XLnet gen
1.0.0
이 저장소는 보관되었습니다. Pytorch 및 Tensorflow 모두에서 XLNET 언어 생성을 지원하는 https://github.com/huggingface/transformers를 사용하십시오.
xlnet을 사용하여 언어를 생성하십시오. 이것은 공식적인 구현이 아닙니다. 샘플은이 readme의 끝과 samples 폴더에 포함됩니다.
이 노력의 요약으로서 중간 기사 : https://medium.com/@amanrusia/xlnet-speaks-comparison-tpt-2-a1a4e9ba39e
프롬프트를 제공 할 수있는 Colab 노트
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 플래그를 사용하여 대화식 모드로 실행하거나 나중에 설명 된 --input_file 인수를 사용하여 입력 파일을 전달하십시오. 조건이없는 텍스트없이 텍스트를 생성하기 위해 사용 --unconditional . 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
XLNET은 새로운 순열 기반 언어 모델입니다. 현재 Xlnet-Gen의 구현에서 왼쪽에서 오른쪽으로 텍스트를 생성합니다.
XLNET은 num_predict=85 사용하여 교육을받습니다. 이는 한 번에 단일 예제에서 512 개 중 85 개 토큰을 의미합니다. 더 중요한 것은 512-85 = 427 토큰의 나머지는주의 메커니즘 (입찰주의)에서 서로 참석할 수 있습니다 . 이것은 언어 생성 동안 기존의 인과 적주의 메커니즘에 문제를 일으킨다. 다음과 같은 문제에 직면했습니다.
<eod> 가 이어지는 주요 텍스트로 포함됩니다. 이것은 작은 프롬프트에 도움이됩니다.--bidirectional_eachstep 플래그 --max_mem_length 최대 시퀀스 길이 예측에 사용됩니다. 참고 : 예측할 토큰의 수는 이것보다 클 수 있지만 처음에는 컨텍스트가 잘립니다. --autoregressive 사례의 경우, 이것은 '메모리'의 크기를 설정합니다.--num_toks_pred 예측할 토큰 수. 이것은 우리가 원하는만큼 클 수 있지만, 기본 케이스의 경우 max_mem_length 보다 긴 컨텍스트가 잘립니다.--num_samples 각 프롬프트에 대해 생성 할 샘플 수를 프롬프트합니다.--interactive 명령 줄 프롬프트 입력.--input_file 조건부 프롬프트에 사용되는 파일에 대한 경로. 프롬프트는 빈 줄에 의해 분리되어 있습니다. 출력은 ".xlnet"과 동일한 파일 이름이 추가 된 새 파일의 동일한 위치에서 생성됩니다.--top_p top_p 매개 변수. TOP_K 샘플링 프로세스를 사용하려면이 0을 설정하십시오.--top_k top_k 매개 변수입니다. 샘플링을 위해 Top_k 만 가장 가능성이 높은 토큰 만 고려됩니다. 이것을 사용하려면 top_p=0 설정하십시오.--unconditional 무조건 샘플을 생성합니다. --interactive 및 --input_file 플래그를 무시합니다.--bidirectional_eachstep 계산 비용으로 훨씬 더 나은 출력으로 이어집니다. 방법론에 대한 설명. --top_k 플래그를 사용하고 --top_p=0 확인하십시오 --top_p 플래그 사용 bidirectional_eachstep 플래그와 유무에 관계없이 품질에는 크게 차이가 있으며, 새로운 토큰이 생성 될 때마다 숨겨진 상태를 다시 계산합니다. 이것은 아마도 XLNET이 사전에 사귀는 방식으로, 드문 마스크와 입찰 컨텍스트로 인한 것일 수 있습니다. 그러나 현재이 문제를 조사하고 있으며 이는 XLNET의 개선 영역 일 수 있습니다."" , " " , 다중 하이픈 --- 및 그 조합과 같은 아티팩트의 생성 ""-" 모두 나쁜 훈련 데이터에 기인 할 수 있습니다. 구체적으로, https://github.com/attardi/wikiextractor에는 빈 인용문과 다른 인공물의 세대로 이어지는 버그가있는 것 같습니다.. . . , 그리고 ... .우리는 텍스트의 일관된 단락을 생성하고 많은 언어 모델링 벤치 마크에서 최첨단 성능을 달성하고 자동화 된 컴퓨터 시스템을 사용하여 자동 번역/텍스트 분석을 사용하여 실험실에서 초보적인 읽기 이해력, 기계 번역, 질문 응답 및 요약 작업을 수행하는 대규모 감독 언어 모델을 교육했습니다 (Pro Text Analysis). 이 교육에서 우리는 자동 번역 도구 인 Pro Translation을 개발했습니다. 당사의 시스템은 Pro Translation Suite로 알려져 있으며 텍스트, 컴퓨터 문서 및 웹 페이지 간의 번역을 위해 설계되었습니다. Pro Translation Suite의 모든 도구는 텍스트와 "실시간"번역을 모두 제공합니다. 이 프로그램은 또한 사용자 지향적 개발 및 소프트웨어 사용자 정의를위한 광범위한 사용자 친화적 인 인터페이스를 특징으로합니다. Pro Translation Suite에는 새롭고 혁신적인 번역 작업을 제공하는 여러 기능이 있습니다. 또한 Pro Translation Suite는 웹 페이지 번역, "실시간"번역의 언어 모델 번역 및 기계 번역과 같은 "실시간"번역 시스템에 대한 지원을 제공합니다.
