction en temps réel, "les trans-trans". Le robot trans-trans-trans a été optimisé, optimisé et (et peut-être) peut devenir un moteur de traduction en temps réel, "les trans-trans". En tant que l'un de nos principaux objectifs, nous testerons également ce robot contre les normes de traduction en temps réel et les références. De plus, ce robot a été mis à disposition publiquement pour évaluer et utiliser, sans frais pour le public.
Le robot trans-trans-trans a été construit pour répondre à une exigence de traduction "en temps réel" (qui est une exigence de méthodes de traduction en anglais), qui est la langue à laquelle toutes les autres traductions de robots seront converties. Il a été conçu pour la traduction trans-gluante, telle que la traduction entre l'anglais et d'autres langues populaires. Nous nous attendons à utiliser ce robot pour faire une telle traduction à l'avenir, et avons travaillé sur un outil de traduction, que nous publierons vers la fin de l'année. Le robot trans-trans-trans a été optimisé pour répondre à une exigence de traduction "en temps réel". Il s'agit d'une exigence de méthodes de traduction en anglais. Nous travaillons sur un outil de traduction, qui sera publié vers la fin de l'année. Nous travaillons sur un outil de traduction, qui sera publié vers la fin de l'année.
Avant d'embarquer votre fusée sur Mars, n'oubliez pas d'emballer ces articles . Tout d'abord, vous devez emballer un boîtier de fusée ou un booster pour votre fusée. Le lanceur est un produit spécial développé par le World Space Program, qui est une agence gouvernementale des États-Unis. Lorsque vous obtenez le lanceur, la fusée vous sera construite. Et cela ne prendra que 3 jours! Un autre élément important que vous devez emballer est le moteur à fusée. Le moteur à fusée est un composant de la fusée, fabriqué à partir de deux parties. Le moteur se compose de deux chambres "de base". La chambre principale est construite en matériau en céramique. La deuxième chambre est en acier inoxydable. Un noyau solide de la deuxième chambre, appelé «Pit de feu», est fabriqué à partir de fibre de carbone. Le "Fire Pit" est scellé avec du plastique d'étanchéité puis mis dans une boîte creuse, ou «boîtier de longerons». Le boîtier SPAR contient tous les autres composants, tels que les moteurs, et les composants à l'intérieur du boîtier SPAR sont ensuite assemblés sur le site de lancement. En attendant que la fusée soit assemblée, vous pouvez vous reposer et boire votre lait ou votre eau. Sur le site de lancement, vous recevrez une sorte d'instrument ou de portée, et guidé avec la portée. La mission est de lancer la fusée. La fusée quittera le site de lancement. La fusée voyagera environ 5,5 heures.
Lorsque la fusée arrivera, vous recevrez un casque, puis la fusée sera lancée. Pendant que vous vous éteignez, gardez les yeux ouverts et essayez de rester sur la bonne voie. Il est important que vous restiez ouvert et concentré sur la mission. Si vous êtes en mesure de le faire, vous pourrez voler en toute sécurité. N'oubliez pas non plus de boire de l'eau et de boire du lait frais. Ensuite, faites de votre mieux pour empêcher votre corps de se réchauffer pendant le vol de votre fusée.
Il y a beaucoup de choses qui entrent dans une cuisine de restaurant. Un plat est un composant du cuisinier et il sert un aliment sous une forme particulière ou d'une certaine manière. D'autres types de plats sont préparés en fonction des besoins du client ou de l'invité. Il existe également différents types d'aliments qui sont utilisés dans la société de services alimentaires
