总结
- 首先，使用GPT模型获取每个词的生成概率 pLLMp_{LLM}pLLM。
- 然后，使用训练好的生成判别器，对每个可能的生成结果进行打分，得到 pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。
- 最后，结合两者的输出，用贝叶斯规则调整每个词的概率，选择调整后的概率最高的词作为输出。
通过这样的组合，生成过程可以更好地满足预期需求，如生成符合特定风格或格式的文本。
要在使用已经预训练好的模型（例如GPT）时获取 pLLM\text{p}_{\text{LLM}}pLLM，可以通过对给定上下文下每个可能的下一个词进行打分来实现。具体来说，pLLM\text{p}_{\text{LLM}}pLLM 是语言模型对每个词（token）在当前上下文中的生成概率。
这里是如何实现这一点的过程：
1. 获取 pLLM 的步骤
使用 transformers 库中的预训练模型（如GPT-2或GPT-3），可以在给定输入时获取每个词的生成概率。以下是代码示例：
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
import torch
import torch.nn.functional as F
# 加载预训练的GPT模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
# 设置模型为评估模式，以禁用dropout等训练时行为
model.eval()
# 示例输入
input_text = "The quick brown fox"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
# 计算给定上下文下的输出概率分布
with torch.no_grad():
outputs = model(input_ids)
logits = outputs.logits # 获取模型的logits
# 获取最后一个词汇（token）的logits（即每个可能的下一个词的得分）
# logits是 (batch_size, seq_len, vocab_size)，我们取最后一个词
next_token_logits = logits[0, -1, :]
# 计算softmax以得到每个词的概率（\(\text{p}_{\text{LLM}}\)）
next_token_probs = F.softmax(next_token_logits, dim=-1)
# 显示前几个最高概率的词和它们的概率
top_k = 10
top_k_probs, top_k_indices = torch.topk(next_token_probs, top_k)
for idx, prob in zip(top_k_indices, top_k_probs):
print(f"Token: {tokenizer.decode([idx])}, Probability: {prob.item()}")
2. 实现生成判别器
生成判别器可以通过训练一个分类器来预测当前生成的文本片段是否是“desired code”或“undesired code”。它可以使用标准的神经网络分类器，比如BERT、GPT等模型的一个微调版本。
示例代码使用 transformers 微调一个判别器：
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset
# 加载判别器的预训练模型和分词器（可以选择BERT或其他分类模型）
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)
# 准备训练数据（desired和undesired标签）
dataset = load_dataset("my_code_dataset") # 需要替换为自己的数据集
# 数据集预处理
def preprocess_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)
tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True)
# 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
evaluation_strategy="epoch",
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=8,
num_train_epochs=3,
)
# 训练判别器
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_datasets["train"],
eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
)
trainer.train()
3. 结合 LLM 和判别器进行推理
在推理阶段，结合 pLLM\text{p}_{\text{LLM}}pLLM 和判别器的输出概率 pθ(c∣x1:t)\text{p}_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)，通过贝叶斯规则调整生成的概率：
# 假设已经训练好的GPT和判别器，以及一个输入文本
input_text = "The quick brown fox"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
# GPT模型计算每个token的概率
with torch.no_grad():
gpt_outputs = model(input_ids)
gpt_logits = gpt_outputs.logits[0, -1, :]
gpt_probs = F.softmax(gpt_logits, dim=-1) # \(\text{p}_{\text{LLM}}\)
# 判别器对当前生成的文本片段进行评分
# 假设我们对每个候选词都需要生成对应的输入文本再输入判别器
# 这里仅展示计算某个token的概率
token = " jumps"
new_input = input_text + token
new_input_ids = tokenizer(new_input, return_tensors="pt").input_ids
# 判别器预测生成“desired code”的概率
with torch.no_grad():
outputs = model(new_input_ids)
logits = outputs.logits
prob_desired = F.softmax(logits, dim=-1)[0, 1].item() # 1表示desired
# 结合GPT和判别器的结果，用贝叶斯规则计算最终概率
final_probs = gpt_probs * prob_desired
# 对结果进行归一化
final_probs = final_probs / final_probs.sum()
# 获取最终概率最高的token
best_token_idx = final_probs.argmax()
best_token = tokenizer.decode([best_token_idx])
print(f"Selected token: {best_token} with adjusted probability: {final_probs[best_token_idx].item()}")
