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cont : add penalties and logit-bias constraints [no ci]

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Georgi Gerganov 2024-09-03 16:04:22 +03:00
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88
common/sampling.cpp
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@ -128,57 +128,57 @@ std::string llama_sampling_prev_str(llama_sampling * smpl, llama_context * ctx_m
return result; return result;
} }
char llama_sampling_type_to_chr(llama_sampler_type sampler) { char llama_sampling_type_to_chr(llama_constraint_type sampler) {
switch (sampler) { switch (sampler) {
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_K: return 'k'; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_K: return 'k';
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TFS_Z: return 'f'; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TFS_Z: return 'f';
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P: return 'y'; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P: return 'y';
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_P: return 'p'; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_P: return 'p';
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_MIN_P: return 'm'; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_MIN_P: return 'm';
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TEMPERATURE: return 't'; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TEMPERATURE: return 't';
default : return '?'; default : return '?';
} }
} }
std::string llama_sampling_type_to_str(llama_sampler_type sampler) { std::string llama_sampling_type_to_str(llama_constraint_type sampler) {
switch (sampler) { switch (sampler) {
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_K: return "top_k"; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_K: return "top_k";
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TFS_Z: return "tfs_z"; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TFS_Z: return "tfs_z";
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P: return "typ_p"; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P: return "typ_p";
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_P: return "top_p"; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_P: return "top_p";
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_MIN_P: return "min_p"; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_MIN_P: return "min_p";
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TEMPERATURE: return "temperature"; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TEMPERATURE: return "temperature";
default : return ""; default : return "";
} }
} }
std::vector<llama_sampler_type> llama_sampling_types_from_names(const std::vector<std::string> & names, bool allow_alt_names) { std::vector<llama_constraint_type> llama_sampling_types_from_names(const std::vector<std::string> & names, bool allow_alt_names) {
std::unordered_map<std::string, llama_sampler_type> sampler_canonical_name_map { std::unordered_map<std::string, llama_constraint_type> sampler_canonical_name_map {
{ "top_k", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_K }, { "top_k", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_K },
{ "top_p", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_P }, { "top_p", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_P },
{ "typ_p", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P }, { "typ_p", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P },
{ "min_p", LLAMA_SAMPLER_TYPE_MIN_P }, { "min_p", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_MIN_P },
{ "tfs_z", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TFS_Z }, { "tfs_z", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TFS_Z },
{ "temperature", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TEMPERATURE }, { "temperature", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TEMPERATURE },
}; };
// since samplers names are written multiple ways // since samplers names are written multiple ways
// make it ready for both system names and input names // make it ready for both system names and input names
std::unordered_map<std::string, llama_sampler_type> sampler_alt_name_map { std::unordered_map<std::string, llama_constraint_type> sampler_alt_name_map {
{ "top-k", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_K }, { "top-k", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_K },
{ "top-p", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_P }, { "top-p", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_P },
{ "nucleus", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_P }, { "nucleus", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_P },
{ "typical-p", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P }, { "typical-p", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P },
