GenerationMixin：generate

generate

以下是对您提供的 generate 方法的详细解释。这个方法用于大型语言模型（LLM）中的文本生成，尤其是具有语言模型头的模型。该方法包含了多个复杂的逻辑，支持多种生成模式，如贪心搜索、采样、束搜索等。

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方法定义

@torch.no_grad()
def generate(
    self,
    inputs: Optional[torch.Tensor] = None,
    generation_config: Optional[GenerationConfig] = None,
    logits_processor: Optional[LogitsProcessorList] = None,
    stopping_criteria: Optional[StoppingCriteriaList] = None,
    prefix_allowed_tokens_fn: Optional[Callable[[int, torch.Tensor], List[int]]] = None,
    synced_gpus: Optional[bool] = None,
    assistant_model: Optional["PreTrainedModel"] = None,
    streamer: Optional["BaseStreamer"] = None,
    negative_prompt_ids: Optional[torch.Tensor] = None,
    negative_prompt_attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None,
    **kwargs,
) -> Union[GenerateOutput, torch.LongTensor]:
    ...

参数说明

• inputs：可选，输入张量，形状可能因模态而异。用于作为生成的提示或编码器的输入。
• generation_config：可选，GenerationConfig 对象，包含生成时的参数配置。
• logits_processor：可选，LogitsProcessorList 对象，自定义的 logits 处理器列表，用于在生成过程中调整 logits。
• stopping_criteria：可选，StoppingCriteriaList 对象，自定义的停止标准列表，用于在满足条件时终止生成。
• prefix_allowed_tokens_fn：可选，函数，用于在每一步生成时限制允许的 token。
• synced_gpus：可选，布尔值，指示是否在多 GPU 环境下同步运行以避免死锁。
• assistant_model：可选，用于加速生成的辅助模型，必须具有相同的 tokenizer。
• streamer：可选，用于流式输出生成序列的对象。
• negative_prompt_ids：可选，torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，用于一些处理器（如 CFG）的负提示。
• negative_prompt_attention_mask：可选，torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，对应 negative_prompt_ids 的 attention mask。
• kwargs：其他参数，可用于覆盖 generation_config 中的设置，或传递给模型的 forward 方法。

返回值

• GenerateOutput 或 torch.LongTensor：根据参数设置，返回生成的序列或者包含生成过程详细信息的输出对象。

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方法逻辑解析

总体流程

1. 处理生成配置和参数验证：确保 generation_config 和 kwargs 的正确性。
2. 设置生成参数：根据传入的配置或默认值，设置生成所需的参数。
3. 准备模型输入：处理输入张量，生成 input_ids，并管理模型需要的其他关键字参数。
4. 确定生成模式：根据配置，选择合适的生成模式，例如贪心搜索、采样、束搜索等。
5. 生成序列：调用相应的生成函数，生成目标序列。
6. 返回结果：根据参数设置，返回生成的序列或包含更多信息的对象。

详细步骤

1. 处理生成配置和参数验证

self._validate_model_class()
tokenizer = kwargs.pop("tokenizer", None)
assistant_tokenizer = kwargs.pop("assistant_tokenizer", None)
generation_config, model_kwargs = self._prepare_generation_config(generation_config, **kwargs)
self._validate_model_kwargs(model_kwargs.copy())
self._validate_assistant(assistant_model, tokenizer, assistant_tokenizer)

• _validate_model_class：检查模型的类型是否支持生成。_validate_model_class
• 提取 tokenizer：用于停止条件等，非必要参数。
• 准备 generation_config 和 model_kwargs：处理传入的配置和额外参数。_prepare_generation_config
• 验证模型关键字参数：确保传入的参数与模型的预期一致。_validate_model_kwargs
• 验证辅助模型：如果使用了 assistant_model，确保其与主模型兼容。

2. 设置生成参数

if synced_gpus is None:
    synced_gpus = (is_deepspeed_zero3_enabled() or is_fsdp_managed_module(self)) and dist.get_world_size() > 1
logits_processor = logits_processor if logits_processor is not None else LogitsProcessorList()
stopping_criteria = stopping_criteria if stopping_criteria is not None else StoppingCriteriaList()
accepts_attention_mask = "attention_mask" in set(inspect.signature(self.forward).parameters.keys())
requires_attention_mask = "encoder_outputs" not in model_kwargs
kwargs_has_attention_mask = model_kwargs.get("attention_mask", None) is not None

• synced_gpus：在多 GPU 环境下，判断是否需要同步。
• logits_processor 和 stopping_criteria：初始化或使用默认的处理器和停止标准。
• StoppingCriteria代码分析
• LogitsProcessor代码分析
• 注意力掩码相关变量：检查模型的 forward 方法是否接受 attention_mask，以及当前参数中是否提供。

3. 准备模型输入

inputs_tensor, model_input_name, model_kwargs = self._prepare_model_inputs(
    inputs, generation_config.bos_token_id, model_kwargs
)
batch_size = inputs_tensor.shape[0]
device = inputs_tensor.device
self._prepare_special_tokens(generation_config, kwargs_has_attention_mask, device=device)

• _prepare_model_inputs：处理输入张量，获取模型输入名称，并更新 model_kwargs。_prepare_model_inputs
• batch_size 和 device：获取批次大小和设备信息。
• 准备特殊 token：如 bos_token_id、eos_token_id 等。_prepare_special_tokens

4. 检查并处理注意力掩码

       # decoder-only models must use left-padding for batched generation.
        if not self.config.is_encoder_decoder and not is_torchdynamo_compiling():
            # If `input_ids` was given, check if the last id in any sequence is `pad_token_id`
            # Note: If using, `inputs_embeds` this check does not work, because we want to be more hands-off.
            if (
                generation_config._pad_token_tensor is not None
                and batch_size > 1
                and len(inputs_tensor.shape) == 2
                and torch.sum(inputs_tensor[:, -1] == generation_config._pad_token_tensor) > 0
            ):
                logger.warning(
                    "A decoder-only architecture is being used, but right-padding was detected! For correct "
                    "generation results, please set `padding_side='left'` when initializing the tokenizer."
                )

这段代码是关于为仅解码器架构（decoder-only models）处理输入时的填充方式建议。它检查是否使用了右填充(right-padding)，在这种情况下给出警告。

1. 架构类型检查:

   • self.config.is_encoder_decoder 用于检查模型是否属于编码器-解码器架构。
   • 如果模型不是编码器-解码器架构（即它是仅解码器架构），并且不是在TorchDynamo编译模式下，代码继续进行。

2. 输入条件检查:

   • 确保批处理大小大于1，即有多个序列在一起进行处理。
   • 检查输入张量 inputs_tensor 的形状满足条件：它是二维张量，一般形式为 [batch_size, sequence_length]。
   • 检查序列中的最后一个标识符是否为 pad_token_id，指定的 generation_config._pad_token_tensor 不为 None。
   • torch.sum(inputs_tensor[:, -1] == generation_config._pad_token_tensor) > 0 用于确定至少有一个序列的最后一个令牌是填充令牌。

3. 警告日志:

   • 如果满足以上条件，显示警告信息。
   • 提示在仅解码器模型中检测到右填充，它建议使用左填充（padding_side='left'），以获取正确的生成结果。

      # decoder-only models with inputs_embeds forwarding must use caching (otherwise we can't detect whether we are
        # generating the first new token or not, and we only want to use the embeddings for the first new token)
        if not self.config.is_encoder_decoder and model_input_name == "inputs_embeds":
            generation_config.use_cache = True

这段代码针对仅解码器架构（decoder-only models）进行了一种配置调整，特别是在使用 inputs_embeds 作为输入的时候。以下是代码的简单说明：

1. 架构类型检查:

   • not self.config.is_encoder_decoder 用于判断模型是否是仅解码器架构。
   • 如果模型是仅解码器架构，代码继续进行。

2. 输入类型检查:

   • model_input_name == "inputs_embeds" 检查输入类型是否为嵌入层（embeddings）。
   • inputs_embeds 通常表示已经经过词嵌入层的输入，这意味着模型接收的不是直接的令牌ID，而是对应的词向量。

3. 缓存使用设置:

   • generation_config.use_cache = True 设置生成配置的 use_cache 属性为 True。
   • 启用缓存对于跟踪生成的序列特别重要，尤其是在无法确定新生成的第一个令牌是否已生成时。

if not kwargs_has_attention_mask and requires_attention_mask and accepts_attention_mask:
    model_kwargs["attention_mask"] = self._prepare_attention_mask_for_generation(
        inputs_tensor, generation_config, model_kwargs
    )
elif kwargs_has_attention_mask:
    if model_input_name == "input_ids" and len(model_kwargs["attention_mask"].shape) > 2:
        raise ValueError("`attention_mask` passed to `generate` must be 2D.")

• 如果需要 attention_mask：且未提供，则生成默认的 attention_mask。
• 验证提供的 attention_mask：确保其形状正确。
• _prepare_attention_mask_for_generation

5. 为编码器-解码器模型准备输入

if self.config.is_encoder_decoder and "encoder_outputs" not in model_kwargs:
    model_kwargs = self._prepare_encoder_decoder_kwargs_for_generation(
        inputs_tensor, model_kwargs, model_input_name, generation_config
    )

• 对于编码器-解码器模型：如果未提供 encoder_outputs，则进行编码器的前向计算，并更新 model_kwargs。计算编码器部分

6. 准备用于自回归生成的 input_ids

if self.config.is_encoder_decoder:
    input_ids, model_kwargs = self._prepare_decoder_input_ids_for_generation(
        batch_size=batch_size,
        model_input_name=model_input_name,
        model_kwargs=model_kwargs,
        decoder_start_token_id=generation_config._decoder_start_token_tensor,
        device=inputs_tensor.device,
    )
else:
    input_ids = inputs_tensor if model_input_name == "input_ids" else model_kwargs.pop("input_ids")

• 编码器-解码器模型：准备解码器的 input_ids。
• _prepare_decoder_input_ids_for_generation
• _decoder_start_token_tensor
• 解码器模型：直接使用 inputs_tensor 作为 input_ids。

7. 处理特殊的生成配置

if generation_config.token_healing:
    input_ids = self.heal_tokens(input_ids, tokenizer)
if streamer is not None:
    streamer.put(input_ids.cpu())

• token_healing：如果启用了此项配置，修复输入中的 tokens。token_healing
• streamer：如果提供了流式处理器，传递当前的 input_ids。

8. 准备生成长度相关的参数

input_ids_length = input_ids.shape[-1]
has_default_max_length = kwargs.get("max_length") is None and generation_config.max_length is not None
has_default_min_length = kwargs.get("min_length") is None and generation_config.min_length is not None
generation_config = self._prepare_generated_length(
    generation_config=generation_config,
    has_default_max_length=has_default_max_length,
    has_default_min_length=has_default_min_length,
    model_input_name=model_input_name,
    inputs_tensor=inputs_tensor,
    input_ids_length=input_ids_length,
)

• 计算输入序列长度。
• 确定是否使用默认的最大和最小长度。
• 准备生成长度配置，可能会根据输入长度进行调整。_prepare_generated_length

9. 准备缓存和其他模型参数

if self._supports_logits_to_keep() and "logits_to_keep" not in model_kwargs:
    model_kwargs["logits_to_keep"] = 1
self._validate_generated_length(generation_config, input_ids_length, has_default_max_length)

• logits_to_keep：如果模型支持，仅保留需要的 logits，减少内存占用。_supports_logits_to_keep
• 验证生成长度：确保生成长度的合法性。_validate_generated_length

        # 7. Prepare the cache.
        # - `model_kwargs` may be updated in place with a cache as defined by the parameters in `generation_config`.
        # - different models have a different cache name expected by the model (default = "past_key_values")
        # - `max_length`, prepared above, is used to determine the maximum cache length
        max_cache_length = generation_config.max_length - 1
        if (
            inputs_tensor.shape[1] != input_ids_length
            and model_input_name == "inputs_embeds"
            and not self.config.is_encoder_decoder
        ):
            max_cache_length += inputs_tensor.shape[1]
        self._prepare_cache_for_generation(
            generation_config, model_kwargs, assistant_model, batch_size, max_cache_length, device
        )

• 准备缓存：为生成过程中的缓存（如注意力缓存）分配空间。
  _prepare_cache_for_generation

10. 确定生成模式

generation_mode = generation_config.get_generation_mode(assistant_model)

• 根据生成配置和辅助模型，确定生成模式，例如：
  • 辅助生成（Assisted Generation）
  • DoLa 生成（DOLA Generation）
  • 对比搜索（Contrastive Search）
  • 采样或贪心搜索
  • 束搜索（Beam Search）
  • 组束搜索（Group Beam Search）
  • 受限束搜索（Constrained Beam Search）

11. 准备 logits 处理器和停止标准

prepared_logits_processor = self._get_logits_processor(
    generation_config=generation_config,
    input_ids_seq_length=input_ids_length,
    encoder_input_ids=inputs_tensor,
    prefix_allowed_tokens_fn=prefix_allowed_tokens_fn,
    logits_processor=logits_processor,
    device=inputs_tensor.device,
    model_kwargs=model_kwargs,
    negative_prompt_ids=negative_prompt_ids,
    negative_prompt_attention_mask=negative_prompt_attention_mask,
)
prepared_stopping_criteria = self._get_stopping_criteria(
    generation_config=generation_config, stopping_criteria=stopping_criteria, tokenizer=tokenizer, **kwargs
)
model_kwargs["use_cache"] = generation_config.use_cache

• 获取 logits 处理器：整合默认和自定义的 logits 处理器，用于在生成过程中调整 logits。
• 获取停止标准：整合默认和自定义的停止标准，用于在满足条件时终止生成。
• 设置 use_cache：根据配置，决定是否在生成过程中使用缓存。
  _get_logits_processor
  _get_stopping_criteria

12. 根据生成模式调用相应的生成函数

• 辅助生成

if generation_mode == GenerationMode.ASSISTED_GENERATION:
    # 验证条件
    # 获取候选生成器
    # 执行辅助生成

• DoLa 生成

elif generation_mode == GenerationMode.DOLA_GENERATION:
    # 执行 DoLa 解码

• 对比搜索

elif generation_mode == GenerationMode.CONTRASTIVE_SEARCH:
    # 执行对比搜索

• 采样或贪心搜索

elif generation_mode in (GenerationMode.SAMPLE, GenerationMode.GREEDY_SEARCH):
    # 扩展 input_ids
    # 执行采样或贪心搜索

• 束搜索

elif generation_mode in (GenerationMode.BEAM_SAMPLE, GenerationMode.BEAM_SEARCH):
    # 准备束搜索评分器
    # 扩展 input_ids
    # 执行束搜索

GenerationMixin：_sample方法(GenerationMode.SAMPLE, GenerationMode.GREEDY_SEARCH)

• 组束搜索

elif generation_mode == GenerationMode.GROUP_BEAM_SEARCH:
    # 准备组束搜索评分器
    # 扩展 input_ids
    # 执行组束搜索

• 受限束搜索

elif generation_mode == GenerationMode.CONSTRAINED_BEAM_SEARCH:
    # 准备约束条件
    # 准备受限束搜索评分器
    # 扩展 input_ids
    # 执行受限束搜索

13. 处理生成结果

# 如果需要，将缓存转换为传统格式
if (
    generation_config.return_legacy_cache is True
    and not is_torchdynamo_compiling()
    and hasattr(result, "past_key_values")
    and getattr(result.past_key_values, "to_legacy_cache") is not None
):
    result.past_key_values = result.past_key_values.to_legacy_cache()
return result

• 转换缓存格式：如果配置需要，将生成过程中使用的缓存转换为传统格式。
• 返回结果：最终将生成的结果返回。

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_validate_model_class

函数功能概述

这个函数名为_validate_model_class，用于验证当前的模型类是否支持生成（generation）操作。如果不支持生成，则会抛出一个异常，提示用户使用合适的模型类。

1. 条件判断

   if not is_torchdynamo_compiling() and not self.can_generate():
   

   • 这里有一个 if 条件，用于检查两个条件是否同时满足：
     • not is_torchdynamo_compiling()
     • not self.can_generate()
   • is_torchdynamo_compiling()：
     • 这是一个函数，检查当前是否处于 TorchDynamo 的编译环境中。
     • TorchDynamo 是 PyTorch 的一个 JIT 编译器框架，可以对模型进行编译优化。
     • 在编译过程中，某些检查可能需要被跳过，因此在编译时不进行此验证。
   • self.can_generate()：
     • 这是模型类的一个方法，返回布尔值，表示模型是否支持生成操作。
     • 如果模型具有语言模型头（language model head），则通常支持生成，即 self.can_generate() 返回 True。

   因此，只有在不处于编译环境且模型不能生成的情况下，才会进入 if 语句内部，抛出异常。

2. 定义支持生成的模型类名后缀列表

   terminations_with_generation_support = [
       "ForCausalLM",
       "ForConditionalGeneration",
       "ForSpeechSeq2Seq",
       "ForVision2Seq",
   ]
   

   • 这是一个列表，包含了通常支持生成操作的模型类名称的后缀。
   • 这些后缀包括：
     • "ForCausalLM"：用于自回归语言模型，如 GPT-2、GPT-3 等。
     • "ForConditionalGeneration"：用于条件生成模型，如 BART、T5 等。
     • "ForSpeechSeq2Seq"：用于语音序列到序列模型。
     • "ForVision2Seq"：用于视觉到序列的模型，如图像描述生成。

3. 抛出异常

   raise TypeError(
       f"The current model class ({self.__class__.__name__}) is not compatible with `.generate()`, as "
       "it doesn't have a language model head. Classes that support generation often end in one of these "
       f"names: {terminations_with_generation_support}."
   )
   

   • 如果条件满足，说明当前模型不支持生成，则抛出一个 TypeError 异常。
   • 异常信息包括：
     • 当前模型类的名称：{self.__class__.__name__}。
     • 说明模型不兼容 .generate() 方法，因为它没有语言模型头。
     • 提示支持生成的模型类通常以哪些后缀结尾：{terminations_with_generation_support}。

_prepare_generation_config

函数功能概述

这个函数名为_prepare_generation_config，它的作用是准备生成所需的配置对象generation_config，并应用从kwargs（关键字参数）中传入的任何生成配置选项。这个函数还处理了与模型配置文件（config）的向后兼容性。

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参数和返回值

• 参数：

  • self：类的实例。
  • generation_config：可选的GenerationConfig对象，表示生成配置。如果为None，则需要从其他地方获取或生成。
  • **kwargs：其他关键字参数，可能包含生成配置的参数，将用于更新generation_config。

• 返回值：

  • generation_config：最终准备好的生成配置对象。
  • model_kwargs：用于模型的关键字参数字典。

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处理逻辑详解

1. 初始设置

   # 设置一个标志，指示是否使用模型的默认生成配置
   using_model_generation_config = False
   

2. 处理generation_config为None的情况

   if generation_config is None:
       ...
   

