昇思MindSpore学习总结二十一 —— 文本解码原理（以MindNLP为例）

1、回归：自回归语言模型

根据前文预测下一个单词

一个文本序列的概率分布可以分解为每个词基于其上文的条件概率的乘机

• 𝑊_0:初始上下文单词序列
• 𝑇: 时间步
• 当生成EOS标签时，停止生成。

MindNLP/huggingface Transformers提供的文本生成方法

 Greedy search

在每个时间步𝑡都简单地选择概率最高的词作为当前输出词:

𝑤𝑡=𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥_𝑤 𝑃(𝑤|𝑤(1:𝑡−1))

按照贪心搜索输出序列("The","nice","woman") 的条件概率为：0.5 x 0.4 = 0.2

缺点: 错过了隐藏在低概率词后面的高概率词，如：dog=0.5, has=0.9 

2、环境准备

下面代码不一定非要运行，查看自己的环境。

%%capture captured_output
# 实验环境已经预装了mindspore==2.2.14，如需更换mindspore版本，可更改下面mindspore的版本号
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14

!pip uninstall mindvision -y
!pip uninstall mindinsight -y

# 该案例在 mindnlp 0.3.1 版本完成适配，如果发现案例跑不通，可以指定mindnlp版本，执行`!pip install mindnlp==0.3.1`
!pip install mindnlp

#greedy_search

from mindnlp.transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("iiBcai/gpt2", mirror='modelscope')

# add the EOS token as PAD token to avoid warnings
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("iiBcai/gpt2", pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, mirror='modelscope')

# encode context the generation is conditioned on
input_ids = tokenizer.encode('I enjoy walking with my cute dog', return_tensors='ms')

# generate text until the output length (which includes the context length) reaches 50
greedy_output = model.generate(input_ids, max_length=50)

print("Output:\n" + 100 * '-')
print(tokenizer.decode(greedy_output[0], skip_special_tokens=True))