# FunctionDef prepare_logits_processor
**prepare_logits_processor函数**：该函数的功能是根据给定的参数生成logits处理器。

该函数接受四个参数：
- temperature（温度）：控制生成文本的多样性，值越高生成的文本越随机。
- repetition_penalty（重复惩罚）：控制生成文本中重复词语的惩罚程度，值越高生成的文本越不会重复。
- top_p（前p个词）：控制生成文本时从概率最高的词中选择的范围，值越小生成的文本越保守。
- top_k（前k个词）：控制生成文本时从概率最高的词中选择的数量，值越小生成的文本越保守。

函数内部首先创建了一个LogitsProcessorList对象，用于存储logits处理器。然后根据参数的取值情况，依次判断是否需要添加对应的logits处理器到列表中。

- 如果temperature大于等于1e-5且不等于1.0，则添加TemperatureLogitsWarper处理器到列表中。
- 如果repetition_penalty大于1.0，则添加RepetitionPenaltyLogitsProcessor处理器到列表中。
- 如果top_p在1e-8到1.0之间，则添加TopPLogitsWarper处理器到列表中。
- 如果top_k大于0，则添加TopKLogitsWarper处理器到列表中。

最后将处理器列表作为函数的返回值。

**注意**：在使用该函数时需要注意以下几点：
- temperature的取值应大于等于1e-5且不等于1.0。
- repetition_penalty的取值应大于1.0。
- top_p的取值应在1e-8到1.0之间。
- top_k的取值应大于0。

**输出示例**：模拟代码返回值的可能外观。

```python
processor_list = LogitsProcessorList()
if temperature >= 1e-5 and temperature != 1.0:
    processor_list.append(TemperatureLogitsWarper(temperature))
if repetition_penalty > 1.0:
    processor_list.append(RepetitionPenaltyLogitsProcessor(repetition_penalty))
if 1e-8 <= top_p < 1.0:
    processor_list.append(TopPLogitsWarper(top_p))
if top_k > 0:
    processor_list.append(TopKLogitsWarper(top_k))
return processor_list
```
***
# ClassDef XTransformers
**XTransformers函数**: 这个类的功能是为了处理基于Transformers模型的文本生成任务。

该类继承自Transformers类，它接受一个预训练模型和一个预训练分词器作为参数，并提供了一些方法来处理文本生成任务。

- **\_\_init\_\_方法**: 初始化XTransformers类的实例。它接受一个预训练模型和一个预训练分词器作为参数，并调用父类的\_\_init\_\_方法进行初始化。它还初始化了logits_processor属性为None。

- **reset方法**: 重置分词器的prompt_tokens和completion_tokens属性为0，以便重新开始生成文本的过程。

- **add_logits_processor方法**: 添加logits处理器。它接受一个generate_kwargs参数，该参数是一个包含生成文本时的一些参数的字典。根据generate_kwargs中的参数值，创建一个logits_processor对象，并将其赋值给logits_processor属性。

- **forward方法**: 前向传播方法。它接受输入的input_ids和attention_mask张量作为参数，并可选地接受过去的键值对。它调用父类的forward方法来获取下一个token的logits和输出的过去的键值对。如果logits_processor存在，则将输入的input_ids和下一个token的logits传递给logits_processor进行处理。最后返回处理后的下一个token的logits和输出的过去的键值对。

**注意**: 在使用XTransformers类时，可以通过调用reset方法来重置分词器的状态，通过调用add_logits_processor方法来添加logits处理器，以及通过调用forward方法来生成文本。

**输出示例**:
```
下一个token的logits: tensor([[ 0.1234, -0.5678,  0.9876, ...]])
输出的过去的键值对: (tensor([[...]]), tensor([[...]]), ...)
```
## FunctionDef __init__
**__init__函数**：这个函数的作用是初始化一个Function对象。

在这个函数中，有两个参数：
- model: "PreTrainedModel"类型，表示一个预训练模型。
- tokenizer: "PreTrainedTokenizer"类型，表示一个预训练分词器。