{ "typical", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P }, { "typical", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P },
{ "typ-p", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P }, { "typ-p", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P },
{ "typ", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P }, { "typ", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P },
{ "min-p", LLAMA_SAMPLER_TYPE_MIN_P }, { "min-p", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_MIN_P },
{ "tfs-z", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TFS_Z }, { "tfs-z", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TFS_Z },
{ "tfs", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TFS_Z }, { "tfs", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TFS_Z },
{ "temp", LLAMA_SAMPLER_TYPE_TEMPERATURE }, { "temp", LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TEMPERATURE },
}; };
std::vector<llama_sampler_type> samplers; std::vector<llama_constraint_type> samplers;
samplers.reserve(names.size()); samplers.reserve(names.size());
for (const auto & name : names) { for (const auto & name : names) {
@ -198,17 +198,17 @@ std::vector<llama_sampler_type> llama_sampling_types_from_names(const std::vecto
return samplers; return samplers;
} }
std::vector<llama_sampler_type> llama_sampling_types_from_chars(const std::string & chars) { std::vector<llama_constraint_type> llama_sampling_types_from_chars(const std::string & chars) {
std::unordered_map<char, llama_sampler_type> sampler_name_map { std::unordered_map<char, llama_constraint_type> sampler_name_map {
{ llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_K), LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_K }, { llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_K), LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_K },
{ llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_SAMPLER_TYPE_TFS_Z), LLAMA_SAMPLER_TYPE_TFS_Z }, { llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TFS_Z), LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TFS_Z },
{ llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P), LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P }, { llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P), LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P },
{ llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_P), LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_P }, { llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_P), LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_P },
{ llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_SAMPLER_TYPE_MIN_P), LLAMA_SAMPLER_TYPE_MIN_P }, { llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_MIN_P), LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_MIN_P },
{ llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_SAMPLER_TYPE_TEMPERATURE), LLAMA_SAMPLER_TYPE_TEMPERATURE } { llama_sampling_type_to_chr(LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TEMPERATURE), LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TEMPERATURE }
}; };
std::vector<llama_sampler_type> samplers; std::vector<llama_constraint_type> samplers;
samplers.reserve(chars.size()); samplers.reserve(chars.size());
for (const auto & c : chars) { for (const auto & c : chars) {

35
common/sampling.h
View file

@ -6,7 +6,7 @@
#include <vector> #include <vector>
// sampling parameters // sampling parameters
typedef struct gpt_sampling_params { struct gpt_sampling_params {
uint32_t seed = LLAMA_DEFAULT_SEED; // the seed used to initialize llama_sampling uint32_t seed = LLAMA_DEFAULT_SEED; // the seed used to initialize llama_sampling
int32_t n_prev = 64; // number of previous tokens to remember int32_t n_prev = 64; // number of previous tokens to remember
@ -30,13 +30,13 @@ typedef struct gpt_sampling_params {
bool penalize_nl = false; // consider newlines as a repeatable token bool penalize_nl = false; // consider newlines as a repeatable token
bool ignore_eos = false; bool ignore_eos = false;
std::vector<enum llama_sampler_type> samplers = { std::vector<enum llama_constraint_type> samplers = {
LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_K, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_K,
LLAMA_SAMPLER_TYPE_TFS_Z, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TFS_Z,
LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P,
LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_P, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_P,
LLAMA_SAMPLER_TYPE_MIN_P, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_MIN_P,
LLAMA_SAMPLER_TYPE_TEMPERATURE LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TEMPERATURE
}; };
