Awesome-LLM-Constrained-Decoding 开源项目教程

Awesome-LLM-Constrained-Decoding 开源项目教程

Awesome-LLM-Constrained-Decoding A curated list of papers related to constrained decoding of LLM, along with their relevant code and resources. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-LLM-Constrained-Decoding

1. 项目介绍

Awesome-LLM-Constrained-Decoding 是一个开源项目，旨在为受限解码（Constrained Decoding）在大型语言模型（LLM）中的应用提供一系列的工具和资源。受限解码是一种技术，它能够在生成文本时加入特定的约束，以保证生成的文本满足特定的需求或条件。本项目汇集了多种受限解码方法，并提供了相应的实现代码，以帮助开发者更容易地将这些技术应用到自己的项目中。

2. 项目快速启动

在开始使用 Awesome-LLM-Constrained-Decoding 之前，请确保您的环境中已安装了以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch
• Transformers

安装依赖：

pip install torch transformers

克隆项目：

git clone https://github.com/Saibo-creator/Awesome-LLM-Constrained-Decoding.git
cd Awesome-LLM-Constrained-Decoding

运行示例代码：

from constrained_decoding import ConstrainedDecoder

# 初始化模型
model_name = 'bert-base-uncased'
model = ConstrainedDecoder.from_pretrained(model_name)

# 输入文本
input_text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"

# 生成受限文本
constraints = ["<(length: 10>")]
constrained_text = model.generate(input_text, constraints=constraints)

print(constrained_text)

3. 应用案例和最佳实践

以下是使用 Awesome-LLM-Constrained-Decoding 的几个应用案例和最佳实践：

• 案例一：生成特定长度的文本

  使用长度约束 <length: N> 生成指定长度的文本。

  constraints = ["<length: 10>"]
  constrained_text = model.generate(input_text, constraints=constraints)
  

• 案例二：避免生成敏感词汇

  使用词汇约束 <no: word> 避免生成包含敏感词汇的文本。

  constraints = ["<no: sensitive_word>"]
  constrained_text = model.generate(input_text, constraints=constraints)
  

• 案例三：指定生成文本的开头和结尾

  使用开头和结尾约束 <start: word> 和 <end: word>。

  constraints = ["<start: Hello>", "<end: World>"]
  constrained_text = model.generate(input_text, constraints=constraints)
  

  4. 典型生态项目

目前 Awesome-LLM-Constrained-Decoding 支持以下几种典型生态项目：

• Hugging Face Transformers

  使用 Hugging Face 的 Transformers 库来实现受限解码。

• GPT-3

  利用 OpenAI 的 GPT-3 模型进行受限文本生成。

• BERT

  利用 BERT 模型进行受限文本生成。

通过这些案例和最佳实践，开发者可以更好地理解和应用 Awesome-LLM-Constrained-Decoding，为各种场景下的文本生成任务提供有效的解决方案。

Awesome-LLM-Constrained-Decoding A curated list of papers related to constrained decoding of LLM, along with their relevant code and resources. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-LLM-Constrained-Decoding