LLMs之LLaMA-2:源码解读(generation.py文件)—Llama类实现基于预训练模型的文本生成功能(基于单轮提示实现文本补全/多轮对话生成)=build函数构建Llama实例+init

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LLMs之LLaMA-2:源码解读(generation.py文件)—Llama类实现基于预训练模型的文本生成功能(基于单轮提示实现文本补全/多轮对话生成)=build函数构建Llama实例+init函数初始化模型和词表对象+generate函数基于提示文本生成文本序列+sample_top_p辅助函数实现了控制随机性的核心采样策略top-P

导读:实现了自然语言生成的工具(对话机器人功能),基于预训练LLM模型根据提示文本生成文本序列,可用于构建自动化的单个文本生成或多轮对话进行回复生成的聊天机器人等应用(模拟机器人角色进行对话)。通过预训练模型实现了文本自动完成和对话应答两个主要场景。定义了必要结构,利用生成函数实现生成功能,同时支持控制输出质量。对话完成考虑对话信息完整性。是一套较完整的开源对话系统实现。

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