   当用户没有提供generation_config时，需要从模型中获取。但在处理之前，先考虑到可能的向后兼容性问题。

   • 遗留（Legacy）行为的处理

     # 遗留支持：用户可能修改了模型的配置来控制生成。要触发这种遗留行为，需要满足以下条件：
     # 1) generation_config 是从模型配置创建的（`_from_model_config`字段为True）
     # 2) generation_config 自创建以来没有被修改过（哈希值相同）
     # 3) 模型配置中有非默认的生成参数
     # 4) 用户在模型配置中设置了新的生成参数
     # 注意：`torch.compile`无法编译`hash`函数，因此在编译时，这种遗留支持被禁用
     if (
         not is_torchdynamo_compiling()
         and self.generation_config._from_model_config  # 条件1
         and self.generation_config._original_object_hash == hash(self.generation_config)  # 条件2
         and len(self.config._get_non_default_generation_parameters()) > 0  # 条件3
     ):
         new_generation_config = GenerationConfig.from_model_config(self.config)
         if new_generation_config != self.generation_config:  # 条件4
             warnings.warn(
                 "You have modified the pretrained model configuration to control generation. This is a"
                 " deprecated strategy to control generation and will be removed in v5."
                 " Please use and modify the model generation configuration (see"
                 " https://huggingface.co/docs/transformers/generation_strategies#default-text-generation-configuration )",
                 UserWarning,
             )
             self.generation_config = new_generation_config
     

     • 解释条件：

       1. self.generation_config._from_model_config：
          • 检查generation_config是否是从模型配置创建的。
       2. self.generation_config._original_object_hash == hash(self.generation_config)：
          • 检查generation_config自创建以来是否没有被修改过。
          • 由于torch.compile无法编译hash函数，因此在编译时无法进行此检查。
       3. len(self.config._get_non_default_generation_parameters()) > 0：
          • 检查模型配置中是否有非默认的生成参数。
       4. new_generation_config != self.generation_config：
          • 检查新的生成配置是否与当前的不同，表示用户在模型配置中设置了新的生成参数。

     • 操作：

       • 如果以上条件都满足，表示用户通过修改模型配置来控制生成。这是一种已被弃用的做法。
       • 发出警告，提示此策略将在v5版本中移除，建议用户使用并修改生成配置对象generation_config。
       • 更新self.generation_config为新的生成配置new_generation_config。

   • 设置generation_config

     generation_config = self.generation_config
     using_model_generation_config = True
     

     • 如果没有提供generation_config，则使用模型的默认生成配置self.generation_config。
     • 设置标志using_model_generation_config = True，表示正在使用模型的默认生成配置。

3. 处理torch.compile相关的问题

   # `torch.compile`无法编译`copy.deepcopy`等函数，因此需要根据是否在编译中，决定如何处理
   if not is_torchdynamo_compiling():
       ...
   else:
       model_kwargs = kwargs
   

   • 非编译环境下的处理

     if not is_torchdynamo_compiling():
         generation_config = copy.deepcopy(generation_config)
         model_kwargs = generation_config.update(**kwargs)
         ...
     

     • 深拷贝generation_config：

       • 使用copy.deepcopy创建generation_config的深拷贝，以避免修改原始对象。
       • 由于torch.compile无法编译copy.deepcopy，因此在编译环境下无法进行此操作。

     • 更新generation_config：

       • 调用generation_config.update(**kwargs)方法，用传入的kwargs更新生成配置。
       • 这个方法返回未被generation_config使用的参数，即那些不属于生成配置的参数，存储在model_kwargs中。

     • 处理特殊的Token ID：

       # 如果提供了`generation_config`，需要确保所有特殊的Token ID都有默认值
       if not using_model_generation_config:
           if generation_config.bos_token_id is None:
               generation_config.bos_token_id = self.generation_config.bos_token_id
           if generation_config.eos_token_id is None:
               generation_config.eos_token_id = self.generation_config.eos_token_id
           if generation_config.pad_token_id is None:
               generation_config.pad_token_id = self.generation_config.pad_token_id
           if generation_config.decoder_start_token_id is None:
               generation_config.decoder_start_token_id = self.generation_config.decoder_start_token_id
       

       • 如果用户提供了自己的generation_config（即不使用模型的默认生成配置），需要确保特殊的Token ID（开始、结束、填充、解码器开始）有默认值。
       • 如果这些ID在用户提供的generation_config中为None，则使用模型默认的self.generation_config中的值。

   • 编译环境下的处理

     else:
         model_kwargs = kwargs
     

     • 在编译环境下，由于无法使用copy.deepcopy和hash，直接将传入的kwargs赋值给model_kwargs。
     • 不进行深拷贝和更新操作。

4. 返回结果

   return generation_config, model_kwargs
   

   • 函数返回准备好的generation_config和model_kwargs。
   • model_kwargs包含了模型需要的其他参数。

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_validate_model_kwargs

函数功能概述

这个函数名为_validate_model_kwargs，用于在生成（generation）过程中对传入的模型关键字参数model_kwargs进行验证。它的主要作用是：

• 验证传入的model_kwargs是否被模型的生成方法使用，以确保参数的正确性，防止参数拼写错误或传入不支持的参数。
• 给出明确的错误信息，帮助用户及时发现并修正问题。

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1. 检查past_key_values是否为Cache实例，并验证模型是否支持

if isinstance(model_kwargs.get("past_key_values", None), Cache) and not self._supports_cache_class:
    raise ValueError(
        f"{self.__class__.__name__} does not support an instance of `Cache` as `past_key_values`. Please "
        "check the model documentation for supported cache formats."
    )

• 目的：如果model_kwargs中包含past_key_values，并且它是一个Cache实例，而模型不支持Cache类型的缓存，则抛出错误。

• 解释：

  • model_kwargs.get("past_key_values", None)：尝试获取past_key_values的值，如果不存在则为None。
  • isinstance(..., Cache)：检查past_key_values是否是Cache类的实例。
  • not self._supports_cache_class：检查当前模型是否不支持Cache类型的缓存。

• 错误处理：如果以上条件满足，则抛出ValueError，提示用户当前模型不支持Cache实例作为past_key_values，并建议查看模型文档以了解支持的缓存格式。

2. 对于编码器-解码器模型，移除特定的参数

if self.config.is_encoder_decoder:
    for key in ["decoder_input_ids"]:
        model_kwargs.pop(key, None)

• 目的：在生成过程中，不需要直接传入decoder_input_ids，因此从model_kwargs中移除该参数，防止后续产生错误。

• 解释：

  • self.config.is_encoder_decoder：检查模型是否为编码器-解码器结构。
  • model_kwargs.pop(key, None)：从model_kwargs中移除指定的键，如果不存在则返回None。

3. 初始化未使用的模型参数列表和获取模型方法参数

unused_model_args = []
model_args = set(inspect.signature(self.prepare_inputs_for_generation).parameters)

• unused_model_args：用于收集未被模型方法使用的参数名。

• model_args：获取prepare_inputs_for_generation方法的参数名集合，表示模型在生成过程中可能使用的参数。

• 解释：

  • inspect.signature(...)：获取函数的完整参数签名。
  • .parameters：获取参数名组成的有序字典。
  • set(...)：将参数名转换为集合，方便后续操作。

4. 扩展模型参数集合，包含forward方法的参数

if "kwargs" in model_args or "model_kwargs" in model_args:
    model_args |= set(inspect.signature(self.forward).parameters)

• 目的：如果prepare_inputs_for_generation方法接受kwargs（可变关键字参数），则需要将self.forward方法的参数也包含进来，因为这些参数可能会通过kwargs传递。

• 解释：

  • 检查model_args中是否包含"kwargs"或"model_kwargs"，表示接受可变关键字参数。
  • 使用set.union（|=）操作，将self.forward方法的参数集合并入model_args。

5. 对于编码器-解码器模型，包含编码器和解码器的参数

if self.config.is_encoder_decoder:
    base_model = getattr(self, self.base_model_prefix, None)
    # 允许编码器的参数
    encoder = getattr(self, "encoder", None)
    # 特殊情况处理（如Musicgen模型）
    if encoder is None and base_model is not None:
        encoder = getattr(base_model, "encoder", None)
    if encoder is not None:
        encoder_model_args = set(inspect.signature(encoder.forward).parameters)
        model_args |= encoder_model_args
    # 允许解码器的参数
    decoder = getattr(self, "decoder", None)
    if decoder is None and base_model is not None:
        decoder = getattr(base_model, "decoder", None)
    if decoder is not None:
        decoder_model_args = set(inspect.signature(decoder.forward).parameters)
        model_args |= {f"decoder_{x}" for x in decoder_model_args}

• 目的：将编码器和解码器的forward方法的参数名添加到model_args中，以便在验证model_kwargs时考虑到这些参数。

• 详细解释：

  • base_model = getattr(self, self.base_model_prefix, None)：获取基础模型实例，self.base_model_prefix通常是模型的前缀名。

  • 处理编码器：

    • encoder = getattr(self, "encoder", None)：尝试直接获取self.encoder属性。
    • 如果encoder为None且base_model存在，则尝试从base_model中获取encoder。
    • 获取encoder.forward方法的参数名集合encoder_model_args。
    • 将encoder_model_args并入model_args。

  • 处理解码器：

    • 类似地，获取decoder实例。
    • 获取decoder.forward方法的参数名集合decoder_model_args。
    • 将decoder_model_args的参数名加上前缀"decoder_"，以匹配生成过程中参数的命名方式。
    • 将修改后的decoder_model_args并入model_args。

• 特殊情况说明：

  • 对于某些模型（例如MusicgenForConditionalGeneration），编码器和解码器的命名和结构可能与标准情况不同，需要特别处理。

6. 检查model_kwargs中的未使用参数

for key, value in model_kwargs.items():
    if value is not None and key not in model_args:
        unused_model_args.append(key)

• 目的：找出model_kwargs中那些未被模型方法使用的参数。

• 解释：

  • 遍历model_kwargs中的所有键值对。
  • 如果参数值不为None且参数名不在model_args集合中，说明模型并不会使用该参数。
  • 将这些未使用的参数名添加到unused_model_args列表中。

7. 抛出错误提示未使用的参数

if unused_model_args:
    raise ValueError(
        f"The following `model_kwargs` are not used by the model: {unused_model_args} (note: typos in the"
        " generate arguments will also show up in this list)"
    )

• 目的：如果存在未使用的参数，抛出ValueError，提醒用户这些参数未被模型使用，可能存在拼写错误或传入了不支持的参数。

• 解释：

  • 检查unused_model_args列表是否非空。
  • 抛出错误，错误信息中包含未使用的参数列表，并提示用户可能是由于参数名的拼写错误导致的。

---

_prepare_model_inputs

方法定义

def _prepare_model_inputs(
    self,
    inputs: Optional[torch.Tensor] = None,
    bos_token_id: Optional[torch.Tensor] = None,
    model_kwargs: Optional[Dict[str, torch.Tensor]] = None,
) -> Tuple[torch.Tensor, Optional[str], Dict[str, torch.Tensor]]:
    """
    This function extracts the model-specific `inputs` for generation.
    """
    # 方法体...

参数说明：

• inputs：可选的 torch.Tensor，表示要作为模型输入的张量。可能是 input_ids、inputs_embeds 等形式，具体取决于模型的要求。
• bos_token_id：可选的 torch.Tensor，表示序列开始的 token ID（BOS = Begin Of Sequence）。在生成任务中，如果未提供输入，可能需要使用该 token 进行初始化。
• model_kwargs：可选的字典，包含传递给模型的其他关键字参数。

返回值：

• inputs：torch.Tensor，准备好的模型输入张量。
• input_name：str，模型输入的名称，可能是 input_ids 或 inputs_embeds。
• model_kwargs：字典，更新后的模型关键字参数。

---

方法功能概述

该方法的主要目的是在生成过程中，准备和验证模型的输入，确保输入与模型的预期格式和要求一致。具体任务包括：

1. 确定模型所需的主要输入名称（input_name），这可能取决于模型是编码器-解码器模型还是仅解码器模型。
2. 处理传入的 inputs 和 model_kwargs，以避免重复传递相同的输入参数。
3. 在需要时，使用 bos_token_id 初始化 input_ids，以开始生成过程。
4. 对于支持 inputs_embeds 的模型，正确处理 inputs_embeds 参数。

---

逐步详解

步骤 1：确定模型的主要输入名称

# 判断模型是否是编码器-解码器，并获取正确的输入名称
if (
    self.config.is_encoder_decoder
    and hasattr(self, "encoder")
    and self.encoder.main_input_name != self.main_input_name
):
    input_name = self.encoder.main_input_name
else:
    input_name = self.main_input_name

解释：

• 目的：获取模型预期的主要输入参数名称，可能是 input_ids、inputs_embeds 等。
• 逻辑：
  • 如果模型是 编码器-解码器模型，并且编码器的 main_input_name 与模型的 main_input_name 不同，则使用编码器的 main_input_name。
    • 这是因为编码器和解码器可能需要不同的输入名称。例如，一些模型的编码器可能使用 inputs_embeds，而解码器使用 input_ids。
  • 否则，使用模型的 main_input_name 作为输入名称。

示例：

• 如果 self.main_input_name 为 'input_ids'，而 self.encoder.main_input_name 为 'inputs_embeds'，则对于编码器，需要使用 'inputs_embeds' 作为输入名称。

步骤 2：从 model_kwargs 中提取非输入相关的参数

# 过滤掉模型输入的关键字参数，以及值为 None 的参数
model_kwargs = {k: v for k, v in model_kwargs.items() if v is not None or k != input_name}

解释：

• 目的：清理 model_kwargs，只保留非模型输入的参数和值非 None 的参数。
• 逻辑：
  • 遍历 model_kwargs 中的所有键值对，保留以下情况的参数：
    • 值 v 不为 None。
    • 或者键 k 不是模型的主要输入名称 input_name。
• 原因：避免模型输入参数（如 input_ids）重复出现在 inputs 和 model_kwargs 中，以防止冲突。

示例：

• 如果 input_name 是 'input_ids'，并且 model_kwargs 包含 {'input_ids': None, 'attention_mask': tensor([...])}，那么经过此步骤后，model_kwargs 变为 {'attention_mask': tensor([...])}。

步骤 3：检查模型输入是否作为关键字参数传入

# 从 model_kwargs 中获取输入参数
inputs_kwarg = model_kwargs.pop(input_name, None)
# 检查是否同时传入了 inputs 和 inputs_kwarg
if inputs_kwarg is not None and inputs is not None:
    raise ValueError(
        f"`inputs`: {inputs}` were passed alongside {input_name} which is not allowed. "
        f"Make sure to either pass {inputs} or {input_name}=..."
    )
elif inputs_kwarg is not None:
    inputs = inputs_kwarg

解释：

• 目的：确保模型输入参数只通过一个途径传入，避免冲突。
• 逻辑：
  • 从 model_kwargs 中取出键为 input_name 的参数，赋值给 inputs_kwarg。
  • 如果同时传入了 inputs 和 inputs_kwarg，抛出异常，提示用户只能通过一种方式传入模型输入。
  • 如果 inputs 为 None，但 inputs_kwarg 不为 None，则将 inputs_kwarg 赋值给 inputs。