在函数的内部，调用了父类的__init__函数，将model和tokenizer作为参数传递给父类的构造函数。

此外，还初始化了一个logits_processor变量，初始值为None。

**注意**：在使用这段代码时需要注意以下几点：
- model参数必须是一个预训练模型对象。
- tokenizer参数必须是一个预训练分词器对象。
## FunctionDef reset
**reset函数**：该函数的功能是重置tokenizer的prompt_tokens和completion_tokens为0。

该函数用于重置tokenizer对象的prompt_tokens和completion_tokens属性为0。tokenizer是一个用于处理文本的工具，prompt_tokens属性表示在生成文本时前置的token数量，completion_tokens属性表示在生成文本时后置的token数量。通过将这两个属性重置为0，可以确保在生成新的文本时不会受到之前生成文本的影响。

**注意**：在使用该函数时需要注意以下几点：
- 确保已经创建了tokenizer对象。
- 重置prompt_tokens和completion_tokens属性后，生成的文本将不再受之前生成文本的影响。
## FunctionDef add_logits_processor
**add_logits_processor函数**：该函数的作用是为模型添加logits处理器。

在该函数中，首先从generate_kwargs参数中获取temperature、repetition_penalty、top_p和top_k等参数的值。然后，调用prepare_logits_processor函数，根据获取的参数值创建logits处理器。最后，将创建的logits处理器赋值给self.logits_processor属性。

在项目中，该函数被以下文件调用：
文件路径：XAgentGen/xgen/parser/function_parser.py
调用代码如下：
```
def create_generator(self,model:models.XTransformers,function_info:Dict[str,Any],generate_params:Dict = {}):
    """
    @param: model: transformer模型
    @param: functions: 函数列表
    @param: extra_argument: 额外参数的json
    @param: function_call: 函数调用名称的json
    @param: generate_params: 推理约束参数的字典
    @return: 创建一个用于引导生成的生成器
    """    
    extra_arguments = function_info.get("arguments",None)
    functions = function_info.get("functions",None)
    function_call = function_info.get("function_call",None)
    self.create_all_functions_model(extra_arguments,functions,function_call) 
    regex_list = self.models_to_regex()
    self.model = model
    # temperature and so on
    self.model.add_logits_processor(generate_params)
    self.generator = generate.multi_regex(self.model, regex_list,generate_params.get("max_tokens"))
    return self.generator
```
[此处为代码片段结束]
[此处为XAgentGen/xgen/parser/function_parser.py文件结束]

**注意**：在使用该代码时需要注意以下几点：
- generate_kwargs参数中的temperature、repetition_penalty、top_p和top_k等参数需要根据实际情况进行设置。
- 通过调用add_logits_processor函数，可以为模型添加logits处理器，从而对生成的结果进行处理。
## FunctionDef forward
**forward函数**：该函数的功能是对输入进行前向传播计算。

该函数接受以下参数：
- input_ids: torch.LongTensor类型的输入张量，表示输入的token序列。
- attention_mask: torch.LongTensor类型的输入张量，表示输入的attention mask。
- past_key_values: 可选参数，表示过去的键值对。默认为None。

该函数的返回值是一个元组，包含两个元素：
- next_token_logits: torch.FloatTensor类型的输出张量，表示下一个token的logits。
- output_past_key_values: 可选参数，表示输出的过去的键值对。默认为None。

在函数内部，首先调用了父类的forward函数，传入输入参数input_ids、attention_mask和past_key_values，得到next_token_logits和output_past_key_values。

接下来，如果存在logits_processor，则调用logits_processor对next_token_logits进行处理。

最后，返回next_token_logits和output_past_key_values。

**注意**：关于代码使用的注意事项

**输出示例**：模拟代码返回值的可能外观。

请注意：
- 生成的内容中不应包含Markdown的标题和分隔符语法。
- 主要使用中文编写。如果需要，可以在分析和描述中使用一些英文单词，以提高文档的可读性，因为不需要将函数名或变量名翻译为目标语言。
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