XLnet gen
1.0.0
Este repositório está arquivado. Use https://github.com/huggingface/transformers, que suporta a geração de linguagem XLNET em Pytorch e Tensorflow
Gere a linguagem usando o XLNET. Esta não é uma implementação oficial. As amostras estão incluídas no final deste Readme, bem como na pasta de samples .
Artigo médio como um resumo deste esforço: https://medium.com/@amanrusia/xlnet-speaks-comparison-to-gpt-2-ea1a4e9ba39e
Notebook colab onde você pode dar instruções: 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 passe um arquivo de entrada usando --input_file , conforme descrito posteriormente. Use --unconditional para gerar texto sem qualquer 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
O XLNET é um novo modelo de linguagem baseada em permutação. Na implementação atual do XLNET-GEN, geramos textos da esquerda para a direita.
O XLNET é treinado usando num_predict=85 , o que significa 85 tokens de 512 em um único exemplo, são previstos por vez. Mais importante ainda, o restante dos 512-85 = 427 tokens podem se atender ao mecanismo de atenção (atenção bidrecional) . Isso cria problemas com o mecanismo de atenção causal convencional durante a geração de idiomas. Os seguintes problemas foram enfrentados:
<eod> , o final do token do documento, juntamente com o contexto desejado. Isso ajuda com pequenos avisos.--bidirectional_eachstep Flag --max_mem_length MAX LIMPEITO DE SEQUÊNCIA Utilizada para previsão. Nota: O número de tokens a ser previsto pode ser maior que isso, mas o contexto é truncado no início. Para -Caso --autoregressive , isso define o tamanho da 'memória'.--num_toks_pred Número de tokens para prever. Isso pode ser tão grande quanto queremos, no entanto, o contexto é truncado se maior que max_mem_length para o caso padrão.--num_samples Para cada prompt do número de amostras para gerar.--interactive .--input_file Path para o arquivo usado para prompts condicionais. Os avisos são falhados por uma linha vazia. A saída é gerada no mesmo local em um novo arquivo com o mesmo nome de arquivo anexado com ".xlnet".--top_p TOP_P Paramter para amostragem de núcleos. Defina isso 0 se você deseja usar o processo de amostragem TOP_K.--top_k TOP_K Parâmetro para amostragem TOP_K. Somente top_k a maioria dos tokens prováveis é considerada para amostragem. Defina top_p=0 se você quiser usar isso.--unconditional gera amostras incondicionais. Ignora -sinalizadores --interactive e --input_file .--bidirectional_eachstep leva a uma saída muito melhor às custas da computação. Explicação na metodologia. --top_k Sinalizador, verifique --top_p=0 --top_p sinalizador bidirectional_eachstep , que liga o recalculação de estados ocultos com atenção bidirecional toda vez que um novo token é gerado. Provavelmente, isso se deve à maneira como o XLNET foi pré-treinado-com máscaras esparsas e contexto bidrecional. No entanto, atualmente estou investigando esse problema e isso pode ser uma área de melhoria para o XLNET."" , " " , vários hífens --- e combinação deles ""-" podem ser atribuídos a dados de treinamento ruins. Especificamente, parece haver bugs em https://github.com/attardi/wikiextract que leva à geração de citações vazias e outros artefos.. . . , e ... .Treinamos um modelo de linguagem não supervisionado em larga escala que gera parágrafos coerentes de texto, atinge o desempenho da ponta em muitos benchmarks de modelagem de idiomas e realiza a compreensão de leitura rudimentar, a tradução de máquinas, a resposta a perguntas e as tarefas profissionais de texto em nossa análise de texto automaticamente usando um sistema de computador automatizado. A partir deste treinamento, desenvolvemos uma ferramenta de tradução automatizada, Pro -Tradlation. Nosso sistema é conhecido como Pro Translation Suite e foi projetado para tradução entre texto, documentos de computador e páginas da Web. Todas as ferramentas no Pro Translation Suite fornecem o texto e a tradução "em tempo real". O programa também apresenta extensas interfaces amigáveis para o desenvolvimento e a personalização direcionados ao usuário do software. O Pro Translation Suite apresenta vários recursos que oferecem tarefas de tradução novas e inovadoras. Além disso, o Pro Translation Suite oferece suporte aprimorado para sistemas de tradução "em tempo real", como tradução para páginas da web, "Trim em tempo real" tradução de modelos de idiomas e tradução para a máquina.