示例：

• 用户通过位置参数传入了 inputs，同时在 model_kwargs 中传入了 input_ids，这将导致异常，因为模型无法确定使用哪个输入。

步骤 4：处理 inputs_embeds 的情况

if input_name == "input_ids" and "inputs_embeds" in model_kwargs:
    if not self.config.is_encoder_decoder:
        # 检查模型是否支持 inputs_embeds
        has_inputs_embeds_forwarding = "inputs_embeds" in set(
            inspect.signature(self.prepare_inputs_for_generation).parameters.keys()
        )
        if not has_inputs_embeds_forwarding:
            raise ValueError(
                f"You passed `inputs_embeds` to `.generate()`, but the model class {self.__class__.__name__} "
                "doesn't have its forwarding implemented. See the GPT2 implementation for an example "
                "(https://github.com/huggingface/transformers/pull/21405), and feel free to open a PR with it!"
            )
        # 将 input_ids 初始化并加入 model_kwargs
        model_kwargs["input_ids"] = self._maybe_initialize_input_ids_for_generation(
            inputs, bos_token_id, model_kwargs=model_kwargs
        )
    else:
        if inputs is not None:
            raise ValueError("You passed `inputs_embeds` and `input_ids` to `.generate()`. Please pick one.")
    # 更新 inputs 和 input_name
    inputs, input_name = model_kwargs["inputs_embeds"], "inputs_embeds"

解释：

• 目的：处理用户通过 inputs_embeds 提供输入的情况，确保模型支持这种输入方式，并正确处理。
• 逻辑：
  • 当模型的输入名称为 'input_ids'，且 model_kwargs 中存在 'inputs_embeds' 键时，进入此逻辑。
  • 对于非编码器-解码器模型：
    • 检查模型的 prepare_inputs_for_generation 方法是否接受 inputs_embeds 参数。
    • 如果不支持，则抛出异常，提示模型不支持通过 inputs_embeds 进行生成。
    • 如果支持，则需要初始化 input_ids，以便在生成过程中处理诸如 attention mask 等依赖 input_ids 的自动操作。
    • 将初始化的 input_ids 添加到 model_kwargs 中。
  • 对于编码器-解码器模型：
    • 如果同时传入了 inputs 和 inputs_embeds，抛出异常，提示只能选择一种输入方式。
  • 最后，将 inputs 设置为 inputs_embeds，并更新 input_name 为 'inputs_embeds'。

示例：

• 用户在生成时提供了 inputs_embeds，如果模型支持，则将其用于生成，否则抛出异常。

步骤 5：如果 inputs 仍为 None，尝试从 bos_token_id 创建 input_ids

# 如果 inputs 为 None，使用 bos_token_id 初始化 input_ids
inputs = self._maybe_initialize_input_ids_for_generation(inputs, bos_token_id, model_kwargs)

解释：

• 目的：在用户未提供任何输入的情况下，使用开始标记 bos_token_id 初始化输入，以启动生成过程。
• 逻辑：
  • 调用 _maybe_initialize_input_ids_for_generation 方法，如果 inputs 为 None，则尝试使用 bos_token_id 创建 input_ids。
  • 如果 inputs 已存在，则保持不变。

示例：

• 用户未提供 inputs，模型使用 bos_token_id [101]（假设为开始标记的 ID）初始化 input_ids。

步骤 6：返回处理后的结果

# 返回准备好的 inputs、input_name 和更新后的 model_kwargs
return inputs, input_name, model_kwargs

---

示例：

# 示例 1：用户只提供 inputs
inputs = torch.tensor([[101, 102, 103]])
inputs, input_name, model_kwargs = model._prepare_model_inputs(inputs=inputs)

# 示例 2：用户只提供 input_ids 作为关键字参数
model_kwargs = {'input_ids': torch.tensor([[101, 102, 103]])}
inputs, input_name, model_kwargs = model._prepare_model_inputs(model_kwargs=model_kwargs)

# 示例 3：用户提供 inputs_embeds，模型支持 inputs_embeds
model_kwargs = {'inputs_embeds': torch.tensor([...])}
inputs, input_name, model_kwargs = model._prepare_model_inputs(model_kwargs=model_kwargs)

# 示例 4：用户未提供任何输入，使用 bos_token_id 初始化
bos_token_id = torch.tensor([101])
inputs, input_name, model_kwargs = model._prepare_model_inputs(bos_token_id=bos_token_id)

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_prepare_special_tokens

主要目的是准备生成所需的特殊标记（如开始标记 bos_token_id、结束标记 eos_token_id、填充标记 pad_token_id 和解码器起始标记 decoder_start_token_id），并将这些标记转换为张量。具体步骤如下：

1. 定义辅助函数 _tensor_or_none：

   • 将特殊标记转换为张量，如果标记为 None 则返回 None。

2. 将特殊标记转换为张量：

   • 使用 _tensor_or_none 函数将 bos_token_id、eos_token_id、pad_token_id 和 decoder_start_token_id 转换为张量。

3. 处理编码器-解码器模型：

   • 如果模型是编码器-解码器类型，并且 decoder_start_token_id 未设置，则使用 bos_token_id 作为 decoder_start_token_id。

4. 处理 eos_token_tensor：

   • 如果 eos_token_tensor 是 0 维张量，则将其扩展为 1 维张量。

5. 设置 pad_token_tensor：

   • 如果 pad_token_tensor 未设置且 eos_token_tensor 存在，则将 pad_token_tensor 设置为 eos_token_tensor 的第一个元素，并发出警告。

6. 安全检查和警告：

   • 检查编码器-解码器模型是否设置了 decoder_start_token_id。
   • 检查 eos_token_tensor 是否与 pad_token_tensor 相同，并在未设置注意力掩码时发出警告。
   • 检查 eos_token_tensor 是否包含负数或浮点数，并发出警告。

7. 更新生成配置：

   • 将转换后的特殊标记张量存储在 generation_config 的新属性中，以启用端到端编译。

_prepare_attention_mask_for_generation

该方法用于在生成过程中为模型准备 attention_mask，以确保模型在生成序列时正确地关注输入序列的非填充部分（非 pad_token 部分）。

---

方法定义

def _prepare_attention_mask_for_generation(
    self,
    inputs_tensor: torch.Tensor,
    generation_config: GenerationConfig,
    model_kwargs: Dict[str, Any],
) -> torch.LongTensor:
    # 方法体...

参数说明：

• inputs_tensor: torch.Tensor，输入张量，可能是模型的主要输入。
• generation_config: GenerationConfig，生成配置对象，包含生成过程中所需的配置参数。
• model_kwargs: Dict[str, Any]，包含模型其他关键字参数的字典。

返回值：

• attention_mask: torch.LongTensor，返回生成过程中使用的 attention_mask，用于指示模型需要关注的输入序列位置。

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方法功能概述

该方法的主要目的是根据输入张量 inputs_tensor 和生成配置 generation_config，为生成过程准备合适的 attention_mask。具体而言，它会根据以下情况生成 attention_mask：

1. 如果输入张量包含 pad_token_id，则在 attention_mask 中标记出非填充的位置（即非 pad_token_id 的位置为 1，pad_token_id 的位置为 0）。
2. 如果无法判断是否需要生成 attention_mask，则返回默认的 attention_mask，即全 1 的张量，表示所有位置都需要关注。

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逐步详解

步骤 1：获取 pad_token_id 和 eos_token_id

pad_token_id = generation_config._pad_token_tensor
eos_token_id = generation_config._eos_token_tensor

• 说明：从 generation_config 中获取用于填充的 pad_token_id 和序列结束的 eos_token_id。

步骤 2：检查 model_kwargs 中是否有 input_ids

# `input_ids` 可能存在于 model_kwargs 中，而不是主要输入（例如多模态模型）
if "input_ids" in model_kwargs and model_kwargs["input_ids"].shape[1] > 0:
    inputs_tensor = model_kwargs["input_ids"]

• 解释：

  • 在某些情况下，inputs_tensor 并不是模型的主要输入，如在多模态模型中，input_ids 可能存在于 model_kwargs 中。
  • 如果 model_kwargs 中有 input_ids，并且其形状的第二维度长度大于 0（即有数据），则用 model_kwargs["input_ids"] 替换 inputs_tensor。

• 目的：确保 inputs_tensor 是正确的 input_ids，以便后续的 attention_mask 计算。

步骤 3：创建默认的 attention_mask

# 如果无法推断 attention mask，则返回默认的 attention mask
default_attention_mask = torch.ones(inputs_tensor.shape[:2], dtype=torch.long, device=inputs_tensor.device)

• 解释：

  • 创建一个形状与 inputs_tensor 前两个维度相同的全 1 张量，作为默认的 attention_mask。
  • 该默认 attention_mask 表示输入序列的所有位置都需要关注。
  • 切片的基本语法是 start: end:step，其中 start 是起始索引，end 是结束索引（不包括），step 是步长。写为 [:2] 是一种简写表示方式，没有显式指定起始和步长，默认从头开始且步长为1

步骤 4：如果 pad_token_id 为 None，返回默认的 attention_mask

if pad_token_id is None:
    return default_attention_mask

• 说明：

  • 如果 pad_token_id 未定义，则无法根据填充标记生成 attention_mask，因此直接返回默认的 attention_mask。

步骤 5：检查 inputs_tensor 是否为有效的 input_ids

is_input_ids = len(inputs_tensor.shape) == 2 and inputs_tensor.dtype in [torch.int, torch.long]
if not is_input_ids:
    return default_attention_mask

• 解释：

  • 检查 inputs_tensor 是否满足以下条件：

    • inputs_tensor 的形状为二维，即形状为 (batch_size, sequence_length)。
    • inputs_tensor 的数据类型为整数类型 torch.int 或 torch.long。

  • 如果不满足上述条件，则认为无法根据 inputs_tensor 推断出 attention_mask，因此返回默认的 attention_mask。

步骤 6：检查 inputs_tensor 中是否包含 pad_token_id

is_pad_token_in_inputs = (pad_token_id is not None) and (
    isin_mps_friendly(elements=inputs_tensor, test_elements=pad_token_id).any()
)

• 解释：

  • 使用 isin_mps_friendly 函数检查 inputs_tensor 中是否包含 pad_token_id。

    • isin_mps_friendly(elements, test_elements)：检查 elements 中的元素是否在 test_elements 中，返回布尔张量。

  • isin_mps_friendly(elements=inputs_tensor, test_elements=pad_token_id).any()：

    • 检查 inputs_tensor 中是否有元素等于 pad_token_id，如果有，则返回 True。

• 结果：

  • is_pad_token_in_inputs 为一个布尔值，表示 inputs_tensor 中是否包含 pad_token_id。

步骤 7：检查 pad_token_id 是否不等于 eos_token_id

is_pad_token_not_equal_to_eos_token_id = (eos_token_id is None) or ~(
    isin_mps_friendly(elements=eos_token_id, test_elements=pad_token_id).any()
)

• 解释：

  • 需要确保 pad_token_id 和 eos_token_id 不相等，以避免将 eos_token_id 误认为填充标记。

  • 逻辑：

    • 如果 eos_token_id 为 None，则认为 pad_token_id 不等于 eos_token_id。

    • 如果 eos_token_id 不为 None，则检查 eos_token_id 是否等于 pad_token_id：

      • isin_mps_friendly(elements=eos_token_id, test_elements=pad_token_id).any()：

        • 检查 eos_token_id 是否等于 pad_token_id。

      • 使用按位取反运算符 ~，将结果取反。

• 结果：

  • is_pad_token_not_equal_to_eos_token_id 为一个布尔值，表示 pad_token_id 是否不等于 eos_token_id。

步骤 8：确定是否可以推断 attention_mask

can_infer_attention_mask = is_pad_token_in_inputs * is_pad_token_not_equal_to_eos_token_id

• 解释：

  • 通过将 is_pad_token_in_inputs 和 is_pad_token_not_equal_to_eos_token_id 相乘（布尔值相乘相当于逻辑与），判断是否可以基于 pad_token_id 推断出 attention_mask。

• 结果：

  • can_infer_attention_mask 为布尔值：

    • 如果 True，表示可以根据 pad_token_id 推断 attention_mask。

    • 如果 False，则无法推断，需要返回默认的 attention_mask。

步骤 9：基于 pad_token_id 生成 attention_mask

attention_mask_from_padding = inputs_tensor.ne(pad_token_id).long()

• 解释：

  • 使用 inputs_tensor.ne(pad_token_id)，得到一个布尔张量，标记出 inputs_tensor 中不等于 pad_token_id 的位置。

  • .long()：将布尔张量转换为长整型，即 True 转换为 1，False 转换为 0。

• 结果：

  • attention_mask_from_padding 为一个长整型张量，形状与 inputs_tensor 相同，非 pad_token_id 的位置为 1，pad_token_id 的位置为 0。

步骤 10：根据是否可以推断 attention_mask，选择最终的 attention_mask

attention_mask = (
    attention_mask_from_padding * can_infer_attention_mask + default_attention_mask * ~can_infer_attention_mask
)

• 解释：

  • 如果可以推断 attention_mask（can_infer_attention_mask 为 True）：

    • 使用 attention_mask_from_padding。

  • 如果不能推断：

    • 使用 default_attention_mask。

  • 计算方式：

    • attention_mask = attention_mask_from_padding * can_infer_attention_mask：

      • 当 can_infer_attention_mask 为 True 时，attention_mask 等于 attention_mask_from_padding。

      • 当 can_infer_attention_mask 为 False 时，乘积为 0。

    • default_attention_mask * ~can_infer_attention_mask：

      • ~can_infer_attention_mask 对 can_infer_attention_mask 取反。

      • 当 can_infer_attention_mask 为 False 时，~can_infer_attention_mask 为 True。

      • 因此，当不能推断时，attention_mask 等于 default_attention_mask。

    • 最终，将两个结果相加，得到正确的 attention_mask。

• 结果：

  • attention_mask 为最终的注意力掩码张量，表示模型在生成过程中需要关注的输入位置。

步骤 11：返回最终的 attention_mask

return attention_mask

• 解释：

  • 返回生成的 attention_mask 张量，用于在生成过程中指导模型关注正确的输入序列位置。

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_prepare_encoder_decoder_kwargs_for_generation

以下是对您提供的 _prepare_encoder_decoder_kwargs_for_generation 方法的详细解释。该方法用于在生成过程中为 编码器-解码器模型 准备必要的关键字参数，以便在生成序列时正确调用编码器。

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方法定义

def _prepare_encoder_decoder_kwargs_for_generation(
    self,
    inputs_tensor: torch.Tensor,
    model_kwargs,
    model_input_name: Optional[str],
    generation_config: GenerationConfig,
) -> Dict[str, Any]:
    # 方法体...

参数说明：

• inputs_tensor: torch.Tensor，输入张量，通常是 input_ids，表示输入序列的标记（tokens）。
• model_kwargs: Dict[str, Any]，包含传递给模型的其他关键字参数。
• model_input_name: Optional[str]，模型输入的名称，默认为 None。如果为 None，则使用 self.main_input_name。
• generation_config: GenerationConfig，生成配置对象，包含生成过程中所需的配置参数。

返回值：

• model_kwargs: 返回更新后的 model_kwargs，其中包括编码器的输出 encoder_outputs，以供生成器使用。

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方法功能概述

该方法的主要目的是：

1. 获取模型的 编码器 部分。
2. 从 model_kwargs 和 generation_config 中提取 编码器所需的参数，并准备传递给编码器的关键字参数 encoder_kwargs。
3. 调用 编码器的 forward 方法，获取编码器的输出，并将其添加到 model_kwargs 中，以供 解码器 在生成过程中使用。

---

逐步详解

步骤 1：获取编码器

# 1. get encoder
encoder = self.get_encoder()

• 说明：

  • 调用模型的 get_encoder() 方法，获取编码器对象。
  • 该编码器将用于处理输入的 inputs_tensor，生成编码器的输出。

步骤 1.1：兼容性处理

# Compatibility with Accelerate big model inference: we need the encoder to outputs stuff on the same device
# as the inputs.
if hasattr(self, "hf_device_map"):
    if hasattr(encoder, "_hf_hook"):
        encoder._hf_hook.io_same_device = True
    else:
        add_hook_to_module(encoder, AlignDevicesHook(io_same_device=True))

• 解释：

  • 目的：确保在使用 Accelerate 库进行大型模型推理时，编码器的输出与输入位于 同一设备 上（如 GPU），避免跨设备的数据传输开销。

• 逻辑：

  • 检查模型是否具有 hf_device_map 属性，如果存在，表示模型使用了 Accelerate 库进行设备映射。
  • 检查编码器是否具有 _hf_hook 属性：
    • 如果有，设置其 io_same_device 属性为 True，表示编码器的输入和输出在同一设备上。
    • 如果没有，使用 add_hook_to_module 函数，将 AlignDevicesHook(io_same_device=True) 添加到编码器模块上。

• 相关函数：

  • add_hook_to_module(module, hook): 将钩子函数添加到指定的模块上，控制模块的输入输出行为。

步骤 2：准备编码器的参数

# 2. Prepare encoder args and encoder kwargs from model kwargs and generation config.
irrelevant_prefix = ["decoder_", "cross_attn", "use_cache"]
encoder_kwargs = {
    argument: value
    for argument, value in model_kwargs.items()
    if not any(argument.startswith(p) for p in irrelevant_prefix)
}

• 目的：

  • 从 model_kwargs 中提取与编码器相关的参数，过滤掉与解码器或交叉注意力相关的参数。

• 逻辑：

  • 定义一个列表 irrelevant_prefix，包含了不相关的参数前缀，如 "decoder_"、"cross_attn"、"use_cache"。
  • 使用字典推导式，从 model_kwargs 中过滤掉以这些前缀开头的参数。
  • 结果是 encoder_kwargs，其中包含了需要传递给编码器的参数。