std::string grammar; // optional BNF-like grammar to constrain sampling std::string grammar; // optional BNF-like grammar to constrain sampling
@ -48,7 +48,16 @@ typedef struct gpt_sampling_params {
// print the samplers into a string // print the samplers into a string
std::string print_samplers() const; std::string print_samplers() const;
} gpt_sampling_params; };
// TODO: implement
struct gpt_sampler {
gpt_sampling_params params;
struct llama_constraint * grmr = nullptr;
struct llama_sampler * smpl = nullptr;
};
// overload of llama_sampling_init using gpt_sampling_params // overload of llama_sampling_init using gpt_sampling_params
struct llama_sampling * llama_sampling_init(const struct llama_model * model, const struct gpt_sampling_params & params); struct llama_sampling * llama_sampling_init(const struct llama_model * model, const struct gpt_sampling_params & params);
@ -72,8 +81,8 @@ llama_token llama_sampling_sample(
// get a string representation of the last accepted tokens // get a string representation of the last accepted tokens
std::string llama_sampling_prev_str(llama_sampling * smpl, llama_context * ctx, int n); std::string llama_sampling_prev_str(llama_sampling * smpl, llama_context * ctx, int n);
char llama_sampling_type_to_chr(enum llama_sampler_type sampler_type); char llama_sampling_type_to_chr(enum llama_constraint_type sampler_type);
std::string llama_sampling_type_to_str(enum llama_sampler_type sampler_type); std::string llama_sampling_type_to_str(enum llama_constraint_type sampler_type);
std::vector<enum llama_sampler_type> llama_sampling_types_from_names(const std::vector<std::string> & names, bool allow_alt_names); std::vector<enum llama_constraint_type> llama_sampling_types_from_names(const std::vector<std::string> & names, bool allow_alt_names);
std::vector<enum llama_sampler_type> llama_sampling_types_from_chars(const std::string & chars); std::vector<enum llama_constraint_type> llama_sampling_types_from_chars(const std::string & chars);

77
include/llama.h
View file

@ -46,6 +46,7 @@
#define LLAMA_STATE_SEQ_MAGIC LLAMA_FILE_MAGIC_GGSQ #define LLAMA_STATE_SEQ_MAGIC LLAMA_FILE_MAGIC_GGSQ
#define LLAMA_STATE_SEQ_VERSION 2 #define LLAMA_STATE_SEQ_VERSION 2
// TODO: remove before merge
#define LLAMA_MAX_SAMPLERS 16 #define LLAMA_MAX_SAMPLERS 16
#ifdef __cplusplus #ifdef __cplusplus
@ -209,14 +210,15 @@ extern "C" {
LLAMA_SPLIT_MODE_ROW = 2, // split rows across GPUs LLAMA_SPLIT_MODE_ROW = 2, // split rows across GPUs
}; };
enum llama_sampler_type { // TODO: move to common, rename to gpt_constraint_type
LLAMA_SAMPLER_TYPE_NONE = 0, enum llama_constraint_type {
LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_K = 1, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_NONE = 0,
LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_P = 2, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_K = 1,
LLAMA_SAMPLER_TYPE_MIN_P = 3, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_P = 2,
LLAMA_SAMPLER_TYPE_TFS_Z = 4, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_MIN_P = 3,
LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P = 5, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TFS_Z = 4,
LLAMA_SAMPLER_TYPE_TEMPERATURE = 6, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P = 5,
LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TEMPERATURE = 6,
}; };
typedef struct llama_token_data { typedef struct llama_token_data {
@ -382,6 +384,7 @@ extern "C" {
float bias; float bias;
} llama_logit_bias; } llama_logit_bias;
// TODO: remove before merge
// parameters for sampling the logits // parameters for sampling the logits
typedef struct llama_sampling_params { typedef struct llama_sampling_params {
uint32_t seed; // the seed used to initialize llama_sampling_context uint32_t seed; // the seed used to initialize llama_sampling_context
@ -406,7 +409,7 @@ extern "C" {
// samplers // samplers
int32_t n_samplers; int32_t n_samplers;
enum llama_sampler_type samplers[LLAMA_MAX_SAMPLERS]; enum llama_constraint_type samplers[LLAMA_MAX_SAMPLERS];
// Keep the booleans together and at the end of the struct to avoid misalignment during copy-by-value. // Keep the booleans together and at the end of the struct to avoid misalignment during copy-by-value.
bool penalize_nl; // consider newlines as a repeatable token bool penalize_nl; // consider newlines as a repeatable token
@ -416,6 +419,10 @@ extern "C" {
typedef struct llama_sampler_params { typedef struct llama_sampler_params {
uint32_t seed; // the seed used to initialize the rng of the sampler uint32_t seed; // the seed used to initialize the rng of the sampler
int32_t mirostat; // 0 = disabled, 1 = mirostat, 2 = mirostat 2.0
float mirostat_tau; // target entropy
float mirostat_eta; // learning rate
// TODO: add type of sampler: greedy, dist, mirostat, etc. // TODO: add type of sampler: greedy, dist, mirostat, etc.
