如何使用transformers t5计算在给定一个batch的encoder input下label的概率？

Question

如何计算？
有回答称使用logit来计算。但是这种计算岂不是句子越长概率越低了？

标题的问题是给定label的情况下。
那么在没给定label的情况下，又如何得到generate出来的句子的概率呢？（理论上不应该再把这个当做label放进t5重新算了）。注意，这句话不是beam search出来的。这句话是beam＝1同时开启sample得到的，返回值不会包括sequences score。

Answer 1

引用new bing作答：
要计算给定一个batch的encoder input下label的概率，可以使用T5模型的generate方法。具体来说，需要将输入编码为T5的encoder输入，然后使用T5模型的generate方法来生成预测结果，最后使用softmax函数将结果转换为概率值。

具体步骤如下：

1 使用T5的tokenizer将输入文本编码为T5的encoder输入。这包括将文本分段、添加特殊标记等操作。

2 使用T5模型的generate方法生成预测结果。这包括将encoder输入输入到T5的encoder中，然后使用T5的decoder来生成预测结果。

3 将生成的结果输入到softmax函数中，将结果转换为概率值。

如果要计算在没有给定label的情况下，生成的句子的概率，可以使用T5模型的score方法。具体来说，需要将生成的句子编码为T5的输入，并将其输入到T5模型的score方法中，该方法会返回一个表示该句子概率的值。不过需要注意的是，T5模型在score方法中使用的是logits，而不是概率值。因此，如果需要得到概率值，可以使用softmax函数来将logits转换为概率值。
以下是一个使用transformers库中的T5模型来计算给定一个batch的encoder input下label的概率的Python代码示例：

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
import torch

# 初始化T5 tokenizer和模型
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base')

# 定义输入文本
inputs = ['This is the first input.', 'This is the second input.']

# 对输入文本进行编码
input_ids = tokenizer.batch_encode_plus(inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")["input_ids"]

# 生成预测结果
outputs = model(input_ids=input_ids)

# 获取logits并使用softmax函数将其转换为概率值
logits = outputs.logits
probs = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1)

# 输出结果
print(probs)

如果要计算生成的句子的概率，可以使用以下代码示例：

# 定义要生成的文本
text = 'This is the generated text.'

# 对生成的文本进行编码
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")

# 计算生成文本的概率
score = model.score(input_ids)

# 将logits转换为概率值
prob = torch.nn.functional.softmax(score, dim=-1)

# 输出结果
print(prob)

需要注意的是，在这个例子中，我们使用了T5模型的score方法来计算生成文本的概率。该方法返回一个表示该句子概率的值。不过需要注意的是，T5模型在score方法中使用的是logits，而不是概率值。因此，我们需要使用softmax函数来将logits转换为概率值。