• 示例：

  • 如果 model_kwargs 包含：

    model_kwargs = {
        "input_ids": tensor(...),
        "attention_mask": tensor(...),
        "decoder_input_ids": tensor(...),
        "use_cache": True,
    }
    

  • 过滤后，encoder_kwargs 为：

    encoder_kwargs = {
        "input_ids": tensor(...),
        "attention_mask": tensor(...),
    }
    

步骤 2.1：检查编码器的签名

encoder_signature = set(inspect.signature(encoder.forward).parameters)
encoder_accepts_wildcard = "kwargs" in encoder_signature or "model_kwargs" in encoder_signature
if not encoder_accepts_wildcard:
    encoder_kwargs = {
        argument: value for argument, value in encoder_kwargs.items() if argument in encoder_signature
    }

• 解释：

  • 目的：确保传递给编码器的参数在其 forward 方法的参数列表中，即编码器能够接受这些参数。

• 逻辑：

  • 使用 inspect.signature(encoder.forward).parameters 获取编码器 forward 方法的参数名称集合 encoder_signature。
  • 检查编码器是否接受通配参数 **kwargs 或 **model_kwargs，如果接受，则无需进一步过滤参数。
  • 如果编码器不接受通配参数，则过滤 encoder_kwargs，仅保留在 encoder_signature 中的参数。

步骤 2.2：添加生成配置中的参数

encoder_kwargs["output_attentions"] = generation_config.output_attentions
encoder_kwargs["output_hidden_states"] = generation_config.output_hidden_states

• 说明：

  • 从 generation_config 中提取 output_attentions 和 output_hidden_states 配置，添加到 encoder_kwargs 中。
  • 这些配置决定了编码器在前向计算时，是否返回注意力权重和隐藏状态。

步骤 3：调用编码器并更新 model_kwargs

# 3. make sure that encoder returns `ModelOutput`
model_input_name = model_input_name if model_input_name is not None else self.main_input_name
encoder_kwargs["return_dict"] = True
encoder_kwargs[model_input_name] = inputs_tensor
model_kwargs["encoder_outputs"]: ModelOutput = encoder(**encoder_kwargs)  # type: ignore
return model_kwargs

• 解释：

  • 确保编码器返回 ModelOutput 对象：

    • 设置 encoder_kwargs["return_dict"] = True，使编码器的输出为 ModelOutput 格式，而不是元组。

  • 准备编码器的输入：

    • 确定模型的输入名称 model_input_name，如果传入了 model_input_name，则使用它，否则使用 self.main_input_name。
    • 将 inputs_tensor 添加到 encoder_kwargs，键为 model_input_name。

  • 调用编码器的 forward 方法：

    model_kwargs["encoder_outputs"]: ModelOutput = encoder(**encoder_kwargs)  # type: ignore
    

    • 调用编码器，传入 encoder_kwargs，得到编码器的输出 encoder_outputs。
    • 将 encoder_outputs 添加到 model_kwargs 中，键为 "encoder_outputs"。
    • 使用类型注解 : ModelOutput 指定类型，这是为了让静态类型检查器知道 encoder_outputs 的类型。

  • 返回更新后的 model_kwargs：

    • 包含了 encoder_outputs，供后续的解码器生成过程中使用。

---

_prepare_decoder_input_ids_for_generation

以下是对您提供的 _prepare_decoder_input_ids_for_generation 方法的详细解释。这个方法用于在生成过程中为 编码器-解码器模型 准备 decoder_input_ids，确保解码器在生成时能够正确地开始。

---

方法定义

def _prepare_decoder_input_ids_for_generation(
    self,
    batch_size: int,
    model_input_name: str,
    model_kwargs: Dict[str, torch.Tensor],
    decoder_start_token_id: torch.Tensor,
    device: torch.device = None,
) -> Tuple[torch.LongTensor, Dict[str, torch.Tensor]]:
    """Prepares `decoder_input_ids` for generation with encoder-decoder models"""
    # 方法体...

参数说明：

• batch_size: int，表示批次大小，即一次输入中样本的数量。
• model_input_name: str，模型输入的名称，通常为 "input_ids"。
• model_kwargs: Dict[str, torch.Tensor]，包含传递给模型的其他关键字参数。
• decoder_start_token_id: torch.Tensor，解码器开始标记的 token ID。
• device: torch.device，可选，指定要在哪个设备上运行，如 GPU 或 CPU。如果未指定，则使用模型默认的设备。

返回值：

• decoder_input_ids: torch.LongTensor，准备好的用于生成的解码器输入 IDs。
• model_kwargs: 更新后的模型关键字参数字典。

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方法功能概述

这个方法的主要作用是：

1. 检查用户是否手动提供了 decoder_input_ids，如果没有，则根据情况初始化它。
2. 确保 decoder_start_token_id 的形状正确，并适应批次大小。
3. 确保 decoder_input_ids 以特殊的开始标记（如 BOS token）开头，如果没有，则自动添加。
4. 处理特定模型的例外情况，例如 “Donut” 和 “Whisper” 模型可能有不同的处理方式。

通过这些步骤，该方法确保了在生成过程中，解码器能够正确地开始生成序列。

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逐步详解

步骤 1：检查用户是否提供了 decoder_input_ids

if model_kwargs is not None and "decoder_input_ids" in model_kwargs:
    decoder_input_ids = model_kwargs.pop("decoder_input_ids")
elif "input_ids" in model_kwargs and model_input_name != "input_ids":
    decoder_input_ids = model_kwargs.pop("input_ids")
else:
    decoder_input_ids = None

解释：

• 目的： 确定是否需要初始化 decoder_input_ids。

• 逻辑：

  • 如果 model_kwargs 中存在 decoder_input_ids，则将其取出，并从 model_kwargs 中删除，避免重复。
  • 如果 model_kwargs 中存在 input_ids，且 model_input_name 不是 "input_ids"，则将其视为 decoder_input_ids。这是为了方便某些模型的输入命名。
  • 如果以上都不满足，则将 decoder_input_ids 设为 None，表示需要初始化。

示例：

• 用户在调用生成方法时，可能通过 model_kwargs 提供了 decoder_input_ids，方法将直接使用它。
• 如果用户没有提供，方法将尝试从 input_ids 中获取（当编码器不使用 input_ids 作为主要输入时）。
• 如果都没有提供，方法将在后续步骤中初始化 decoder_input_ids。

步骤 2：调整 decoder_start_token_id 的形状

if device is None:
    device = self.device
if decoder_start_token_id.ndim == 1:
    if decoder_start_token_id.shape[0] != batch_size:
        raise ValueError(
            f"`decoder_start_token_id` expected to have length {batch_size} but got {decoder_start_token_id.shape[0]}"
        )
    decoder_start_token_id = decoder_start_token_id.view(-1, 1)
else:
    decoder_start_token_id = (
        torch.ones((batch_size, 1), dtype=torch.long, device=device) * decoder_start_token_id
    )

解释：

• 目的： 确保 decoder_start_token_id 的形状为 (batch_size, 1)，即每个样本都有一个开始标记。

• 逻辑：

  • 如果未指定 device，则使用模型默认的设备 self.device。
  • 检查 decoder_start_token_id 的维度：
    • 如果是一维张量（向量），即 decoder_start_token_id.ndim == 1：
      • 检查其长度是否等于 batch_size，否则抛出错误。
      • 重塑为形状 (batch_size, 1)，即每个样本一个开始标记。
    • 如果不是一维张量，则认为是单个标量：
      • 创建一个形状为 (batch_size, 1) 的张量，元素全为 decoder_start_token_id 的值。

示例：

• 如果 decoder_start_token_id 是标量 101（假设是开始标记的 ID）：
  • 创建一个形状为 (batch_size, 1) 的张量，所有元素都是 101。
• 如果 decoder_start_token_id 是张量 [101, 102]，batch_size 为 2：
  • 将其重塑为：

    [[101],
     [102]]
    

步骤 3：确保 decoder_input_ids 以开始标记开头

# no user input -> use decoder_start_token_id as decoder_input_ids
if decoder_input_ids is None:
    decoder_input_ids = decoder_start_token_id

解释：

• 情况 1： 如果 decoder_input_ids 为 None，即用户未提供任何解码器输入：
  • 直接使用 decoder_start_token_id 作为 decoder_input_ids，表示解码器将从开始标记开始生成。

---

# exception: Donut checkpoints have task-specific decoder starts and don't expect a BOS token...
elif "donut" in self.__class__.__name__.lower() or (
    self.config.model_type == "vision-encoder-decoder" and "donut" in self.config.encoder.model_type.lower()
):
    pass
elif self.config.model_type in ["whisper"]:
    pass

解释：

• 情况 2： 针对特定模型的例外情况：
  • Donut 模型：
    • Donut 模型有特定的解码器开始标记，且不需要额外的 BOS（Begin of Sequence）标记。
    • 如果模型名包含 "donut"，则不对 decoder_input_ids 进行处理。
  • Whisper 模型：
    • Whisper 模型也有自己的处理逻辑，不需要添加开始标记。

---

# user input but doesn't start with decoder_start_token_id -> prepend decoder_start_token_id (and adjust decoder_attention_mask if provided)
elif (decoder_input_ids[:, 0] != decoder_start_token_id[:, 0]).all().item():
    decoder_input_ids = torch.cat([decoder_start_token_id, decoder_input_ids], dim=-1)
    if "decoder_attention_mask" in model_kwargs:
        decoder_attention_mask = model_kwargs["decoder_attention_mask"]
        decoder_attention_mask = torch.cat(
            (torch.ones_like(decoder_attention_mask)[:, :1], decoder_attention_mask),
            dim=-1,
        )
        model_kwargs["decoder_attention_mask"] = decoder_attention_mask

解释：

• 情况 3： 用户提供了 decoder_input_ids，但其首个 token 并非 decoder_start_token_id：
  • 检查首个 token 是否等于 decoder_start_token_id：
    • (decoder_input_ids[:, 0] != decoder_start_token_id[:, 0]).all().item()：
      • 比较每个样本的 decoder_input_ids 首个 token 是否不等于对应的 decoder_start_token_id。
      • 如果对于所有样本都不相等，则返回 True。
  • 如果首个 token 不匹配，则在 decoder_input_ids 前添加 decoder_start_token_id：
    • 使用 torch.cat 在维度 -1（序列长度维度）上拼接 decoder_start_token_id 和 decoder_input_ids。
  • 调整 decoder_attention_mask（如果提供）：
    • 如果 model_kwargs 中存在 decoder_attention_mask：
      • 在其前面添加一个值为 1 的位置，表示新添加的开始标记需要被注意。
      • 更新 model_kwargs["decoder_attention_mask"]。

示例：

• 如果原始 decoder_input_ids 为：

  [[5, 6, 7],
   [8, 9, 10]]
  

• decoder_start_token_id 为：

  [[101],
   [101]]
  

• 拼接后得到：

  [[101, 5, 6, 7],
   [101, 8, 9, 10]]
  

• 同时调整 decoder_attention_mask，在前面添加一个 1。

---

步骤 4：返回处理后的结果

return decoder_input_ids, model_kwargs

• 返回更新后的 decoder_input_ids 和 model_kwargs。

---

整体流程总结

• 输入处理：

  • 检查用户是否提供了 decoder_input_ids，如果没有，则需要初始化。
  • 通过 model_kwargs 获取 decoder_input_ids 或 input_ids，如果适用。

• 确保解码器开始标记的形状正确：

  • 将 decoder_start_token_id 调整为形状 (batch_size, 1)，确保每个样本都有对应的开始标记。

• 确保 decoder_input_ids 以开始标记开头：

  • 如果 decoder_input_ids 为 None，直接使用 decoder_start_token_id。
  • 对于特定模型（如 Donut 和 Whisper），保留用户提供的 decoder_input_ids，不做修改。
  • 如果用户提供的 decoder_input_ids 不以 decoder_start_token_id 开头，自动在其前添加。
  • 同时，调整 decoder_attention_mask，确保新添加的开始标记在注意力掩码中被考虑。

• 返回处理后的 decoder_input_ids 和 model_kwargs，供后续生成过程使用。

---

示例代码

示例 1：用户未提供 decoder_input_ids

# 假设 batch_size = 2
decoder_start_token_id = torch.tensor([101], device=device)
decoder_input_ids, model_kwargs = self._prepare_decoder_input_ids_for_generation(
    batch_size=2,
    model_input_name="input_ids",
    model_kwargs={},
    decoder_start_token_id=decoder_start_token_id,
    device=device,
)
# 结果：decoder_input_ids = [[101], [101]]

示例 2：用户提供了 decoder_input_ids，但未以开始标记开头

decoder_input_ids = torch.tensor([[5, 6, 7], [8, 9, 10]], device=device)
model_kwargs = {"decoder_input_ids": decoder_input_ids}
decoder_start_token_id = torch.tensor([101, 102], device=device)
decoder_input_ids, model_kwargs = self._prepare_decoder_input_ids_for_generation(
    batch_size=2,
    model_input_name="input_ids",
    model_kwargs=model_kwargs,
    decoder_start_token_id=decoder_start_token_id,
    device=device,
)
# 结果：
# decoder_input_ids = [[101, 5, 6, 7], [102, 8, 9, 10]]

示例 3：针对 Donut 模型

# 设模型名称包含 "Donut"，用户提供了 decoder_input_ids
self.__class__.__name__ = "DonutModel"
decoder_input_ids = torch.tensor([[5, 6, 7], [8, 9, 10]], device=device)
model_kwargs = {"decoder_input_ids": decoder_input_ids}
decoder_start_token_id = torch.tensor([101], device=device)
decoder_input_ids, model_kwargs = self._prepare_decoder_input_ids_for_generation(
    batch_size=2,
    model_input_name="input_ids",
    model_kwargs=model_kwargs,
    decoder_start_token_id=decoder_start_token_id,
    device=device,
)
# 结果：
# decoder_input_ids 保持不变，不添加 decoder_start_token_id

---

注意事项

• 模型特定的例外情况： 对于某些模型，如 Donut 和 Whisper，需要特殊处理，不能盲目添加开始标记。

• 一致性检查： 确保 batch_size 与 decoder_start_token_id 的长度一致，否则抛出异常。

• 处理注意力掩码： 如果修改了 decoder_input_ids，且提供了 decoder_attention_mask，需要相应地调整掩码。

• 设备一致性： 所有张量都应该在同一设备上（CPU 或 GPU），方法中确保了这一点。

---

总结

该方法的主要功能是为生成过程准备合适的 decoder_input_ids：

• 初始值设置： 如果用户未提供，则使用 decoder_start_token_id 初始化。
• 形状调整： 确保 decoder_start_token_id 的形状与批次大小匹配。
• 开头标记： 确保 decoder_input_ids 以特定的开始标记开头，以符合模型的要求。
• 特例处理： 对于特定模型，按其特殊需求处理。

通过这些步骤，保证了编码器-解码器模型在生成过程中能够正确地开始解码器的序列生成。

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希望以上解释能够帮助您理解 _prepare_decoder_input_ids_for_generation 方法的功能和每个步骤的具体作用。如果您还有其他问题，欢迎继续提问！

heal_tokens

这个方法用于在生成过程中，对输入的 input_ids 进行修复（healing），以增强模型的输出质量。具体来说，它会根据输入序列的最后一个 token，寻找可能的扩展，并替换原始的尾部 token。这在某些情况下可以纠正模型生成中的不一致或错误。

---

方法定义

def heal_tokens(
    self, input_ids: torch.LongTensor, tokenizer: Optional["PreTrainedTokenizerBase"] = None
) -> torch.LongTensor:
    r"""
    Generates sequences of token ids for models with a language modeling head.

    Parameters:
        input_ids (`torch.LongTensor`): The sequence used as a prompt for the generation.
        tokenizer (`PreTrainedTokenizerBase`, *optional*): The tokenizer used to decode the input ids.

    Return:
        `torch.LongTensor` where each sequence has its tail token replaced with its appropriate extension.
    """
    # 方法体...

