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

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# 생성을 위한 유틸리티 [[utilities-for-generation]]

이 페이지는 [`~generation.GenerationMixin.generate`]에서 사용되는 모든 유틸리티 함수들을 나열합니다.

## 출력을 생성하기 (Generate Outputs) [[generate-outputs]]

[`~generation.GenerationMixin.generate`]의 출력은 [`~utils.ModelOutput`]의 하위 클래스의 인스턴스입니다. 이 출력은 [`~generation.GenerationMixin.generate`]에서 반환되는 모든 정보를 포함하는 데이터 구조체이며, 튜플 또는 딕셔너리로도 사용할 수 있습니다.

다음은 예시입니다:

```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` 객체는 [`~generation.GenerateDecoderOnlyOutput`]입니다. 아래 문서에서 확인할 수 있듯이, 이 클래스는 다음과 같은 속성을 가지고 있습니다:

- `sequences`: 생성된 토큰 시퀀스
- `scores` (옵션): 각 생성 단계에서 언어 모델링 헤드의 예측 점수
- `hidden_states` (옵션): 각 생성 단계에서 모델의 은닉 상태
- `attentions` (옵션): 각 생성 단계에서 모델의 어텐션 가중치

`output_scores=True`를 전달했기 때문에 `scores`는 포함되어 있지만, `output_hidden_states=True` 또는 `output_attentions=True`를 전달하지 않았으므로 `hidden_states`와 `attentions`는 포함되지 않았습니다.

각 속성은 일반적으로 접근할 수 있으며, 모델이 해당 속성을 반환하지 않았다면 `None`이 반환됩니다. 예를 들어, `generation_output.scores`는 언어 모델링 헤드에서 생성된 모든 예측 점수를 포함하고 있으며, `generation_output.attentions`는 `None`입니다.

`generation_output` 객체를 튜플로 사용할 경우, `None` 값이 아닌 속성만 포함됩니다. 예를 들어, `loss`와 `logits`라는 두 요소가 포함된 경우:

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

위 코드는 `(generation_output.sequences, generation_output.scores)` 튜플을 반환합니다.

`generation_output` 객체를 딕셔너리로 사용할 경우, `None` 값이 아닌 속성만 포함됩니다. 예를 들어, `sequences`와 `scores`라는 두 개의 키를 가질 수 있습니다.

여기서는 모든 출력 유형을 문서화합니다.


### PyTorch [[transformers.generation.GenerateDecoderOnlyOutput]]

[[autodoc]] generation.GenerateDecoderOnlyOutput

[[autodoc]] generation.GenerateEncoderDecoderOutput

[[autodoc]] generation.GenerateBeamDecoderOnlyOutput

[[autodoc]] generation.GenerateBeamEncoderDecoderOutput

## LogitsProcessor [[logitsprocessor]]

[`LogitsProcessor`]는 생성 중 언어 모델 헤드의 예측 점수를 수정하는 데 사용됩니다.

### PyTorch [[transformers.AlternatingCodebooksLogitsProcessor]]

[[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]] MinPLogitsWarper
    - __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__

[[autodoc]] WatermarkLogitsProcessor
    - __call__

## StoppingCriteria [[transformers.StoppingCriteria]]

[`StoppingCriteria`]는 생성이 언제 멈출지를 결정하는 데 사용됩니다 (EOS 토큰 외). 이 기능은 PyTorch 구현에만 제공됩니다.

[[autodoc]] StoppingCriteria
    - __call__

[[autodoc]] StoppingCriteriaList
    - __call__

[[autodoc]] MaxLengthCriteria
    - __call__

[[autodoc]] MaxTimeCriteria
    - __call__

[[autodoc]] StopStringCriteria
    - __call__

[[autodoc]] EosTokenCriteria
    - __call__

## 스트리머 (Streamers) [[transformers.TextStreamer]]

[[autodoc]] TextStreamer

[[autodoc]] TextIteratorStreamer

## 캐시 (Caches) [[transformers.Cache]]

[[autodoc]] CacheLayerMixin
    - update
    - get_seq_length
    - get_mask_sizes
    - get_max_cache_shape
    - reset
    - reorder_cache

[[autodoc]] DynamicLayer
    - update
    - crop
    - batch_repeat_interleave
    - batch_select_indices

[[autodoc]] StaticLayer
    - update

[[autodoc]] StaticSlidingWindowLayer
    - update

[[autodoc]] QuantoQuantizedLayer
    - update

[[autodoc]] HQQQuantizedLayer
    - update

[[autodoc]] Cache
    - update
    - get_seq_length
    - get_mask_sizes
    - get_max_cache_shape
    - reset
    - reorder_cache
    - crop
    - batch_repeat_interleave
    - batch_select_indices

[[autodoc]] DynamicCache
    - to_legacy_cache
    - from_legacy_cache

[[autodoc]] QuantizedCache

[[autodoc]] QuantoQuantizedCache

[[autodoc]] HQQQuantizedCache

[[autodoc]] OffloadedCache

[[autodoc]] StaticCache

[[autodoc]] OffloadedStaticCache

[[autodoc]] HybridCache

[[autodoc]] HybridChunkedCache

[[autodoc]] SlidingWindowCache

[[autodoc]] EncoderDecoderCache
    - to_legacy_cache
    - from_legacy_cache

## 워터마크 유틸리티 (Watermark Utils) [[transformers.WatermarkDetector]]

[[autodoc]] WatermarkDetector
    - __call__