우리는 현재 개발 단계에서 고도로 최적화 된 로봇을 보유하고 있으며이 로봇에 대한 지원은 현재 (아마도) 실시간 번역 엔진 인 "Trans-to-Trans"를 포함하도록 증가되고 있습니다. 트랜스 투 트랜스 로봇은 최적화되고 최적화되었으며 (그리고 아마도) 실시간 번역 엔진 인 "트랜스-트랜스"가 될 수 있습니다. 우리의 주요 목표 중 하나로서, 우리는이 로봇을 실시간 번역 표준 및 벤치 마크에 대해 테스트 할 것입니다. 또한이 로봇은 대중에게 무료로 평가 및 사용을 공개적으로 제공 할 수 있도록 제공되었습니다.
트랜스 투 트랜스 로봇은 다른 모든 로봇 번역이 변환되는 언어 인 "실시간"번역 요구 사항 (영어 번역 방법의 요구 사항)을 충족하기 위해 구축되었습니다. 영어와 기타 인기있는 언어 간의 번역과 같은 언어 번역을 위해 설계되었습니다. 우리는이 로봇을 사용하여 앞으로 그러한 번역을 할 것으로 예상하며, 번역 도구를 작업하고 있으며, 이는 연말 근처에 출시 될 것입니다. 트랜스 투 트랜스 로봇은 "실시간"번역 요구 사항을 충족하도록 최적화되었습니다. 이것은 영어 번역 방법의 요구 사항입니다. 우리는 연말 근처에 출시 될 번역 도구를 연구하고 있습니다. 우리는 연말 근처에 출시 될 번역 도구를 연구하고 있습니다.
로켓을 화성에 탑승하기 전에이 품목을 포장하는 것을 잊지 마십시오 . 먼저 로켓을 위해 로켓 케이스 또는 부스터를 포장해야합니다. 런처는 미국의 정부 기관인 World Space Program에서 개발 한 특별 제품입니다. 발사기를 얻으면 로켓이 제작됩니다. 그리고 3 일이 걸릴 것입니다! 포장해야 할 또 다른 중요한 품목은 로켓 엔진입니다. 로켓 엔진은 로켓의 구성 요소이며 두 부분으로 만들어졌습니다. 엔진은 두 개의 "코어"챔버로 구성됩니다. 메인 챔버는 세라믹 재료로 구성됩니다. 두 번째 챔버는 스테인레스 스틸로 만들어졌습니다. "화재 구덩이"라고 불리는 두 번째 챔버의 견고한 코어는 탄소 섬유로 만들어집니다. "화재 구덩이"는 씰 플라스틱으로 밀봉 된 다음 중공 상자 또는 "스파 케이스"에 넣습니다. SPAR 케이스에는 엔진과 같은 다른 모든 구성 요소가 포함되어 있으며 SPAR 케이스 내부의 구성 요소는 런치 사이트에서 조립됩니다. 로켓이 조립되기를 기다리는 동안 우유 나 물을 쉬고 마실 수 있습니다. 런칭 사이트에서는 일종의 악기 나 범위가 주어지고 범위와 함께 안내됩니다. 임무는 로켓을 발사하는 것입니다. 로켓은 런칭 사이트를 떠날 것입니다. 로켓은 약 5.5 시간을 여행합니다.
로켓이 도착하면 헬멧이 주어지면 로켓이 출시됩니다. 당신이 들어 올리면서 눈을 뜨고 계속 추적하려고 노력하십시오. 열려 있고 임무에 집중하는 것이 중요합니다. 당신이 이것을 할 수 있다면, 당신은 안전하게 날아갈 수 있습니다. 또한 물을 마시고 신선한 우유를 마시는 것을 잊지 마십시오. 그런 다음 로켓 비행 중에 몸이 지나치게 가열되지 않도록 최선을 다하십시오.
식당 주방에는 많이 사용되는 것들이 많이 있습니다. 요리는 요리사의 구성 요소이며 특정 형태 나 특정 방식으로 음식을 제공합니다. 다른 유형의 요리는 고객이나 손님의 요구에 따라 준비됩니다. 식품 서비스 회사에는 다양한 종류의 음식이 있습니다.