参数说明：

• input_ids: torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，表示输入的 token 序列，用于生成的提示。
• tokenizer: PreTrainedTokenizerBase，可选参数，模型对应的 tokenizer，用于解码和编码 token IDs。

返回值：

• torch.LongTensor，形状与 input_ids 相同，其中每个序列的尾部 token 被替换为了适当的扩展 token。

---

方法功能概述

该方法的主要目的是：

1. 修复输入序列的尾部 token：对于每个输入序列，检查其最后一个 token，寻找可能的扩展 token，并替换之。
2. 改进模型生成的连贯性：通过纠正输入序列的尾部，使得生成的序列在语义和形式上更加连贯。
3. 处理空序列和特殊情况：在方法中包含了对空序列和特殊情况的处理，确保方法的稳健性。

---

逐步详解

步骤 1：验证 tokenizer 是否提供

if tokenizer is None:
    raise ValueError(
        " When generating with token healing, you must pass the model's tokenizer to the `tokenizer` "
        "argument of `generate`."
    )

• 解释：
  • 方法要求必须提供 tokenizer 参数，否则无法进行解码和编码操作。
  • 如果未提供 tokenizer，则抛出 ValueError。

步骤 2：获取特殊 token IDs 和构建词汇前缀树

bos_token_id, pad_token_id = tokenizer.bos_token_id, tokenizer.pad_token_id
vocab_trie = ExtensionsTrie(tokenizer.get_vocab())
generation_config = GenerationConfig(max_new_tokens=1, pad_token_id=pad_token_id)

• 解释：
  • 获取特殊 token IDs：
    • bos_token_id: 序列开始的 token ID（BOS = Begin Of Sequence）。
    • pad_token_id: 填充 token 的 ID。
  • 构建词汇前缀树：
    • tokenizer.get_vocab(): 获取 tokenizer 的词汇表，返回一个字典 {token: token_id}。
    • ExtensionsTrie: 自定义的前缀树类，用于快速查找以某个前缀开始的所有 token。
  • 创建生成配置：
    • GenerationConfig: 配置生成过程的参数。
    • max_new_tokens=1: 生成的最大新 token 数设置为 1，因为我们只需要替换尾部 token。
    • pad_token_id=pad_token_id: 设置填充 token ID。

步骤 3：处理提示文本

# assumption: leading/trailing whitespace is not meaningful, so the prompts are
# stripped before re-tokenizing to desensitize generation to whitespace artefacts
prompts = [p.strip() for p in tokenizer.batch_decode(input_ids, skip_special_tokens=True)]

• 解释：
  • 假设：首尾的空白字符（whitespace）对生成过程没有实质影响，因此在重新编码前去除。
  • 步骤：
    • tokenizer.batch_decode: 将 input_ids 解码为字符串列表，跳过特殊 tokens。
    • 使用列表推导式，对每个字符串进行 strip 操作，去除首尾空白字符。
    • 结果存储在 prompts 列表中。

步骤 4：重新编码输入序列

input_ids = tokenizer(
    prompts,
    return_tensors="pt",
    padding=True,
).input_ids.to(input_ids.device)

• 解释：
  • 重新编码：
    • 将处理后的 prompts 列表再次通过 tokenizer 编码为 input_ids。
    • return_tensors="pt": 返回 PyTorch 张量。
    • padding=True: 对序列进行填充，以使它们的长度一致。
  • 调整设备：
    • 使用 .to(input_ids.device) 将新生成的 input_ids 移动到与原始 input_ids 相同的设备上（如 GPU 或 CPU）。

步骤 5：替换序列中的 bos_token_id 为 pad_token_id

# replace bos with pad to not condition healing on it
input_ids = torch.where(input_ids == bos_token_id, pad_token_id, input_ids)

• 解释：
  • 目的：
    • 在后续的修复过程中，不希望序列开始的特殊标记（BOS）影响结果，因此将其替换为填充标记。
  • 操作：
    • 使用 torch.where 函数，将 input_ids 中等于 bos_token_id 的位置替换为 pad_token_id。

步骤 6：检查 input_ids 是否为空

if input_ids.numel() == 0:
    return input_ids

• 解释：
  • 目的：
    • 如果 input_ids 为空（即没有元素），则无需进行后续处理，直接返回。
  • 检查：
    • input_ids.numel(): 返回张量中元素的总数。
    • 如果为 0，则返回 input_ids。

步骤 7：获取每个序列的尾部 token ID 和对应的 token

tail_ids = input_ids[:, -1].tolist()
space_tok = tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenizer.convert_tokens_to_ids(" "))[0]
# tail tokens are used for a prefix search, thus, whitespaces are replaced with
# their tokenization (e.g. 'Ġ') to enable search for tokens prefixed with a whitespace
tail_toks = (tokenizer.decode(t).replace(" ", space_tok) for t in tail_ids)

• 解释：
  • 获取尾部 token ID：
    • input_ids[:, -1]: 获取每个序列的最后一个 token ID。
    • .tolist(): 转换为 Python 列表，方便后续处理。
  • 处理空格 token：
    • tokenizer.convert_tokens_to_ids(" "): 将空格字符 " " 转换为对应的 token ID。
    • tokenizer.convert_ids_to_tokens: 再将 token ID 转换为 token 字符串。
    • [0]: 获取结果中的第一个元素（列表中可能包含多个 token）。
    • 结果 space_tok 为空格对应的 token，例如在 BPE（Byte-Pair Encoding）中，空格可能对应特殊字符，例如 'Ġ'。
  • 获取尾部 token 的字符串表示：
    • 使用生成器表达式 (tokenizer.decode(t).replace(" ", space_tok) for t in tail_ids)：
      • 对每个 tail_id：
        • tokenizer.decode(t): 解码为字符串。
        • .replace(" ", space_tok): 将字符串中的空格替换为 space_tok，以便于后续前缀搜索。

步骤 8：遍历每个序列，尝试修复尾部 token

for batch_idx, (tail_id, tail_tok) in enumerate(zip(tail_ids, tail_toks)):
    batch_ids = input_ids[batch_idx]
    if torch.all(batch_ids == pad_token_id).item():
        continue  # skip empty sequences (all pad ids)

• 解释：
  • 遍历序列：
    • 使用 enumerate 对 tail_ids 和 tail_toks 进行遍历。
    • batch_idx: 当前序列的索引。
    • tail_id: 当前序列的尾部 token ID。
    • tail_tok: 当前序列的尾部 token 字符串（经过特殊处理的）。
  • 获取当前序列的 input_ids：
    • batch_ids = input_ids[batch_idx]: 获取当前序列的 input_ids。
  • 检查序列是否为空：
    • torch.all(batch_ids == pad_token_id).item(): 检查序列中的所有位置是否都是 pad_token_id。
    • 如果是，表示序列为空，跳过后续处理。

步骤 9：构建可能的替代 token 的偏置字典

# apply bias for alternatives (extensions) to the tail token
"""
seq_bias key has to be tuple with int so have to use
tokenizer function to convert str to int
"""
seq_bias = {
    (tokenizer.convert_tokens_to_ids(alt_tok),): 10.0 for alt_tok in vocab_trie.extensions(prefix=tail_tok)
}
if len(seq_bias) == 1:
    continue  # skip if there are no token alternatives to heal with
# slightly favor original token to limit aggressive healing e.g. 'http' -> 'https'
seq_bias[(tail_id,)] += 1.0
generation_config.update(sequence_bias=seq_bias)

• 解释：
  • 寻找可能的扩展 tokens：
    • vocab_trie.extensions(prefix=tail_tok): 在词汇前缀树中，找到以 tail_tok 为前缀的所有 token。
  • 构建偏置字典 seq_bias：
    • 键：以单个 token ID 组成的元组 (token_id,)，因为后续需要的键是元组形式。
    • 值：偏置值 10.0，用于在生成过程中提升这些 tokens 的概率。
    • 需要使用 tokenizer.convert_tokens_to_ids(alt_tok) 将 token 字符串转换为 token ID。
  • 检查是否有可替代的 tokens：
    • 如果 seq_bias 的长度为 1，表示只有原始的 tail_id，没有其他可替代的 tokens，跳过处理。
  • 稍微提升原始 token 的概率：
    • seq_bias[(tail_id,)] += 1.0: 对原始的 tail_id，增加一个较小的偏置 1.0，以防止过度修复（例如，将 'http' 修复为 'https'）。
  • 更新生成配置：
    • generation_config.update(sequence_bias=seq_bias): 将偏置字典添加到生成配置中，供生成过程使用。

步骤 10：准备生成输入，去除尾部 token

trimmed_ids = batch_ids[:-1]
"""
the latter code assumes trimmed_ids is not empty
so have to check its element count
"""
if trimmed_ids.numel() == 0:
    continue
# if the prompt is a single (non-pad) token, regenerate from bos
if len(batch_ids[batch_ids != pad_token_id]) == 1:
    trimmed_ids[-1] = bos_token_id

• 解释：
  • 去除尾部 token：
    • trimmed_ids = batch_ids[:-1]: 获取当前序列，去除最后一个 token，即 tail_id。
  • 检查 trimmed_ids 是否为空：
    • 如果 trimmed_ids.numel() == 0，表示序列长度为 0，无需处理，继续下一个序列。
  • 特殊情况处理：
    • 如果序列只有一个非填充 token（除去 pad_token_id 后长度为 1）：
      • 需要将 trimmed_ids 的最后一个位置替换为 bos_token_id，以重新从开始标记生成。

步骤 11：生成新的 token 并替换尾部 token

input_ids[batch_idx] = self.generate(trimmed_ids.unsqueeze(0), generation_config=generation_config)

• 解释：
  • 调用生成方法：
    • self.generate: 调用模型的 generate 方法，生成新序列。
    • trimmed_ids.unsqueeze(0): 为了适应批量维度，将 trimmed_ids 添加一个维度，形状从 (sequence_length - 1,) 变为 (1, sequence_length - 1)。
    • generation_config=generation_config: 使用之前配置的生成参数，包括偏置字典 seq_bias。
  • 更新 input_ids：
    • 将生成的新序列替换到 input_ids 中对应的位置。
    • 注意，这里生成的序列长度为 sequence_length，因为 max_new_tokens=1，所以会在 trimmed_ids 的基础上生成一个新 token。

步骤 12：返回修复后的 input_ids

return input_ids

• 解释：
  • 返回处理后的 input_ids，其中每个序列的尾部 token 已根据可能的扩展进行了修复。

---

整体流程总结

1. 准备工作：

   • 验证 tokenizer 参数。
   • 获取特殊 token IDs。
   • 构建词汇前缀树 vocab_trie，用于快速查找可能的扩展 token。
   • 配置生成参数 generation_config。

2. 处理输入序列：

   • 将 input_ids 解码为字符串列表 prompts，去除首尾空白。
   • 重新编码 prompts 为 input_ids，确保一致性。
   • 将 bos_token_id 替换为 pad_token_id，避免对序列开始标记的影响。

3. 遍历每个序列，尝试修复尾部 token：

   • 获取每个序列的尾部 token ID 和对应的 token 字符串。
   • 查找以尾部 token 为前缀的可能扩展 tokens。
   • 构建偏置字典 seq_bias，提升这些扩展 token 在生成过程中的概率。
   • 去除序列的尾部 token，准备生成新的尾部 token。
   • 调用 self.generate 方法，生成新的序列，并替换到 input_ids 中。

4. 返回处理后的 input_ids。

---

_prepare_generated_length

这个方法用于在生成过程中，根据用户提供的生成配置和模型输入，准备和调整生成的最大长度 (max_length) 和最小长度 (min_length)，以避免类似属性之间的冲突。

---

方法定义

def _prepare_generated_length(
    self,
    generation_config,
    has_default_max_length,
    has_default_min_length,
    model_input_name,
    input_ids_length,
    inputs_tensor,
):
    """Prepared max and min length in generation configs to avoid clashes between similar attributes"""
    # 方法体...

参数说明：

• generation_config：GenerationConfig 对象，包含了生成过程中需要的各种配置参数，如 max_length、min_length、max_new_tokens、min_new_tokens 等。

• has_default_max_length：bool 类型，指示 max_length 是否使用了默认值。如果为 True，表示用户未显式设置 max_length。

• has_default_min_length：bool 类型，指示 min_length 是否使用了默认值。

• model_input_name：str 类型，模型输入的名称，通常为 "input_ids" 或 "inputs_embeds"。

• input_ids_length：int 类型，输入序列 input_ids 的长度，即输入的 token 数量。

• inputs_tensor：torch.Tensor 对象，模型的输入张量。

---

方法功能概述

该方法的主要作用是：

1. 调整 max_length 和 min_length：根据用户提供的 max_new_tokens、min_new_tokens、max_length 和 min_length，以及输入序列的长度，计算并设置最终的生成长度参数，确保生成过程按照预期进行。

2. 避免冲突：如果用户同时设置了类似的属性（例如同时设置了 max_length 和 max_new_tokens），该方法会明确优先级，并在必要时发出警告，提示用户可能存在的冲突。

3. 处理特殊情况：针对一些特殊的输入情况，例如使用了 inputs_embeds、模型是编码器-解码器模型等，做出相应的调整。

---

逐步详解

1. 处理 max_length

if generation_config.max_new_tokens is not None:
    if not has_default_max_length and generation_config.max_length is not None:
        logger.warning(
            f"Both `max_new_tokens` (={generation_config.max_new_tokens}) and `max_length`(="
            f"{generation_config.max_length}) seem to have been set. `max_new_tokens` will take precedence. "
            "Please refer to the documentation for more information. "
            "(https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/text_generation)"
        )
    generation_config.max_length = generation_config.max_new_tokens + input_ids_length

解释：

• 情况 1：用户设置了 max_new_tokens

  • 逻辑：

    • 如果 generation_config.max_new_tokens 不为 None，表示用户希望通过 max_new_tokens 来指定要生成的新 token 数量。

    • 冲突处理：

      • 如果用户同时设置了 max_length（并且不是默认值），则发出警告，提示两者可能存在冲突，但以 max_new_tokens 为准。

      • not has_default_max_length：表示 max_length 被用户显式设置了。

    • 计算 max_length：

      • 将 max_length 设置为 input_ids_length + max_new_tokens。

        • input_ids_length：输入序列的长度。

        • max_new_tokens：用户希望生成的新 token 数量。

    • 这样，max_length 就表示生成的序列（包括输入和生成的部分）总长度。

示例：

• 如果 input_ids_length = 10，max_new_tokens = 20，则 max_length = 10 + 20 = 30。

---

# if both `inputs_embeds` and `input_ids` are passed, we do not correct the length
# otherwise we need total length [inputs-embeds-len + new-tokens-len] to not go beyond indicated `max_length`
elif (
    model_input_name == "inputs_embeds"
    and input_ids_length != inputs_tensor.shape[1]
    and not self.config.is_encoder_decoder
):
    generation_config.max_length -= inputs_tensor.shape[1]

解释：

• 情况 2：模型输入是 inputs_embeds，且存在输入长度不匹配

  • 逻辑：

    • 条件判断：

      • model_input_name == "inputs_embeds"：表示模型的输入是嵌入表示。

      • input_ids_length != inputs_tensor.shape[1]：输入的 input_ids 长度与 inputs_tensor 的长度（序列维度大小）不一致。

      • not self.config.is_encoder_decoder：模型不是编码器-解码器模型。

    • 处理：

      • 需要调整 max_length，减去 inputs_tensor.shape[1]，即输入的序列长度。

    • 原因：

      • 当用户提供了 inputs_embeds 而非 input_ids，且两者长度不一致，为了确保生成的总长度不超过用户预期，需要调整 max_length。

---

elif has_default_max_length:  # by default let's always generate 20 new tokens
    if generation_config.max_length == GenerationConfig().max_length:
        generation_config.max_length = generation_config.max_length + input_ids_length
        max_position_embeddings = getattr(self.config, "max_position_embeddings", None)
        if max_position_embeddings is not None:
            generation_config.max_length = min(generation_config.max_length, max_position_embeddings)

解释：

• 情况 3：用户未设置 max_length，使用默认值

  • 逻辑：

    • has_default_max_length 为 True，即用户未显式设置 max_length。

    • 如果 generation_config.max_length 等于默认的 max_length，则执行以下操作：

      • 计算新的 max_length：

        • 将 max_length 设置为原来的 max_length 加上 input_ids_length。

          • 这样，默认情况下，会在输入的基础上生成 20 个新 tokens（假设默认 max_length 为 20）。

      • 考虑模型的最大位置嵌入长度：

        • 获取模型配置中的 max_position_embeddings，它表示模型能处理的最大序列长度。

        • 如果存在，就将 generation_config.max_length 限制在 max_position_embeddings 之内，防止生成长度超过模型的能力。

---

2. 处理 min_length

if generation_config.min_new_tokens is not None:
    if not has_default_min_length:
        logger.warning(
            f"Both `min_new_tokens` (={generation_config.min_new_tokens}) and `min_length`(="
            f"{generation_config.min_length}) seem to have been set. `min_new_tokens` will take precedence. "
            "Please refer to the documentation for more information. "
            "(https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/text_generation)"
        )
    generation_config.min_length = generation_config.min_new_tokens + input_ids_length

解释：

• 情况 1：用户设置了 min_new_tokens

  • 逻辑：

    • 如果 generation_config.min_new_tokens 不为 None，表示用户希望指定要生成的最小新 token 数量。

    • 冲突处理：

      • 如果用户同时设置了 min_length（并且不是默认值），则发出警告，提示两者存在冲突，以 min_new_tokens 为准。

    • 计算 min_length：

      • 将 min_length 设置为 min_new_tokens + input_ids_length。

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elif (
    model_input_name == "inputs_embeds"
    and input_ids_length != inputs_tensor.shape[1]
    and not self.config.is_encoder_decoder
):
    generation_config.min_length = max(generation_config.min_length - inputs_tensor.shape[1], 0)

解释：

• 情况 2：模型输入是 inputs_embeds，且存在输入长度不匹配

  • 逻辑：

    • 与处理 max_length 时类似，但这里调整的是 min_length。

    • 将 generation_config.min_length 减去 inputs_tensor.shape[1]，并取最大值 0（防止出现负值）。

    • 这样可以确保生成的最小长度不会超过用户预期。

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3. 返回更新后的 generation_config

return generation_config

• 返回调整过后的 generation_config，包含更新的 max_length 和 min_length，以供生成过程使用。

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_validate_generated_length

def _validate_generated_length(self, generation_config, input_ids_length, has_default_max_length):
    """Performs validation related to the resulting generated length"""
    # 函数主体从这里开始

