enginex-mlu370-any2any/transformers/docs/source/ja/internal/generation_utils.md

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# 発電用ユーティリティ

このページには、[`~generation.GenerationMixin.generate`] で使用されるすべてのユーティリティ関数がリストされています。

## 出力を生成する

[`~generation.GenerationMixin.generate`] の出力は、次のサブクラスのインスタンスです。
[`~utils.ModelOutput`]。この出力は、返されたすべての情報を含むデータ構造です。
[`~generation.GenerationMixin.generate`] によって作成されますが、タプルまたは辞書としても使用できます。

以下に例を示します。

```python
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("openai-community/gpt2")

inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute and ", return_tensors="pt")
generation_output = model.generate(**inputs, return_dict_in_generate=True, output_scores=True)
```

`generation_output` オブジェクトは、できる限り [`~generation.GenerateDecoderOnlyOutput`] です。
以下のそのクラスのドキュメントを参照してください。これは、次の属性があることを意味します。

- `sequences`: 生成されたトークンのシーケンス
- `scores` (オプション): 各生成ステップの言語モデリング ヘッドの予測スコア
- `hidden_​​states` (オプション): 生成ステップごとのモデルの隠れた状態
- `attentions` (オプション): 生成ステップごとのモデルのアテンションの重み

ここでは、`output_scores=True`を渡したので `scores` がありますが、`hidden_​​states` はありません。
`attentions` は、`output_hidden_​​states=True`または`output_attentions=True`を渡さなかったためです。

通常と同じように各属性にアクセスできます。その属性がモデルから返されなかった場合は、
は「なし」を取得します。ここで、たとえば`generation_output.scores`は、生成されたすべての予測スコアです。
言語モデリングのヘッドであり、`generation_output.attentions`は`None`です。

`generation_output` オブジェクトをタプルとして使用する場合、`None` 値を持たない属性のみが保持されます。
たとえば、ここには 2 つの要素、`loss`、次に`logits`があります。

```python
generation_output[:2]
```

たとえば、タプル `(generation_output.sequences,generation_output.scores)` を返します。

`generation_output` オブジェクトを辞書として使用する場合、`None` を持たない属性のみが保持されます。
ここでは、たとえば、`sequences`と`scores`という 2 つのキーがあります。

ここではすべての出力タイプを文書化します。

### PyTorch

[[autodoc]] generation.GenerateDecoderOnlyOutput

[[autodoc]] generation.GenerateEncoderDecoderOutput

[[autodoc]] generation.GenerateBeamDecoderOnlyOutput

[[autodoc]] generation.GenerateBeamEncoderDecoderOutput

## LogitsProcessor

[`LogitsProcessor`] を使用して、言語モデルのヘッドの予測スコアを変更できます。
世代。

### PyTorch

[[autodoc]] AlternatingCodebooksLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] ClassifierFreeGuidanceLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] EncoderNoRepeatNGramLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] EncoderRepetitionPenaltyLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] EpsilonLogitsWarper
    - __call__

[[autodoc]] EtaLogitsWarper
    - __call__

[[autodoc]] ExponentialDecayLengthPenalty
    - __call__

[[autodoc]] ForcedBOSTokenLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] ForcedEOSTokenLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] InfNanRemoveLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] LogitNormalization
    - __call__

[[autodoc]] LogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] LogitsProcessorList
    - __call__

[[autodoc]] MinLengthLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] MinNewTokensLengthLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] NoBadWordsLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] NoRepeatNGramLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] PrefixConstrainedLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] RepetitionPenaltyLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] SequenceBiasLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] SuppressTokensAtBeginLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] SuppressTokensLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] TemperatureLogitsWarper
    - __call__

[[autodoc]] TopKLogitsWarper
    - __call__

[[autodoc]] TopPLogitsWarper
    - __call__

[[autodoc]] TypicalLogitsWarper
    - __call__

[[autodoc]] UnbatchedClassifierFreeGuidanceLogitsProcessor
    - __call__

[[autodoc]] WhisperTimeStampLogitsProcessor
    - __call__


## StoppingCriteria

[`StoppingCriteria`] を使用して、(EOS トークン以外の) 生成を停止するタイミングを変更できます。これは PyTorch 実装でのみ利用可能であることに注意してください。

[[autodoc]] StoppingCriteria
    - __call__

[[autodoc]] StoppingCriteriaList
    - __call__

[[autodoc]] MaxLengthCriteria
    - __call__

[[autodoc]] MaxTimeCriteria
    - __call__

## Streamers

[[autodoc]] TextStreamer

[[autodoc]] TextIteratorStreamer