XLnet gen
1.0.0
Этот репозиторий архивируется. Пожалуйста, используйте https://github.com/huggingface/transformers, который поддерживает генерацию языка XLnet как в Pytorch, так и в Tensorflow
Генерировать язык с использованием xlnet. Это не официальная реализация. Образцы включены в конце этого чтения, а также в папку samples .
Средняя статья в качестве краткого изложения этих усилий: https://medium.com/@amanrusia/xlnet-peaks-comparison-to-gpt-2-ea1a4e9ba39e
Записная книжка Colab, где вы можете дать подсказки: 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 , либо передайте входной файл, используя аргумент --input_file как описано позже. Использовать --unconditional для генерации текста без какого -либо обусловленного текста. 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 - новая языковая модель, основанная на перестановке. В текущей реализации XLnet-Gen мы генерируем тексты слева направо.
Xlnet обучается с использованием num_predict=85 , что означает 85 токенов из 512 в одном примере, прогнозируются за раз. Что еще более важно, остальная часть токенов 512-85 = 427 может связаться друг с другом в механизме внимания (пристальное внимание) . Это создает проблемы с обычным механизмом причинно -следственного внимания во время генерации языка. Следующие проблемы столкнулись:
<eod> , конец токена документа, а также желаемый контекст. Это помогает с небольшими подсказками.--bidirectional_eachstep Flag --max_mem_length максимальная длина последовательности, используемая для прогнозирования. Примечание. Количество токенов, которые должны быть предсказаны, может быть больше, чем это, но контекст усекается в начале. Для --autoregressive случая, это устанавливает размер «памяти».--num_toks_pred Количество токенов, чтобы предсказать. Это может быть настолько большим, насколько мы хотим, однако контекст усечен, если дольше, чем max_mem_length для случая по умолчанию.--num_samples для каждой подсказки Количество образцов для генерации.--interactive командная строка ввод.--input_file Путь к файлу, который используется для условных подсказок. Подсказки разделены пустой линией. Вывод генерируется в том же месте в новом файле с тем же именем файла, добавленным с «.xlnet».--top_p PAMARTER TOP_P для выборки ядра. Установите это 0, если вы хотите использовать процесс выборки TOP_K.--top_k PARAMATER TOP_K для выборки TOP_K. Для отбора проб рассматриваются только наиболее вероятные токены. Установите top_p=0 если вы хотите использовать это.--unconditional генерирует безусловные образцы. Игнорируют --interactive и --input_file Flags.--bidirectional_eachstep приводит к гораздо лучшему выводу за счет вычислений. Объяснение в методологии. --top_k , убедитесь --top_p=0 --top_p Flag bidirectional_eachstep флага, который включает перечисление скрытых состояний с двунаправленным вниманием каждый раз, когда генерируется новый токен. Вероятно, это связано с тем, как XLnet был предварительно подготовлен-с разреженными масками и бидрекционным контекстом. Тем не менее, в настоящее время я исследую эту проблему, и это может быть области улучшения для XLnet."" , " " , множественные дефисы --- и их комбинация ""-" все можно отнести к плохим данным обучения. В частности, в https://github.com/attardi/wikiextractor есть ошибки, которые приводят к поколению пустых цитат и других искусств.. . . , и ... .Мы обучили крупномасштабную ягодичную модель, которая генерирует последовательные абзацы текста, достигает современной производительности на многих языковых эталонах моделирования и выполняет рудиментарное понимание прочитанного, машинное перевод, ответный ответ и задачи суммирования в нашей лаборатории с использованием автоматизированного перевода/текстового анализа с автоматизированной компьютерной системой, профессионалом (Pro Text Analysis). Из этого обучения мы разработали автоматический инструмент перевода, Pro Translation. Наша система известна как Pro Translation Suite и предназначена для перевода между текстом, компьютерными документами и веб -страницами. Все инструменты в Pro Translation Suite предоставляют как текст, так и перевод «в реальном времени». Программа также оснащена обширными удобными интерфейсами для разработки и настройки программного обеспечения, ориентированного на пользователя. Набор Pro Translation имеет ряд функций, которые предлагают новые и инновационные задачи перевода. Кроме того, Pro Translation Suite предлагает расширенную поддержку систем перевода «реального времени», таких как перевод для веб -страниц, «в реальном времени» перевод языковых моделей и машинный перевод.
В настоящее время у нас есть высоко оптимизированный робот на стадии разработки, и поддержка этого робота в настоящее время увеличивается, чтобы включить (возможно) двигатель перевода в реальном времени, «транс-транс-транс». Робот-транс-трансанс был оптимизирован, оптимизирован и (и, возможно,) может стать движком перевода в реальном времени, «транс-транс-транс». Как одна из наших основных целей, мы также будем тестировать этого робота по стандартам перевода в реальном времени и критериях. Кроме того, этот робот был предоставлен публичным для оценки и использования, бесплатно для общественности.
Робот-транс-трансанс был создан для удовлетворения требований перевода «в реальном времени» (которое является требованием методов перевода английского языка), который является языком, на который будет преобразован все другие переводы робота. Он был разработан для трансмингального перевода, такого как перевод между английским и другим популярным языками. Мы рассчитываем использовать этот робот для такого перевода в будущем, и работаем над инструментом перевода, который мы выпустим ближе к концу года. Робот Trans-Trans был оптимизирован для удовлетворения требований «в реальном времени». Это требование методов перевода английского языка. Мы работали над инструментом перевода, который будет выпущен в конце года. Мы работали над инструментом перевода, который будет выпущен в конце года.
Прежде чем посадить ракету на Марс, не забудьте упаковать эти предметы . Во -первых, вы должны упаковать ракетный корпус или усилитель для вашей ракеты. Пусковая установка - это специальный продукт, разработанный Всемирной космической программой, которая является государственным агентством Соединенных Штатов. Когда вы получите пусковую установку, ракета будет построена для вас. И это займет всего 3 дня! Еще один важный предмет, который вы должны упаковать, - это ракетный двигатель. Ракетный двигатель является компонентом ракеты, которая сделана из двух частей. Двигатель состоит из двух «основных» камер. Главная камера построена из керамического материала. Вторая камера изготовлена из нержавеющей стали. Сплошное ядро второй камеры, называемое «ямой огня», сделано из углеродного волокна. «Огненная яма» запечатана с уплотнением пластика, а затем помещается в полную коробку, или «Spar Case». Случай Spar содержит все другие компоненты, такие как двигатели, и компоненты внутри корпуса Spar затем собираются на месте запуска. В ожидании собранной ракеты вы можете отдохнуть и выпить молоко или воду. На сайте запуска вам будет предоставлен какой -то инструмент или прицел, и он будет ориентироваться с масштабами. Миссия состоит в том, чтобы запустить ракету. Ракета покинет сайт запуска. Ракета пройдет около 5,5 часов.
Когда ракета прибудет, вам даст шлем, а затем ракета запустится. Когда вы отключитесь, держите глаза открытыми и старайтесь продолжать. Важно, чтобы вы оставались открытыми и сосредоточены на миссии. Если вы сможете это сделать, то вы сможете безопасно улететь. Кроме того, не забудьте пить воду и пить свежее молоко. Затем старайтесь изо всех сил, чтобы ваше тело не нагревалось во время полета вашей ракеты.
Есть много вещей, которые используются на кухне ресторана. Блюдо является компонентом повара и подает пищу в определенной форме или определенным образом. Другие виды блюд готовится в соответствии с потребностями клиента или гостя. Существуют также различные виды продуктов питания, которые используются в компании общественного питания