功能说明

• 目的：该函数用于对生成的长度进行验证，确保 generation_config 中的参数设置合理，避免在生成过程中出现不可预期的行为或错误。

• 主要任务：

  • 检查 max_length 和 max_new_tokens 之间的关系，给出适当的警告或错误。
  • 检查输入序列长度 input_ids_length 与 max_length 之间的关系。
  • 检查 min_length 和 max_length 之间的关系，给出警告。
  • 确保 min_new_tokens 加上 input_ids_length 不超过 max_length，并给出警告。

参数说明

• self：类的实例，典型的 Python 类方法的第一个参数。
• generation_config：生成配置对象，包含了生成过程中使用的各项参数设置，例如 max_length、min_length、max_new_tokens 等。
• input_ids_length：整数，输入序列 input_ids 的长度，即序列的长度。
• has_default_max_length：布尔值，指示是否使用了默认的 max_length 设置（即用户没有在调用时显式指定 max_length）。

---

代码详细解释

1. 编译时不进行警告或异常抛出

# Can't throw warnings/exceptions during compilation
if is_torchdynamo_compiling():
    return

解释：

• 目的：在使用 TorchDynamo（PyTorch 编译器）进行编译时，不要抛出警告或异常。

• 逻辑：

  • is_torchdynamo_compiling()：检查当前是否在使用 TorchDynamo 进行编译。
  • if is_torchdynamo_compiling(): return：如果正在编译，直接返回，不进行后续的验证。

• 原因：在编译过程中，抛出异常或者发出警告可能会导致编译失败或行为异常，因此在编译时跳过验证。

2. 第一部分：与参数设置相关的 max_length 警告

# 1. Max length warnings related to poor parameterization
if has_default_max_length and generation_config.max_new_tokens is None and generation_config.max_length == 20:
    # 20 is the default max_length of the generation config
    warnings.warn(
        f"Using the model-agnostic default `max_length` (={generation_config.max_length}) to control the "
        "generation length. We recommend setting `max_new_tokens` to control the maximum length of the "
        "generation.",
        UserWarning,
    )

解释：

• 目的：当用户未指定 max_length 且未设置 max_new_tokens 时，发出警告提示。

• 逻辑：

  • 条件判断：

    • has_default_max_length：用户未显式指定 max_length，使用了默认值。
    • generation_config.max_new_tokens is None：max_new_tokens 未设置。
    • generation_config.max_length == 20：max_length 等于 20，这是 GenerationConfig 的默认值。

  • 处理：

    • 如果以上条件都满足，使用 warnings.warn() 发出警告，提示用户正在使用模型无关的默认 max_length 来控制生成长度，建议用户设置 max_new_tokens 来控制生成的最大长度。

• 原因：

  • 如果用户没有明确设置生成长度的参数，可能会导致生成的序列长度与预期不符。
  • 建议用户使用 max_new_tokens，因为它更直观地控制生成的新 tokens 数量。

3. 检查输入序列长度是否超过或等于 max_length

if input_ids_length >= generation_config.max_length:
    input_ids_string = "decoder_input_ids" if self.config.is_encoder_decoder else "input_ids"
    raise ValueError(
        f"Input length of {input_ids_string} is {input_ids_length}, but `max_length` is set to"
        f" {generation_config.max_length}. This can lead to unexpected behavior. You should consider"
        " increasing `max_length` or, better yet, setting `max_new_tokens`."
    )

解释：

• 目的：如果输入序列的长度大于或等于 max_length，抛出 ValueError，因为这样会导致生成过程中的问题。

• 逻辑：

  • 条件判断：

    • if input_ids_length >= generation_config.max_length：如果输入序列的长度 input_ids_length 大于或等于 max_length。

  • 处理：

    • 根据模型类型确定输入 IDs 的名称：

      input_ids_string = "decoder_input_ids" if self.config.is_encoder_decoder else "input_ids"
      

      • 如果是编码器-解码器模型，使用 'decoder_input_ids'。
      • 否则，使用 'input_ids'。

    • 抛出 ValueError，包含详细的错误信息：

      • 提示输入序列的长度与 max_length 的值，以及可能导致意外行为。
      • 建议用户增加 max_length 或者更好的，设置 max_new_tokens。

• 原因：

  • 如果输入序列的长度已经达到或超过 max_length，模型将无法生成新的 tokens，可能导致生成过程立即结束或出现错误。
  • 为了避免这种情况，必须确保 max_length 大于输入序列的长度。

4. 第二部分：由于不可行的参数组合导致的 min_length 警告

# 2. Min length warnings due to unfeasible parameter combinations
min_length_error_suffix = (
    " Generation will stop at the defined maximum length. You should decrease the minimum length and/or "
    "increase the maximum length."
)
if has_default_max_length:
    min_length_error_suffix += (
        f" Note that `max_length` is set to {generation_config.max_length}, its default value."
    )

解释：

• 目的：准备 min_length 相关的错误信息，供后续警告使用。

• 逻辑：

  • 定义错误信息的后缀：

    • min_length_error_suffix：提示用户需要降低最小长度和/或增加最大长度。

  • 如果使用了默认的 max_length：

    • 如果 has_default_max_length 为 True，则在 min_length_error_suffix 后面追加一句，说明 max_length 被设置为其默认值。

5. 检查 min_length 是否大于 max_length

if generation_config.min_length is not None and generation_config.min_length > generation_config.max_length:
    warnings.warn(
        f"Unfeasible length constraints: `min_length` ({generation_config.min_length}) is larger than"
        f" the maximum possible length ({generation_config.max_length})." + min_length_error_suffix,
        UserWarning,
    )

解释：

• 目的：如果 min_length 大于 max_length，发出警告，因为这是不可行的约束。

• 逻辑：

  • 条件判断：

    • generation_config.min_length is not None：min_length 已被设置。
    • generation_config.min_length > generation_config.max_length：min_length 大于 max_length。

  • 处理：

    • 使用 warnings.warn() 发出警告，提示 min_length 大于 max_length，并附加之前准备的 min_length_error_suffix。

• 原因：

  • 如果最小生成长度大于最大生成长度，模型无法满足这样的约束，可能导致生成过程在达到最大长度时停止，而未达到最小长度。
  • 提醒用户调整参数，使其合理。

6. 检查 min_new_tokens 加上 input_ids_length 是否超过 max_length

if generation_config.min_new_tokens is not None:
    min_length = generation_config.min_new_tokens + input_ids_length
    if min_length > generation_config.max_length:
        warnings.warn(
            f"Unfeasible length constraints: `min_new_tokens` ({generation_config.min_new_tokens}), when "
            f"added to the prompt length ({input_ids_length}), is larger than"
            f" the maximum possible length ({generation_config.max_length})." + min_length_error_suffix,
            UserWarning,
        )

解释：

• 目的：如果 min_new_tokens 加上输入序列长度超过 max_length，发出警告。

• 逻辑：

  • 条件判断：

    • if generation_config.min_new_tokens is not None：min_new_tokens 已被设置。

  • 计算最小长度：

    • min_length = generation_config.min_new_tokens + input_ids_length：计算最小生成长度，即 min_new_tokens 加上输入序列长度。

  • 检查是否超过 max_length：

    • if min_length > generation_config.max_length：如果计算得到的 min_length 大于 max_length。

  • 处理：

    • 使用 warnings.warn() 发出警告，提示 min_new_tokens 加上输入长度超过了可能的最大长度，并附加 min_length_error_suffix。

• 原因：

  • 如果 min_new_tokens 与输入序列长度之和超过 max_length，模型无法生成满足最小新 tokens 数量的序列。
  • 提醒用户调整参数，降低 min_new_tokens、增加 max_length，或减少输入序列的长度。

---

_supports_logits_to_keep

方法定义

def _supports_logits_to_keep(self) -> bool:
    """
    Return True if the current model supports the keyword argument `logits_to_keep` in forward()
    to save memory. Checking it in this way allows to avoid using a new model attribute.
    """
    return "logits_to_keep" in set(inspect.signature(self.forward).parameters.keys())

---

方法功能概述

• 目的：确定当前模型的 forward 方法是否支持 logits_to_keep 参数。
• 返回值：布尔值
  • True：如果 forward 方法的参数中包含 logits_to_keep。
  • False：如果 forward 方法的参数中不包含 logits_to_keep。

---

逐步详解

1. 使用 inspect 模块分析 forward 方法的签名

   inspect.signature(self.forward)
   

   • 作用：获取 self.forward 方法的签名信息，包括参数列表和参数默认值等。
   • inspect 模块：Python 内置模块，提供了检查和获取对象（如函数、类、模块等）信息的功能。

2. 获取 forward 方法的参数字典

   inspect.signature(self.forward).parameters
   

   • 返回值：一个有序字典（OrderedDict），键为参数名称，值为参数对应的 Parameter 对象。

3. 获取参数名称列表并转换为集合

   set(inspect.signature(self.forward).parameters.keys())
   

   • parameters.keys()：返回参数名称的可迭代对象。
   • set(...)：将参数名称转换为集合，方便后续进行快速查找（in 操作）。

4. 检查是否包含 logits_to_keep 参数

   "logits_to_keep" in set(inspect.signature(self.forward).parameters.keys())
   

   • 作用：判断字符串 "logits_to_keep" 是否在参数名称集合中。
   • 返回值：布尔值。

5. 返回判断结果

   • 如果包含：返回 True。
   • 如果不包含：返回 False。

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方法用途和背景

• 节省内存：

  在生成任务中，模型可能会生成大量的 logits（每个时间步长预测下一个 token 的概率分布，通常是一个包含了整个词汇表大小的张量）。如果能够限制保留的 logits 数量（例如只保留 top-k 个 logits），可以大大节省内存。

• 动态检查模型功能：

  不同的模型可能实现了不同的功能。通过这种动态检查的方法，可以在不修改模型代码的情况下，了解模型是否支持某个特定的参数或功能。这有助于编写通用的代码，适用于多种模型。

• 避免使用额外的模型属性：

  通过检查方法签名，而不是增加一个模型属性，可以减少模型类的复杂性和维护成本。

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举例说明

假设我们有一个模型，其 forward 方法定义如下：

def forward(self, input_ids, attention_mask=None, logits_to_keep=None):
    # 模型的前向计算逻辑
    logits = self.compute_logits(input_ids, attention_mask)
    if logits_to_keep is not None:
        # 只保留指定数量的 logits
        logits = logits[:, -1, :logits_to_keep]
    return logits

• 模型支持 logits_to_keep 参数：在这种情况下，_supports_logits_to_keep 方法会返回 True，因为 forward 方法的参数中包含 logits_to_keep。

• 使用示例：

  if self._supports_logits_to_keep():
      outputs = self.forward(input_ids, attention_mask=attention_mask, logits_to_keep=10)
  else:
      outputs = self.forward(input_ids, attention_mask=attention_mask)
  

  • 解释：代码首先检查模型是否支持 logits_to_keep 参数，如果支持，则在调用 forward 方法时传入该参数，以只保留 top-10 的 logits，从而节省内存。

---

_prepare_cache_for_generation

def _prepare_cache_for_generation(
    self,
    generation_config: GenerationConfig,
    model_kwargs: Dict,
    assistant_model: "PreTrainedModel",
    batch_size: int,
    max_cache_length: int,
    device: torch.device,
) -> bool:
    """
    Prepares the cache for generation (if applicable), given `generate`'s parameterization. If a cache is
    instantiated, writes it to `model_kwargs`, under the name expected by the model.
    """
    # 函数主体从这里开始

功能说明

• 目的：准备生成过程中使用的缓存（cache），根据给定的 generation_config 和其他参数，初始化或调整缓存。如果缓存被实例化，它将被写入到 model_kwargs 中，使用模型期望的缓存名称。

• 背景：在文本生成任务中，使用缓存可以加速生成过程，特别是在自回归模型中，缓存先前的计算结果可以避免重复计算。在不同的模型或配置下，缓存的实现方式可能不同，因此需要根据情况准备合适的缓存。

参数说明

• self：当前类的实例，典型的 Python 类方法的第一个参数。

• generation_config：GenerationConfig 类型，表示生成配置，其中包含生成过程中的各种参数设置，如是否使用缓存、缓存的实现方式等。

• model_kwargs：Dict 类型，包含传递给模型的关键字参数。在函数中，可能会对其进行修改，添加缓存相关的参数。

• assistant_model：PreTrainedModel 类型，可选的辅助模型，用于加速生成或其他目的。

• batch_size：整数，表示批次大小。

• max_cache_length：整数，表示缓存的最大长度，即缓存可以存储的最大序列长度。

• device：torch.device 类型，表示在何种设备（CPU 或 GPU）上运行。

---

1. 确定缓存名称

cache_name = "past_key_values" if "mamba" not in self.__class__.__name__.lower() else "cache_params"

• 解释：

  • 这行代码根据当前模型类的名称，确定缓存在 model_kwargs 中的键名称。

  • 如果类名中不包含 "mamba"，则缓存名称为 "past_key_values"；否则，缓存名称为 "cache_params"。

• 原因：

  • 不同的模型可能期望的缓存名称不同。模型需要从 model_kwargs 中获取缓存，如果名称不一致，可能导致缓存无法正确工作。

2. 确定是否需要跨注意力缓存（cross-attention cache）

requires_cross_attention_cache = (
    self.config.is_encoder_decoder or model_kwargs.get("encoder_outputs") is not None
)

• 解释：

  • requires_cross_attention_cache 是一个布尔值，表示是否需要准备跨注意力缓存。

  • 条件：

    • self.config.is_encoder_decoder：如果模型是编码器-解码器架构，则需要跨注意力缓存。

    • model_kwargs.get("encoder_outputs") is not None：如果在 model_kwargs 中提供了编码器的输出，则也需要跨注意力缓存。

• 原因：

  • 在编码器-解码器模型（如 BART、T5）中，解码器需要访问编码器的输出，因此需要跨注意力缓存。

3. 快速退出路径 1：用户已在 model_kwargs 中指定了缓存

# 快速退出路径 1：如果用户指定了缓存，我们只需要：
# a) 检查是否有冲突的 `generate` 参数
# b) 如果用户传递了旧的缓存格式，并且模型支持，将其转换为新的缓存格式
user_defined_cache = model_kwargs.get(cache_name)
if user_defined_cache is not None:
    if generation_config.cache_implementation is not None:
        raise ValueError(
            f"Passing both `cache_implementation` (used to initialize certain caches) and `{cache_name}` (a "
            "Cache object) is unsupported. Please use only one of the two."
        )
    if isinstance(user_defined_cache, tuple) and self._supports_default_dynamic_cache():
        model_kwargs[cache_name] = (
            DynamicCache.from_legacy_cache(user_defined_cache)
            if not requires_cross_attention_cache
            else EncoderDecoderCache.from_legacy_cache(user_defined_cache)
        )
    return

• 解释：

  • 获取用户定义的缓存：

    • user_defined_cache = model_kwargs.get(cache_name)：从 model_kwargs 中获取用户可能提供的缓存。

  • 检查用户是否同时指定了 cache_implementation：

    • 如果用户既在 model_kwargs 中提供了缓存，又在 generation_config 中指定了 cache_implementation，这是冲突的，会引发错误。

  • 处理旧的缓存格式：

    • 如果 user_defined_cache 是一个元组（旧的缓存格式），并且模型支持默认的动态缓存（self._supports_default_dynamic_cache() 返回 True），则将旧的缓存转换为新的缓存格式。

    • 根据是否需要跨注意力缓存，使用不同的缓存类：

      • 如果不需要跨注意力缓存，使用 DynamicCache.from_legacy_cache(user_defined_cache)。

      • 如果需要跨注意力缓存，使用 EncoderDecoderCache.from_legacy_cache(user_defined_cache)。

  • 返回：

    • 在处理完用户提供的缓存后，直接返回，不再进行后续的缓存准备。

4. 快速退出路径 2：用户指定不使用缓存

# 快速退出路径 2：如果用户指定不使用缓存。（冲突的参数已在 `generation_config.validate()` 中处理）
if generation_config.use_cache is False:
    return

• 解释：

  • 如果在 generation_config 配置中，用户设置了 use_cache=False，表示不使用缓存。

  • 直接返回，不需要准备缓存。

5. 快速退出路径 3：模型仅支持旧的缓存格式

# 快速退出路径 3：模型仅支持旧的缓存格式，无需准备
if not self._supports_default_dynamic_cache():
    if generation_config.cache_implementation is not None:
        warnings.warn(
            "This model does not support `Cache` instances, it only supports the legacy cache format (tuple "
            f"of tuples). `cache_implementation` (set to {generation_config.cache_implementation}) will be "
            "ignored.",
            UserWarning,
        )
    return

• 解释：

  • 如果模型不支持默认的动态缓存（self._supports_default_dynamic_cache() 返回 False），则无法使用新的缓存实现。

  • 如果用户在 generation_config 中指定了 cache_implementation，则发出警告，指出模型仅支持旧的缓存格式，cache_implementation 将被忽略。

