T5模型中teacher forcing和·auto regressive_t5 generate forward

在T5模型中，使用teacher forcing是为了训练模型，使其在每个时间步都可以观察到正确的前面的标记（ground-truth）并预测下一个标记。这在训练期间可能是有益的，但在实际的生成任务中，你可能希望模型能够在没有前面正确标记的情况下生成后续标记，这称为自回归（auto-regressive）模式。

要在T5模型中使用自回归模式，可以使用“自回归循环”（autoregressive loop）来逐步生成输出。这个循环将输入编码成一个“上下文向量”（context vector），然后用它来预测下一个标记。每次循环中的输入都是前一个标记的嵌入向量（embedding vector）和上下文向量，输出是下一个标记的预测。

下面是一个使用T5模型进行自回归生成的示例代码，其中输入是一个字符串，输出是一个T5生成器生成的文本序列：

import torch
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

# 加载模型和分词器
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base')
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base')

# 将输入字符串编码为输入ids
input_str = "translate English to French: hello world"
input_ids = tokenizer.encode(input_str, return_tensors='pt')

# 使用自回归循环生成输出
output = model.generate(input_ids=input_ids)

# 解码输出为字符串
output_str = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# 打印输出
print(output_str)

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在这个例子中，我们使用了T5模型和分词器，并将输入字符串编码为输入ids。然后，我们使用T5模型的generate方法来生成输出序列，而不是使用forward方法。这个generate方法使用自回归循环逐步生成输出序列，直到模型输出特殊的“停止符号”（stop token），表示生成序列已经结束。最后，我们使用分词器解码输出序列为字符串，并打印它。

注意，这只是一个简单的示例，实际中可能需要进行更多的参数设置和调整来得到更好的结果。