用通俗易懂的方式讲解：LLM 大模型的 generate 和 chat 函数有什么区别？

在 Hugging Face 的 transformers 库中，GPT（Generative Pre-trained Transformer）类的模型有两个常用的生成文本的方法：generate 和 chat。这两个方法在使用上有一些区别。通常公司发布的 LLM 模型会有一个基础版本，还会有一个 Chat 版本。比如，Qwen-7B（基础版本）和 Qwen-7B-Chat（Chat 版本）。

文章目录

    • 1. generate 方法
    • 2. chat 方法
    • 通俗易懂讲解大模型系列

1. generate 方法

  • generate 方法是模型的原生方法，用于生成文本。

  • 通常用于批量生成文本数据，可以根据特定的输入和条件生成一组文本。

  • 使用时需要传递一些参数，如 max_length（生成文本的最大长度）、num_beams（束搜索的数量，用于增强生成的多样性）等。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model_name = "gpt2"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

input_text = "Once upon a time,"
generated_text = model.generate(tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt"), max_length=50, num_beams=5)[0]
print(tokenizer.decode(generated_text, skip_special_tokens=True))

2. chat 方法

  • chat 方法是一个高级的便捷方法，通常用于模拟对话。

  • 提供了更简单的用户交互方式，以模拟对话流程，尤其在聊天式应用中更为方便。

  • 它内部调用了 generate 方法，但提供了更加简化的输入输出接口。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model_name = "gpt2"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

chat_history = [
    {'role':'system', 'content':'You are a helpful assistant.'},
    {'role':'user', 'content':'Who won the world series in 2020?'},
    {'role':'assistant', 'content':'The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020.'},
]

user_input = "Who won the Super Bowl in 2021?"
chat_history.append({'role':'user', 'content':user_input})

# 使用 chat 方法进行对话
response = model.chat(chat_history)
print(response)

总体来说，generate 方法更加灵活，适用于更多的生成任务，而 chat 方法则提供了更高级别、更易于使用的接口，适用于聊天式应用中。选择使用哪个方法通常取决于你的具体需求和使用场景。

通俗易懂讲解大模型系列

  • 做大模型也有1年多了，聊聊这段时间的感悟！

  • 用通俗易懂的方式讲解：大模型算法工程师最全面试题汇总

  • 用通俗易懂的方式讲解：我的大模型岗位面试总结：共24家，9个offer

  • 用通俗易懂的方式讲解：大模型 RAG 在 LangChain 中的应用实战

  • 用通俗易懂的方式讲解：一文讲清大模型 RAG 技术全流程

  • 用通俗易懂的方式讲解：如何提升大模型 Agent 的能力?

  • 用通俗易懂的方式讲解：ChatGPT 开放的多模态的DALL-E 3功能，好玩到停不下来！

  • 用通俗易懂的方式讲解：基于扩散模型（Diffusion）,文生图 AnyText 的效果太棒了

  • 用通俗易懂的方式讲解：在 CPU 服务器上部署 ChatGLM3-6B 模型

  • 用通俗易懂的方式讲解：使用 LangChain 和大模型生成海报文案

  • 用通俗易懂的方式讲解：ChatGLM3-6B 部署指南

  • 用通俗易懂的方式讲解：使用 LangChain 封装自定义的 LLM，太棒了

  • 用通俗易懂的方式讲解：基于 Langchain 和 ChatChat 部署本地知识库问答系统

  • 用通俗易懂的方式讲解：在 Ubuntu 22 上安装 CUDA、Nvidia 显卡驱动、PyTorch等大模型基础环境

  • 用通俗易懂的方式讲解：Llama2 部署讲解及试用方式

  • 用通俗易懂的方式讲解：基于 LangChain 和 ChatGLM2 打造自有知识库问答系统

  • 用通俗易懂的方式讲解：一份保姆级的 Stable Diffusion 部署教程，开启你的炼丹之路

  • 用通俗易懂的方式讲解：对 embedding 模型进行微调，我的大模型召回效果提升了太多了

  • 用通俗易懂的方式讲解：LlamaIndex 官方发布高清大图，纵览高级 RAG技术

  • 用通俗易懂的方式讲解：使用 LlamaIndex 和 Eleasticsearch 进行大模型 RAG 检索增强生成