  • 直接返回，不需要进一步准备缓存。

6. 需要准备缓存，根据 generation_config.cache_implementation

# 否则，我们需要根据 `generation_config.cache_implementation` 准备缓存
# TODO(joao): 在辅助生成中支持静态缓存。辅助生成需要回滚缓存，目前只有动态缓存支持
if assistant_model is not None and generation_config.cache_implementation is not None:
    logger.warning_once(
        "An assistant model is provided, using a dynamic cache instead of a cache of type="
        f"'{generation_config.cache_implementation}'."
    )
    generation_config.cache_implementation = None

• 解释：

  • 如果上述快速退出条件都不满足，且需要准备缓存，则需要根据 generation_config.cache_implementation 的值来准备缓存。

  • 特殊情况：辅助模型和缓存实现的冲突：

    • 如果提供了 assistant_model，并且指定了 cache_implementation，则发出警告，指出由于提供了辅助模型，将使用动态缓存，而不是指定类型的缓存。

    • 将 generation_config.cache_implementation 设置为 None，以确保使用动态缓存。

• 原因：

  • 在辅助生成过程中，需要回滚缓存，目前只有动态缓存支持回滚。因此，即使用户指定了其他缓存实现，也需要使用动态缓存。

7. 根据缓存实现方式准备缓存

if generation_config.cache_implementation is not None:
    if generation_config.cache_implementation in NEED_SETUP_CACHE_CLASSES_MAPPING:
        if generation_config.cache_implementation == "static" and not self._supports_static_cache:
            raise ValueError(
                "This model does not support `cache_implementation='static'`. Please check the following "
                "issue: https://github.com/huggingface/transformers/issues/28981"
            )
        model_kwargs[cache_name] = self._get_cache(
            cache_implementation=generation_config.cache_implementation,
            batch_size=max(generation_config.num_beams, generation_config.num_return_sequences) * batch_size,
            max_cache_len=max_cache_length,
            device=device,
            model_kwargs=model_kwargs,
        )
    elif generation_config.cache_implementation == "quantized":
        if not self._supports_quantized_cache:
            raise ValueError(
                "This model does not support the quantized cache. If you want your model to support quantized "
                "cache, please open an issue and tag @zucchini-nlp."
            )
        cache_config = (
            generation_config.cache_config
            if generation_config.cache_config is not None
            else QuantizedCacheConfig()
        )
        cache_class = QUANT_BACKEND_CLASSES_MAPPING[cache_config.backend]
        if cache_config.backend == "quanto" and not is_optimum_quanto_available():
            raise ImportError(
                "You need to install optimum-quanto in order to use KV cache quantization with optimum-quanto backend. "
                "Please install it via  with `pip install optimum-quanto`"
            )
        elif cache_config.backend == "HQQ" and not is_hqq_available():
            raise ImportError(
                "You need to install `HQQ` in order to use KV cache quantization with HQQ backend. "
                "Please install it via  with `pip install hqq`"
            )
        model_kwargs[cache_name] = cache_class(cache_config)
    elif generation_config.cache_implementation == "offloaded":
        model_kwargs[cache_name] = OffloadedCache()

• 解释：

  • 检查缓存实现方式是否需要特别的准备：

    • NEED_SETUP_CACHE_CLASSES_MAPPING：一个映射，包含需要特殊设置的缓存类。

    • 如果 generation_config.cache_implementation 在 NEED_SETUP_CACHE_CLASSES_MAPPING 中，则需要调用 _get_cache 方法来获取缓存实例。

  • 处理静态缓存：

    • 如果 cache_implementation 是 "static"，并且模型不支持静态缓存（not self._supports_static_cache），则抛出 ValueError，提示模型不支持静态缓存。

    • 提供一个 GitHub Issue 链接，供用户了解更多信息。

  • 获取缓存实例：

    • 调用 self._get_cache() 方法，传入缓存实现方式、批次大小、最大缓存长度、设备等参数，获取缓存实例。

    • 批次大小计算：

      • max(generation_config.num_beams, generation_config.num_return_sequences) * batch_size：计算缓存所需的实际批次大小。

        • 在束搜索或其他情况下，批次大小可能需要乘以 num_beams 或 num_return_sequences。

  • 处理量化缓存（quantized cache）：

    • 如果 cache_implementation 是 "quantized"，需要特殊处理。

    • 检查模型是否支持量化缓存（self._supports_quantized_cache）。

    • 如果不支持，抛出 ValueError。

    • 获取缓存配置 cache_config，如果用户未提供 generation_config.cache_config，则使用默认的 QuantizedCacheConfig()。

    • 根据缓存配置的后端，获取对应的缓存类 cache_class。

    • 检查所需的包是否已安装：

      • 对于 "quanto" 后端，检查 is_optimum_quanto_available()。

      • 对于 "HQQ" 后端，检查 is_hqq_available()。

    • 如果未安装，抛出 ImportError，提示用户安装相应的包。

    • 实例化缓存类，并将其存储在 model_kwargs[cache_name] 中。

  • 处理离线缓存（offloaded cache）：

    • 如果 cache_implementation 是 "offloaded"，则实例化 OffloadedCache()，并存储在 model_kwargs[cache_name] 中。

8. 默认情况下，使用动态缓存

# 默认情况下，使用 DynamicCache() 实例。这将避免在旧格式之间来回转换，从而避免复制缓存，节省内存
else:
    model_kwargs[cache_name] = (
        DynamicCache()
        if not requires_cross_attention_cache
        else EncoderDecoderCache(DynamicCache(), DynamicCache())
    )

• 解释：

  • 如果 generation_config.cache_implementation 为 None，即用户未指定特定的缓存实现方式，并且上述条件都不满足，则默认使用动态缓存。

  • 根据是否需要跨注意力缓存，实例化不同的缓存类：

    • 如果不需要跨注意力缓存，使用 DynamicCache()。

    • 如果需要跨注意力缓存，使用 EncoderDecoderCache(DynamicCache(), DynamicCache())，即分别为编码器和解码器缓存初始化动态缓存。

• 原因：

  • 动态缓存可以在生成过程中动态扩展，并支持回滚等特性。

  • 使用默认的动态缓存，可以避免在旧缓存格式与新缓存格式之间来回转换，减少内存使用和数据复制。

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_get_logits_processor

def _get_logits_processor(
    self,
    generation_config: GenerationConfig,
    input_ids_seq_length: int,
    encoder_input_ids: torch.LongTensor,
    prefix_allowed_tokens_fn: Callable[[int, torch.Tensor], List[int]],
    logits_processor: Optional[LogitsProcessorList],
    device: str = None,
    model_kwargs: Optional[Dict[str, Any]] = None,
    negative_prompt_ids: Optional[torch.Tensor] = None,
    negative_prompt_attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None,
) -> LogitsProcessorList:
    """
    This class returns a [`LogitsProcessorList`] list object that contains all relevant [`LogitsProcessor`]
    instances used to modify the scores of the language model head.
    """
    # 函数主体从这里开始

功能说明

• 目的：该函数用于构建一个LogitsProcessorList对象，其中包含了一系列LogitsProcessor实例，这些实例用于在生成过程中修改语言模型头（language model head）的logits（模型输出的分数），以实现各种生成控制策略。

• 背景：在生成任务中，通过调整模型输出的logits，可以引入各种生成策略，如重复惩罚、温度调节、Top-K采样、禁用某些词汇等，从而控制生成文本的风格、内容和长度。

参数说明

• self：类的实例，典型的Python类方法的第一个参数。

• generation_config：GenerationConfig对象，包含了生成过程中的各种配置参数，如重复惩罚系数、最小生成长度、温度等。

• input_ids_seq_length：整数，表示输入序列的长度，即input_ids的长度。

• encoder_input_ids：torch.LongTensor，编码器的输入IDs。如果模型是编码器-解码器架构，这对应于编码器的输入。

• prefix_allowed_tokens_fn：可选的函数，类型为Callable[[int, torch.Tensor], List[int]]。用于在生成过程中限制每个位置上允许生成的tokens，通常用于受限生成任务。

• logits_processor：可选的LogitsProcessorList对象，用户自定义的LogitsProcessor列表，可用于补充或覆盖默认的processor。

• device：字符串，可选参数，指定设备（如'cpu'或'cuda'）。如果未提供，默认为None。

• model_kwargs：可选的字典，包含了传递给模型的其他关键字参数。

• negative_prompt_ids：可选的torch.Tensor，用于一些生成策略（如Classifier-Free Guidance）中的负面提示IDs。

• negative_prompt_attention_mask：可选的torch.Tensor，对应negative_prompt_ids的注意力掩码。

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1. 初始化LogitsProcessorList

# instantiate processors list
processors = LogitsProcessorList()

• 解释：创建一个空的LogitsProcessorList对象processors，用于存储将要应用的所有LogitsProcessor实例。

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2. 处理Classifier-Free Guidance（CFG）

if generation_config.guidance_scale is not None and generation_config.guidance_scale != 1:
    processors.append(
        UnbatchedClassifierFreeGuidanceLogitsProcessor(
            generation_config.guidance_scale,
            self,
            unconditional_ids=negative_prompt_ids,
            unconditional_attention_mask=negative_prompt_attention_mask,
            use_cache=generation_config.use_cache,
        )
    )

• 解释：

  • 条件：如果guidance_scale不为None且不等于1，则说明需要应用Classifier-Free Guidance（CFG）。

    • guidance_scale是CFG的缩放因子，通常大于1，用于调整生成的多样性与准确性。

  • 操作：向processors中添加一个UnbatchedClassifierFreeGuidanceLogitsProcessor实例。

    • 参数说明：

      • generation_config.guidance_scale：CFG的缩放因子。

      • self：模型实例，用于在LogitsProcessor中调用模型的其他方法。

      • unconditional_ids：负面提示的IDs，即negative_prompt_ids。

      • unconditional_attention_mask：负面提示的注意力掩码，即negative_prompt_attention_mask。

      • use_cache：是否使用缓存，来自generation_config。

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3. 处理序列偏置（Sequence Bias）

if generation_config.sequence_bias is not None:
    processors.append(SequenceBiasLogitsProcessor(sequence_bias=generation_config.sequence_bias))

• 解释：

  • 条件：如果sequence_bias不为None，则需要应用序列偏置。

    • sequence_bias是一种机制，可对特定的token序列施加偏置，提高或降低它们在生成中的概率。

  • 操作：向processors中添加一个SequenceBiasLogitsProcessor实例，传入sequence_bias参数。

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4. 处理多样性惩罚（Diversity Penalty）

if generation_config.diversity_penalty is not None and generation_config.diversity_penalty > 0.0:
    processors.append(
        HammingDiversityLogitsProcessor(
            diversity_penalty=generation_config.diversity_penalty,
            num_beams=generation_config.num_beams,
            num_beam_groups=generation_config.num_beam_groups,
        )
    )

• 解释：

  • 条件：如果diversity_penalty不为None且大于0，则需要应用多样性惩罚。

    • 多样性惩罚用于在束搜索中鼓励生成更多样化的序列。

  • 操作：向processors中添加一个HammingDiversityLogitsProcessor实例。

    • 参数说明：

      • diversity_penalty：多样性惩罚系数。

      • num_beams：束搜索的束宽，即同时考虑的序列数量。

      • num_beam_groups：束搜索的组数，用于分组束搜索。

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5. 处理编码器重复惩罚（Encoder Repetition Penalty）

if (
    generation_config.encoder_repetition_penalty is not None
    and generation_config.encoder_repetition_penalty != 1.0
):
    if len(encoder_input_ids.shape) == 2:
        processors.append(
            EncoderRepetitionPenaltyLogitsProcessor(
                penalty=generation_config.encoder_repetition_penalty,
                encoder_input_ids=encoder_input_ids,
            )
        )
    else:
        warnings.warn(
            "Passing `encoder_repetition_penalty` requires some form of `input_ids` to be passed to "
            "`generate`, ignoring the argument.",
            UserWarning,
        )

• 解释：

  • 条件：如果encoder_repetition_penalty不为None且不等于1.0，则需要应用编码器重复惩罚。

    • 编码器重复惩罚用于减少模型在生成时重复输入内容的可能性。

  • 检查：如果encoder_input_ids的形状为二维（即存在有效的编码器输入），则应用惩罚。

  • 操作：向processors中添加一个EncoderRepetitionPenaltyLogitsProcessor实例。

    • 参数说明：

      • penalty：重复惩罚系数。

      • encoder_input_ids：编码器的输入IDs。

  • 否则：发出警告，提示需要提供input_ids以应用该惩罚，忽略该参数。

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6. 处理重复惩罚（Repetition Penalty）

if generation_config.repetition_penalty is not None and generation_config.repetition_penalty != 1.0:
    processors.append(RepetitionPenaltyLogitsProcessor(penalty=generation_config.repetition_penalty))

• 解释：

  • 条件：如果repetition_penalty不为None且不等于1.0，则需要应用重复惩罚。

    • 重复惩罚用于减少模型在生成时重复之前生成内容的可能性。

  • 操作：向processors中添加一个RepetitionPenaltyLogitsProcessor实例，传入penalty参数。

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7. 处理禁止重复的n-gram（No Repeat N-Gram）

if generation_config.no_repeat_ngram_size is not None and generation_config.no_repeat_ngram_size > 0:
    processors.append(NoRepeatNGramLogitsProcessor(generation_config.no_repeat_ngram_size))

• 解释：

  • 条件：如果no_repeat_ngram_size不为None且大于0，则需要禁止重复的n-gram。

    • 这用于防止模型在生成时重复生成相同的n-gram，提高生成的多样性。

  • 操作：向processors中添加一个NoRepeatNGramLogitsProcessor实例，传入no_repeat_ngram_size参数。

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8. 处理编码器禁止重复的n-gram（Encoder No Repeat N-Gram）

if (
    generation_config.encoder_no_repeat_ngram_size is not None
    and generation_config.encoder_no_repeat_ngram_size > 0
):
    if len(encoder_input_ids.shape) == 2:
        processors.append(
            EncoderNoRepeatNGramLogitsProcessor(
                generation_config.encoder_no_repeat_ngram_size,
                encoder_input_ids,
            )
        )
    else:
        warnings.warn(
            "Passing `encoder_no_repeat_ngram_size` requires some form of `input_ids` to be passed to "
            "`generate`, ignoring the argument.",
            UserWarning,
        )

• 解释：

  • 条件：如果encoder_no_repeat_ngram_size不为None且大于0，则需要在生成时避免重复输入中的n-gram。

    • 这用于防止模型在生成时重复输入序列中的n-gram。

  • 检查：如果encoder_input_ids的形状为二维（存在有效的编码器输入），则应用该处理器。

  • 操作：向processors中添加一个EncoderNoRepeatNGramLogitsProcessor实例。

    • 参数说明：

      • encoder_no_repeat_ngram_size：禁止重复的n-gram大小。

      • encoder_input_ids：编码器的输入IDs。

  • 否则：发出警告，提示需要提供input_ids以应用该处理器，忽略该参数。

---

9. 处理坏词（Bad Words）

if generation_config.bad_words_ids is not None:
    processors.append(
        NoBadWordsLogitsProcessor(
            generation_config.bad_words_ids,
            generation_config._eos_token_tensor,
        )
    )

• 解释：

  • 条件：如果bad_words_ids不为None，则需要在生成过程中禁止某些词。

    • bad_words_ids是一个列表，包含需要禁止的词的token IDs。

  • 操作：向processors中添加一个NoBadWordsLogitsProcessor实例。

    • 参数说明：

      • bad_words_ids：需要禁止的词的token IDs。

      • _eos_token_tensor：结束标记的token张量，用于在必要时停止生成。

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10. 处理最小长度（Minimum Length）

if (
    generation_config.min_length is not None
    and generation_config._eos_token_tensor is not None
    and generation_config.min_length > 0
):
    processors.append(
        MinLengthLogitsProcessor(
            generation_config.min_length,
            generation_config._eos_token_tensor,
            device=device,
        )
    )

• 解释：

  • 条件：如果min_length不为None，_eos_token_tensor不为None，且min_length大于0，则需要在生成达到最小长度之前禁止生成结束标记。

  • 操作：向processors中添加一个MinLengthLogitsProcessor实例。

    • 参数说明：

      • min_length：最小生成长度。

      • _eos_token_tensor：结束标记的token张量。

      • device：设备信息。

---

11. 处理最小新tokens的长度（Minimum New Tokens Length）

if (
    generation_config.min_new_tokens is not None
    and generation_config._eos_token_tensor is not None
    and generation_config.min_new_tokens > 0
):
    processors.append(
        MinNewTokensLengthLogitsProcessor(
            input_ids_seq_length,
            generation_config.min_new_tokens,
            generation_config._eos_token_tensor,
            device=device,
        )
    )

• 解释：

  • 条件：如果min_new_tokens不为None，_eos_token_tensor不为None，且min_new_tokens大于0，则需要在生成新tokens达到最小数量之前禁止生成结束标记。

  • 操作：向processors中添加一个MinNewTokensLengthLogitsProcessor实例。

    • 参数说明：

      • input_ids_seq_length：输入序列的长度。

      • min_new_tokens：最小新生成的tokens数量。

      • _eos_token_tensor：结束标记的token张量。

      • device：设备信息。

---

12. 处理前缀限制（Prefix Allowed Tokens Function）

if prefix_allowed_tokens_fn is not None:
    processors.append(
        PrefixConstrainedLogitsProcessor(
            prefix_allowed_tokens_fn,
            generation_config.num_beams // generation_config.num_beam_groups,
        )
    )