} llama_sampler_params; } llama_sampler_params;
@ -1176,6 +1183,8 @@ extern "C" {
typedef void * llama_constraint_context_t; typedef void * llama_constraint_context_t;
struct llama_constraint_i { struct llama_constraint_i {
// TODO: add name API
void (*accept)(struct llama_constraint * cnstr, llama_token token); // can be NULL void (*accept)(struct llama_constraint * cnstr, llama_token token); // can be NULL
void (*apply) (struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates); // required void (*apply) (struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates); // required
void (*reset) (struct llama_constraint * cnstr); // can be NULL void (*reset) (struct llama_constraint * cnstr); // can be NULL
@ -1184,6 +1193,8 @@ extern "C" {
// TODO: API for internal libllama usage for appending the sampling to an existing ggml_cgraph // TODO: API for internal libllama usage for appending the sampling to an existing ggml_cgraph
//void (*apply_ggml) (struct llama_constraint * cnstr, ...); //void (*apply_ggml) (struct llama_constraint * cnstr, ...);
// TODO: add API to get timing stats
}; };
struct llama_constraint { struct llama_constraint {
@ -1194,12 +1205,26 @@ extern "C" {
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_top_k (int32_t k, int32_t min_keep); LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_top_k (int32_t k, int32_t min_keep);
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_top_p (float p, int32_t min_keep); LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_top_p (float p, int32_t min_keep);
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_min_p (float p, int32_t min_keep); LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_min_p (float p, int32_t min_keep);
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_tail_free(float z, int32_t min_keep); LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_tail_free (float z, int32_t min_keep);
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_typical (float p, int32_t min_keep); LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_typical (float p, int32_t min_keep);
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_temp (float t); LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_temp (float t);
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_temp_ext (float t, float delta, float exponent); LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_temp_ext (float t, float delta, float exponent);
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_grammar (struct llama_model * model, const char * grammar_str, const char * grammar_root); LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_grammar (struct llama_model * model, const char * grammar_str, const char * grammar_root);
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_penalties(
struct llama_model * model,
int32_t penalty_last_n, // last n tokens to penalize (0 = disable penalty, -1 = context size)
float penalty_repeat, // 1.0 = disabled
float penalty_freq, // 0.0 = disabled
float penalty_present, // 0.0 = disabled
bool penalize_nl, // consider newlines as a repeatable token
bool ignore_eos); // ignore the end-of-sequence token
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_logit_bias(
struct llama_model * model,
int32_t n_logit_bias,
const llama_logit_bias * logit_bias);
// do not call if used with llama_sampler_add_constraint // do not call if used with llama_sampler_add_constraint
LLAMA_API void llama_constraint_free(struct llama_constraint * cnstr); LLAMA_API void llama_constraint_free(struct llama_constraint * cnstr);
@ -1209,11 +1234,16 @@ extern "C" {
// samplers // samplers
LLAMA_API struct llama_sampler * llama_sampler_init ( struct llama_sampler_params params); LLAMA_API struct llama_sampler * llama_sampler_init (const struct llama_model * model, struct llama_sampler_params params);
LLAMA_API void llama_sampler_free ( struct llama_sampler * smpl); LLAMA_API void llama_sampler_free ( struct llama_sampler * smpl);
LLAMA_API struct llama_sampler * llama_sampler_cp (const struct llama_sampler * smpl); LLAMA_API struct llama_sampler * llama_sampler_cp (const struct llama_sampler * smpl);
LLAMA_API void llama_sampler_reset( struct llama_sampler * smpl); LLAMA_API void llama_sampler_reset( struct llama_sampler * smpl);
LLAMA_API void llama_sampler_set_logits(struct llama_sampler * smpl, const float * logits);
LLAMA_API llama_token_data_array * llama_sampler_get_candidates(struct llama_sampler * smpl);
// TODO: should this take ownership so the user does not need to call llama_constraint_free // TODO: should this take ownership so the user does not need to call llama_constraint_free
// or should just make a reference to the constraint so that it can be reused in multiple llama_sampler? // or should just make a reference to the constraint so that it can be reused in multiple llama_sampler?
