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我正在尝试使用来自 huggingface 的模型来实现一个 QA 系统。我不明白的一件事是，当我没有指定我用于问答的预训练模型时，模型是随机选择的吗？

输出：

{'score': 0.5135612454720828, 'start': 35, 'end': 59, 'answer': 'huggingface/transformers'}

我知道如何通过添加模型名称（例如，bert-base-uncased）作为模型参数来指定模型，但是当您没有指定任何内容时，它使用的是哪一个？它在拥抱脸上使用所有模型的组合吗？我找不到答案。

我正在尝试在我的 Svelte 应用程序中使用名为 RosaeNLG 的自然语言生成库，但每当我从 JavaScript 文件中导入任何“需要”rosaenlg 的变量时，我都会收到一条错误消息，提示“未捕获的 ReferenceError：未定义要求”。

Rosae 是一个用于 node.js 或客户端（浏览器）执行的库，基于 Pug 模板引擎。

我已经阅读了 Svelte 的类似问题，这些问题已通过将“requires”语法更改为不同形式的“import”来解决。例如：'从“rosaenlg”导入 rosaenlgPug'；'从 "rosaenlg" 导入 * 作为 rosaenlgPug'; var rosaenlgPug = import("rosaenlg")'; '导入（“rosaenlg”）'。

所有这些变体都无法汇总并最终给出错误：'FATAL ERROR: Ineffective mark-compacts near heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of memory'。

编辑：我已经设法让旧版本的 Rosae 使用以下代码在一个苗条的文件中工作：

但是，我仍然无法按照Rosae 示例中的说明在 JS 文件中或通过从 pug 文件链接模板来使其工作。

我在 JS 文件中尝试以下内容：

但是，当将“结果”变量导入到一个纤细的文件中时，我得到：“未捕获的 ReferenceError：未定义需要 $$0$6”。

任何关于如何在 Svelte 中呈现这样的库的建议将不胜感激。非常感谢。

我有一个使用huggingface提供的 mT5 模型生成文本的特定用例。我需要能够控制生成文本的语言。我尝试为编码器输入添加前缀，但模型总是生成英文文本。有没有办法为解码器输入添加前缀，以便我可以使用解码器前缀来控制生成文本的语言。我正在使用model.generate()函数来生成文本。

我正在按照以下 repo https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax研究 GPTJ-6B 模型

我想应用迁移学习并基于新的小数据集训练最后几层。有没有人在这个 repo 或其他 gpt 模型上应用迁移学习？

我想得到“他们”，但我得到了“他们”。我试图找到一些特征“SUBJECT”或“OBJECT”，但我只找到了“POSSESIVE”和“REFLEXIVE”。我怎样才能澄清我的条件只根据主语代词？

我正在尝试使用 HuggingFace 的 NLP 模型“MarianMT”，并且我想使用我自己的解码实现（例如：贪婪解码）。我将我的实现与 Hugging Face 实现进行了比较。(model.generate())

我实现了它；我检查了代码 100 次，但我不知道为什么我有不同的文本生成。你能帮我吗？

我的实现：

输出：['Obwohl das ein etwas morbider Gedanke sein könnte, denke']

输出： ['Das mag zwar ein etwas morbider Gedanke sein, aber ich denke']

提前致谢