• 解释：

  • 条件：如果prefix_allowed_tokens_fn不为None，则需要在生成过程中限制每个位置上允许生成的tokens。

    • 这通常用于受限生成任务，例如自动补全或基于前缀的约束生成。

  • 操作：向processors中添加一个PrefixConstrainedLogitsProcessor实例。

    • 参数说明：

      • prefix_allowed_tokens_fn：用于限制每个位置上允许生成的tokens的函数。

      • generation_config.num_beams // generation_config.num_beam_groups：计算每个组中的束宽。

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13. 处理强制起始token（Forced BOS Token）

if generation_config.forced_bos_token_id is not None:
    processors.append(
        ForcedBOSTokenLogitsProcessor(
            generation_config.forced_bos_token_id,
        )
    )

• 解释：

  • 条件：如果forced_bos_token_id不为None，则需要在生成的第一个位置强制生成指定的起始token。

    • 这用于确保生成的序列以特定的token开始，例如在某些任务中需要强制生成特定的起始标记。

  • 操作：向processors中添加一个ForcedBOSTokenLogitsProcessor实例，传入forced_bos_token_id。

---

14. 处理强制结束token（Forced EOS Token）

if generation_config.forced_eos_token_id is not None:
    processors.append(
        ForcedEOSTokenLogitsProcessor(
            generation_config.max_length,
            generation_config.forced_eos_token_id,
            device=device,
        )
    )

• 解释：

  • 条件：如果forced_eos_token_id不为None，则需要在生成达到最大长度时强制生成指定的结束token。

    • 这用于确保生成的序列以特定的token结束。

  • 操作：向processors中添加一个ForcedEOSTokenLogitsProcessor实例。

    • 参数说明：

      • generation_config.max_length：最大生成长度。

      • forced_eos_token_id：强制的结束token ID。

      • device：设备信息。

---

15. 处理无效值移除（Remove Invalid Values）

if generation_config.remove_invalid_values is True:
    processors.append(InfNanRemoveLogitsProcessor())

• 解释：

  • 条件：如果remove_invalid_values为True，则需要在生成过程中移除inf和nan等无效值。

    • 这用于确保生成过程的稳定性，防止由于无效值导致的错误。

  • 操作：向processors中添加一个InfNanRemoveLogitsProcessor实例。

---

16. 处理指数衰减长度惩罚（Exponential Decay Length Penalty）

if generation_config.exponential_decay_length_penalty is not None:
    processors.append(
        ExponentialDecayLengthPenalty(
            generation_config.exponential_decay_length_penalty,
            generation_config._eos_token_tensor,
            input_ids_seq_length,
        )
    )

• 解释：

  • 条件：如果exponential_decay_length_penalty不为None，则需要应用指数衰减的长度惩罚。

    • 这用于在生成过程中，对句子长度施加惩罚，鼓励模型生成特定长度的句子。

  • 操作：向processors中添加一个ExponentialDecayLengthPenalty实例。

    • 参数说明：

      • exponential_decay_length_penalty：指数衰减长度惩罚的参数。

      • _eos_token_tensor：结束标记的token张量。

      • input_ids_seq_length：输入序列的长度。

---

17. 处理抑制特定tokens（Suppress Tokens）

if generation_config.suppress_tokens is not None:
    processors.append(
        SuppressTokensLogitsProcessor(
            generation_config.suppress_tokens,
            device=device,
        )
    )

• 解释：

  • 条件：如果suppress_tokens不为None，则需要在生成过程中抑制特定的tokens，不让它们生成。

    • suppress_tokens是需要抑制的token IDs列表。

  • 操作：向processors中添加一个SuppressTokensLogitsProcessor实例。

    • 参数说明：

      • suppress_tokens：需要抑制的token IDs。

      • device：设备信息。

---

18. 处理在开头抑制特定tokens（Suppress Tokens at Begin）

if generation_config.begin_suppress_tokens is not None:
    begin_index = input_ids_seq_length
    begin_index = (
        begin_index
        if (input_ids_seq_length > 1 or generation_config.forced_bos_token_id is None)
        else begin_index + 1
    )
    processors.append(
        SuppressTokensAtBeginLogitsProcessor(
            generation_config.begin_suppress_tokens,
            begin_index,
            device=device,
        )
    )

• 解释：

  • 条件：如果begin_suppress_tokens不为None，则需要在生成的开头位置抑制特定的tokens。

    • 这用于避免模型在一开始生成某些不期望的tokens。

  • 计算起始索引：

    • begin_index初始值为input_ids_seq_length，表示当前生成的位置。

    • 如果input_ids_seq_length <= 1且forced_bos_token_id不为None，则begin_index += 1。

  • 操作：向processors中添加一个SuppressTokensAtBeginLogitsProcessor实例。

    • 参数说明：

      • begin_suppress_tokens：需要抑制的token IDs。

      • begin_index：开始抑制的位置索引。

      • device：设备信息。

---

19. 处理强制解码器IDs（Forced Decoder IDs）

if generation_config.forced_decoder_ids is not None:
    # TODO (sanchit): move this exception to GenerationConfig.validate() when TF & FLAX are aligned with PT
    raise ValueError(
        "You have explicitly specified `forced_decoder_ids`. Please remove the `forced_decoder_ids` argument "
        "in favour of `input_ids` or `decoder_input_ids` respectively.",
    )

• 解释：

  • 条件：如果forced_decoder_ids不为None，则抛出异常。

  • 原因：当前不支持forced_decoder_ids，建议用户使用input_ids或decoder_input_ids来替代。

  • 备注：注释中提到，当TensorFlow和FLAX版本与PyTorch版本对齐后，可以将此异常移动到GenerationConfig.validate()中。

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20. 合并用户自定义的logits_processor

# TODO (joao): find a strategy to specify the order of the processors
processors = self._merge_criteria_processor_list(processors, logits_processor)

• 解释：

  • 操作：调用self._merge_criteria_processor_list()方法，将之前构建的processors列表与用户自定义的logits_processor进行合并。

  • 备注：注释中提到需要找到一种策略来指定处理器的顺序。

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21. 处理采样策略下的LogitsWarper

# 只有在使用采样策略时，才应用之前被称为`LogitsWarpers`的处理器
if generation_config.do_sample:
    # 在beam方法中，我们需要至少保留一个非eos token，以探索可能具有更好得分的连续序列
    if generation_config.num_beams > 1:
        if isinstance(generation_config._eos_token_tensor, list):
            min_tokens_to_keep = len(generation_config._eos_token_tensor) + 1
        elif isinstance(generation_config._eos_token_tensor, torch.Tensor):
            min_tokens_to_keep = generation_config._eos_token_tensor.shape[0] + 1
        else:
            min_tokens_to_keep = 2
    else:
        min_tokens_to_keep = 1
    # 以下思想主要来自PR：https://github.com/huggingface/transformers/pull/5420/files
    # 所有的sampler都在`generation_utils_samplers.py`中
    if generation_config.temperature is not None and generation_config.temperature != 1.0:
        processors.append(TemperatureLogitsWarper(generation_config.temperature))
    if generation_config.top_k is not None and generation_config.top_k != 0:
        processors.append(
            TopKLogitsWarper(top_k=generation_config.top_k, min_tokens_to_keep=min_tokens_to_keep)
        )
    if generation_config.top_p is not None and generation_config.top_p < 1.0:
        processors.append(
            TopPLogitsWarper(top_p=generation_config.top_p, min_tokens_to_keep=min_tokens_to_keep)
        )
    if generation_config.min_p is not None:
        # 在温度缩放之后应用（见：https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/3841#issuecomment-2073826084）
        processors.append(
            MinPLogitsWarper(min_p=generation_config.min_p, min_tokens_to_keep=min_tokens_to_keep)
        )
    if generation_config.typical_p is not None and generation_config.typical_p < 1.0:
        processors.append(
            TypicalLogitsWarper(mass=generation_config.typical_p, min_tokens_to_keep=min_tokens_to_keep)
        )
    if generation_config.epsilon_cutoff is not None and 0.0 < generation_config.epsilon_cutoff < 1.0:
        processors.append(
            EpsilonLogitsWarper(
                epsilon=generation_config.epsilon_cutoff, min_tokens_to_keep=min_tokens_to_keep
            )
        )
    if generation_config.eta_cutoff is not None and 0.0 < generation_config.eta_cutoff < 1.0:
        processors.append(
            EtaLogitsWarper(
                epsilon=generation_config.eta_cutoff, min_tokens_to_keep=min_tokens_to_keep, device=device
            )
        )

• 解释：

  • 条件：只有在do_sample为True时，才应用这些处理器，因为它们与采样策略相关。

  • 计算min_tokens_to_keep：

    • 在束搜索等方法中，需要保留至少一个非结束token，以确保能够探索可能更好的序列。

    • 根据结束token的类型和数量，计算需要保留的最小token数量。

  • 添加采样相关的LogitsWarper：

    • 根据generation_config中的配置，向processors中添加相应的LogitsWarper，包括：

      • TemperatureLogitsWarper：调整温度参数，控制生成的随机性。

      • TopKLogitsWarper：仅保留概率最高的top_k个tokens。

      • TopPLogitsWarper：仅保留累计概率达到top_p的tokens。

      • MinPLogitsWarper：应用最小概率阈值。

      • TypicalLogitsWarper：使用Typical采样策略。

      • EpsilonLogitsWarper和EtaLogitsWarper：应用epsilon或eta截断。

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22. 处理水印（Watermarking）

# Watermarking应该在所有logits处理完成后再应用（参见#34630）
if generation_config.watermarking_config is not None:
    processors.append(
        generation_config.watermarking_config.construct_processor(self.config.vocab_size, device)
    )

• 解释：

  • 条件：如果watermarking_config不为None，则需要在生成过程中应用水印策略。

    • 水印策略通常用于在生成的文本中嵌入隐式标记，以便于后续识别生成内容。

  • 操作：向processors中添加一个由watermarking_config构建的处理器。

    • 使用模型的词汇表大小vocab_size和设备信息device。

  • 备注：水印处理器应当在所有logits处理完成后再应用。

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23. 处理Logits重归一化（Logit Renormalization）

# `LogitNormalization`应该始终是最后一个logit处理器（如果存在的话）
if generation_config.renormalize_logits is True:
    processors.append(LogitNormalization())

• 解释：

  • 条件：如果renormalize_logits为True，则需要在处理完所有logits后重新归一化。

    • 这用于确保logits在所有处理后仍然形成有效的概率分布。

  • 操作：向processors中添加一个LogitNormalization实例。

    • 备注：LogitNormalization应当始终是最后应用的logits处理器。

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24. 返回处理器列表

return processors

• 解释：返回构建好的LogitsProcessorList对象processors，供生成过程使用。

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_get_stopping_criteria

def _get_stopping_criteria(
    self,
    generation_config: GenerationConfig,
    stopping_criteria: Optional[StoppingCriteriaList],
    tokenizer: Optional["PreTrainedTokenizerBase"] = None,
    **kwargs,
) -> StoppingCriteriaList:
    # 方法体...

参数说明

• generation_config：GenerationConfig 对象，包含生成过程中所需的各种配置参数，如 max_length、max_time、stop_strings 等。
• stopping_criteria：可选的 StoppingCriteriaList 对象，用户可以传入自定义的停止条件列表，与默认的停止条件合并。
• tokenizer：可选的 PreTrainedTokenizerBase 对象，模型对应的 tokenizer，用于处理 stop_strings 等需要 tokenizer 的功能。
• **kwargs：其他可能的关键字参数，供扩展使用。

返回值

• StoppingCriteriaList：该方法返回一个 StoppingCriteriaList 对象，包含生成过程中需要检查的停止条件。

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该方法的主要作用是：

1. 创建默认的停止条件列表：根据 generation_config 中的配置，生成对应的停止条件（如最大长度、最大时间、特殊字符串、结束标记等）。

2. 合并用户提供的停止条件：如果用户在 stopping_criteria 中提供了自定义的停止条件，方法会将其与默认的停止条件合并。

3. 返回完整的停止条件列表：生成过程会根据这个列表，在满足任何一个停止条件时结束生成。

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步骤 1：初始化停止条件列表

criteria = StoppingCriteriaList()

• 说明：创建一个空的 StoppingCriteriaList 对象，用于存储后续添加的停止条件。

步骤 2：处理 max_length 停止条件

if generation_config.max_length is not None:
    max_position_embeddings = getattr(self.config, "max_position_embeddings", None)
    criteria.append(
        MaxLengthCriteria(
            max_length=generation_config.max_length,
            max_position_embeddings=max_position_embeddings,
        )
    )

• 解释：

  • 获取 max_length：从 generation_config 中获取 max_length，即生成的最大长度。

  • 获取模型的最大位置嵌入长度：

    • max_position_embeddings = getattr(self.config, "max_position_embeddings", None)

    • 从模型配置中获取 max_position_embeddings，表示模型能处理的最大序列长度。

  • 添加 MaxLengthCriteria：

    • 创建一个 MaxLengthCriteria 对象，传入 max_length 和 max_position_embeddings。

    • 将其添加到 criteria 列表中。

• 作用：当生成的序列长度达到 max_length 或模型的最大位置嵌入长度时，停止生成。

步骤 3：处理 max_time 停止条件

if generation_config.max_time is not None:
    criteria.append(MaxTimeCriteria(max_time=generation_config.max_time))

• 解释：

  • 获取 max_time：从 generation_config 中获取 max_time，即生成的最长时间（以秒为单位）。

  • 添加 MaxTimeCriteria：

    • 创建一个 MaxTimeCriteria 对象，传入 max_time。

    • 将其添加到 criteria 列表中。

• 作用：当生成过程运行时间超过 max_time 秒时，停止生成。

步骤 4：处理 stop_strings 停止条件

if generation_config.stop_strings is not None:
    if tokenizer is None:
        raise ValueError(
            "There are one or more stop strings, either in the arguments to `generate` or in the "
            "model's generation config, but we could not locate a tokenizer. When generating with "
            "stop strings, you must pass the model's tokenizer to the `tokenizer` argument of `generate`."
        )
    criteria.append(StopStringCriteria(stop_strings=generation_config.stop_strings, tokenizer=tokenizer))

• 解释：

  • 获取 stop_strings：从 generation_config 中获取 stop_strings，这是一个字符串列表，包含用于停止生成的特殊字符串。

  • 检查 tokenizer：因为处理字符串需要使用 tokenizer，如果 tokenizer 为 None，抛出 ValueError。

  • 添加 StopStringCriteria：

    • 创建一个 StopStringCriteria 对象，传入 stop_strings 和 tokenizer。

    • 将其添加到 criteria 列表中。

• 作用：当生成的文本中出现指定的字符串时，停止生成。

步骤 5：处理 eos_token_id（结束标记）停止条件

if generation_config._eos_token_tensor is not None:
    criteria.append(EosTokenCriteria(eos_token_id=generation_config._eos_token_tensor))

• 解释：

  • 获取 _eos_token_tensor：从 generation_config 中获取 _eos_token_tensor，即结束标记的 token ID。

  • 添加 EosTokenCriteria：

    • 创建一个 EosTokenCriteria 对象，传入 eos_token_id。

    • 将其添加到 criteria 列表中。

• 作用：当生成的序列中出现结束标记时，停止生成。

步骤 6：处理辅助模型的置信度停止条件（可选）

if (
    generation_config.is_assistant
    and generation_config.assistant_confidence_threshold is not None
    and generation_config.assistant_confidence_threshold > 0
):
    criteria.append(
        ConfidenceCriteria(assistant_confidence_threshold=generation_config.assistant_confidence_threshold)
    )

• 解释：

  • 条件检查：

    • generation_config.is_assistant：判断是否使用了辅助模型。

    • generation_config.assistant_confidence_threshold 不为空且大于 0。

  • 添加 ConfidenceCriteria：

    • 创建一个 ConfidenceCriteria 对象，传入 assistant_confidence_threshold。

    • 将其添加到 criteria 列表中。

• 作用：当辅助模型的置信度达到一定阈值时，停止生成。

步骤 7：合并用户提供的停止条件

criteria = self._merge_criteria_processor_list(criteria, stopping_criteria)

• 解释：

  • 合并默认和用户提供的停止条件：

    • 调用 _merge_criteria_processor_list 方法，将默认的 criteria 与用户提供的 stopping_criteria 合并。

    • 这个方法通常会去除重复的条件，或者根据某些规则进行合并。

• 作用：确保生成过程中考虑所有相关的停止条件。

步骤 8：返回最终的停止条件列表

return criteria

• 解释：返回包含所有停止条件的 StoppingCriteriaList，供生成过程使用。

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整体流程总结

• 目的：为生成过程准备一个完整的停止条件列表，当满足任何一个条件时，生成过程将停止。

• 处理逻辑：

  1. 初始化：创建一个空的停止条件列表。

  2. 添加默认停止条件：根据 generation_config 中的配置，添加对应的停止条件，包括最大长度、最大时间、结束标记、特殊字符串等。

  3. 辅助模型条件：如果使用了辅助模型，并且设置了置信度阈值，添加对应的停止条件。

  4. 合并用户停止条件：将用户提供的 stopping_criteria 合并到默认条件列表中。

  5. 返回：输出完整的停止条件列表。

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