Atualmente, temos um robô altamente otimizado na fase de desenvolvimento e o suporte a este robô está sendo aumentado atualmente para incluir um mecanismo de tradução (possivelmente) em tempo real, "The Trans-to-Trans". O robô Trans-Trans foi otimizado, otimizado e (e talvez) pode se tornar um mecanismo de tradução em tempo real, "The Trans-to-Trans". Como um dos nossos principais objetivos, também testaremos esse robô contra padrões de tradução e referências em tempo real. Além disso, este robô foi disponibilizado publicamente para avaliar e usar, sem nenhum custo para o público.
O robô Trans-Trans foi construído para atender a um requisito de tradução "em tempo real" (que é um requisito dos métodos de tradução em inglês), que é o idioma em que todas as outras tradução do robô serão convertidas. Ele foi projetado para tradução trans-lingual, como tradução entre inglês e outros idiomas populares. Esperamos usar esse robô para fazer essa tradução no futuro e estamos trabalhando em uma ferramenta de tradução, que lançaremos perto do final do ano. O robô Trans-Trans foi otimizado para atender a um requisito de tradução "em tempo real". Este é um requisito dos métodos de tradução em inglês. Trabalhamos em uma ferramenta de tradução, que será lançada perto do final do ano. Trabalhamos em uma ferramenta de tradução, que será lançada perto do final do ano.
Antes de embarcar em seu foguete para Marte, lembre -se de embalar esses itens . Primeiro, você deve embalar uma caixa de foguete, ou reforço, para o seu foguete. O lançador é um produto especial desenvolvido pelo World Space Program, que é uma agência governamental dos Estados Unidos. Quando você conseguir o lançador, o foguete será construído para você. E levará apenas 3 dias! Outro item importante que você deve embalar é o motor de foguete. O motor de foguete é um componente do foguete, feito de duas partes. O motor consiste em duas câmaras "principais". A câmara principal é construída de um material de cerâmica. A segunda câmara é feita de aço inoxidável. Um núcleo sólido da segunda câmara, chamado "fogueira", é feito de fibra de carbono. A "fogueira" é selada com plástico de vedação e, em seguida, colocada em uma caixa oca ou "estojo de longarina". O estojo SPAR contém todos os outros componentes, como os motores, e os componentes dentro do estojo SPAR são então montados no local de lançamento. Enquanto espera que o foguete seja montado, você pode descansar e beber seu leite ou água. No local de lançamento, você receberá algum tipo de instrumento, ou escopo e guiado com o escopo. A missão é lançar o foguete. O foguete deixará o local de lançamento. O foguete viajará aproximadamente 5,5 horas.
Quando o foguete chegar, você receberá um capacete e o foguete será lançado. Enquanto você está saindo, mantenha os olhos abertos e tente continuar no caminho certo. É importante que você permaneça aberto e focado na missão. Se você conseguir fazer isso, poderá voar para longe com segurança. Além disso, lembre -se de beber água e beber leite fresco. Em seguida, tente o seu melhor para impedir que seu corpo esquenta demais enquanto estiver no vôo do seu foguete.
Há muitas coisas que entram em uso em uma cozinha de restaurante. Um prato é um componente do cozinheiro e serve um alimento de uma forma específica ou de uma certa maneira. Outros tipos de pratos são preparados de acordo com as necessidades do cliente ou do hóspede. Também existem diferentes tipos de alimentos que entram em uso na empresa de serviços de alimentação