// //
@ -1221,7 +1251,30 @@ extern "C" {
LLAMA_API void llama_sampler_add_constraint(struct llama_sampler * smpl, struct llama_constraint * cnstr); LLAMA_API void llama_sampler_add_constraint(struct llama_sampler * smpl, struct llama_constraint * cnstr);
LLAMA_API void llama_sampler_accept(struct llama_sampler * smpl, llama_token token); LLAMA_API void llama_sampler_accept(struct llama_sampler * smpl, llama_token token);
LLAMA_API llama_token llama_sampler_sample(struct llama_sampler * smpl, const struct llama_context * ctx, int32_t i); LLAMA_API void llama_sampler_apply (struct llama_sampler * smpl, llama_token_data_array * candidates);
LLAMA_API llama_token llama_sampler_sample_dist (struct llama_sampler * smpl, llama_token_data_array * candidates);
LLAMA_API llama_token llama_sampler_sample_greedy (struct llama_sampler * smpl, llama_token_data_array * candidates);
LLAMA_API llama_token llama_sampler_sample_mirostat(struct llama_sampler * smpl, llama_token_data_array * candidates);
/// @details Get the number of accepted tokens so far (max of n_prev)
LLAMA_API int llama_sampler_n_prev(const struct llama_sampler * smpl);
/// @details Get the ith accepted token
/// @param ith [0, n_prev), ith == 0 is the last accepted token.
/// returns LLAMA_TOKEN_NULL if ith is out of bounds
LLAMA_API llama_token llama_sampler_prev(
const struct llama_sampler * smpl,
int32_t ith);
/// @details Get the last accepted token
/// Same as llama_sampler_prev(smpl, 0)
/// returns LLAMA_TOKEN_NULL if there are no accepted tokens
LLAMA_API llama_token llama_sampler_last(const struct llama_sampler * smpl);
// TODO: extend in the future
//LLAMA_API llama_token llama_sampler_sample(struct llama_sampler * smpl, struct llama_context * ctx, int32_t i);
//LLAMA_API void llama_decode_with_sampler(struct llama_context * ctx, struct llama_sampler * smpl, struct llama_batch batch, ...);
// //
// Model split // Model split

277
src/llama-sampling.cpp
View file

@ -676,7 +676,14 @@ struct llama_constraint * llama_constraint_init_top_k_impl(int32_t k, size_t min
struct llama_constraint * result = new llama_constraint; struct llama_constraint * result = new llama_constraint;
result->iface = &llama_constraint_top_k_i; result->iface = &llama_constraint_top_k_i;
result->ctx = new llama_constraint_context_top_k{k, min_keep}; result->ctx = new llama_constraint_context_top_k;
auto * ctx = (llama_constraint_context_top_k *) result->ctx;
*ctx = {
/*.k =*/ k,
/*.min_keep =*/ min_keep,
};
return result; return result;
} }
@ -691,7 +698,7 @@ struct llama_constraint_context_top_p {
static struct llama_constraint_i llama_constraint_top_p_i = { static struct llama_constraint_i llama_constraint_top_p_i = {
/* .accept = */ nullptr, /* .accept = */ nullptr,
/* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) { /* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) {
llama_constraint_context_top_p * ctx = (llama_constraint_context_top_p *) cnstr->ctx; auto * ctx = (llama_constraint_context_top_p *) cnstr->ctx;
llama_sampling_top_p_impl(candidates, ctx->p, ctx->min_keep); llama_sampling_top_p_impl(candidates, ctx->p, ctx->min_keep);
}, },
/* .reset = */ nullptr, /* .reset = */ nullptr,
@ -713,7 +720,14 @@ struct llama_constraint * llama_constraint_init_top_p_impl(float p, size_t min_k
struct llama_constraint * result = new llama_constraint; struct llama_constraint * result = new llama_constraint;
result->iface = &llama_constraint_top_p_i; result->iface = &llama_constraint_top_p_i;
result->ctx = new llama_constraint_context_top_p{p, min_keep}; result->ctx = new llama_constraint_context_top_p;
auto * ctx = (llama_constraint_context_top_p *) result->ctx;
*ctx = {
/*.p =*/ p,
/*.min_keep =*/ min_keep,
};
return result; return result;
} }
@ -728,7 +742,7 @@ struct llama_constraint_context_min_p {
static struct llama_constraint_i llama_constraint_min_p_i = { static struct llama_constraint_i llama_constraint_min_p_i = {
/* .accept = */ nullptr, /* .accept = */ nullptr,
/* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) { /* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) {
llama_constraint_context_min_p * ctx = (llama_constraint_context_min_p *) cnstr->ctx; auto * ctx = (llama_constraint_context_min_p *) cnstr->ctx;
llama_sampling_min_p_impl(candidates, ctx->p, ctx->min_keep); llama_sampling_min_p_impl(candidates, ctx->p, ctx->min_keep);
}, },
/* .reset = */ nullptr, /* .reset = */ nullptr,
@ -750,7 +764,14 @@ struct llama_constraint * llama_constraint_init_min_p_impl(float p, size_t min_k
struct llama_constraint * result = new llama_constraint; struct llama_constraint * result = new llama_constraint;
result->iface = &llama_constraint_min_p_i; result->iface = &llama_constraint_min_p_i;
result->ctx = new llama_constraint_context_min_p{p, min_keep}; result->ctx = new llama_constraint_context_min_p;
auto * ctx = (llama_constraint_context_min_p *) result->ctx;
*ctx = {
/*.p =*/ p,
/*.min_keep =*/ min_keep,
};
return result; return result;
} }
@ -765,7 +786,7 @@ struct llama_constraint_context_tail_free {
static struct llama_constraint_i llama_constraint_tail_free_i = { static struct llama_constraint_i llama_constraint_tail_free_i = {
/* .accept = */ nullptr, /* .accept = */ nullptr,
/* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) { /* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) {
llama_constraint_context_tail_free * ctx = (llama_constraint_context_tail_free *) cnstr->ctx; auto * ctx = (llama_constraint_context_tail_free *) cnstr->ctx;
llama_sampling_tail_free_impl(candidates, ctx->z, ctx->min_keep); llama_sampling_tail_free_impl(candidates, ctx->z, ctx->min_keep);
}, },
/* .reset = */ nullptr, /* .reset = */ nullptr,
@ -787,7 +808,14 @@ struct llama_constraint * llama_constraint_init_tail_free_impl(float z, size_t m
struct llama_constraint * result = new llama_constraint; struct llama_constraint * result = new llama_constraint;
result->iface = &llama_constraint_tail_free_i; result->iface = &llama_constraint_tail_free_i;
result->ctx = new llama_constraint_context_tail_free{z, min_keep}; result->ctx = new llama_constraint_context_tail_free;
auto * ctx = (llama_constraint_context_tail_free *) result->ctx;
*ctx = {
/*.z =*/ z,
/*.min_keep =*/ min_keep,
};
return result; return result;
} }
@ -802,7 +830,7 @@ struct llama_constraint_context_typical {
static struct llama_constraint_i llama_constraint_typical_i = { static struct llama_constraint_i llama_constraint_typical_i = {
/* .accept = */ nullptr, /* .accept = */ nullptr,
/* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) { /* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) {
llama_constraint_context_typical * ctx = (llama_constraint_context_typical *) cnstr->ctx; auto * ctx = (llama_constraint_context_typical *) cnstr->ctx;
llama_sampling_typical_impl(candidates, ctx->p, ctx->min_keep); llama_sampling_typical_impl(candidates, ctx->p, ctx->min_keep);
}, },
/* .reset = */ nullptr, /* .reset = */ nullptr,
@ -824,7 +852,14 @@ struct llama_constraint * llama_constraint_init_typical_impl(float p, size_t min
struct llama_constraint * result = new llama_constraint; struct llama_constraint * result = new llama_constraint;
result->iface = &llama_constraint_typical_i; result->iface = &llama_constraint_typical_i;
result->ctx = new llama_constraint_context_typical{p, min_keep}; result->ctx = new llama_constraint_context_typical;
auto * ctx = (llama_constraint_context_typical *) result->ctx;
*ctx = {
/*.p =*/ p,
/*.min_keep =*/ min_keep,
};
return result; return result;
} }
@ -838,7 +873,7 @@ struct llama_constraint_context_temp {
static struct llama_constraint_i llama_constraint_temp_i = { static struct llama_constraint_i llama_constraint_temp_i = {
/* .accept = */ nullptr, /* .accept = */ nullptr,
/* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) { /* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) {
llama_constraint_context_temp * ctx = (llama_constraint_context_temp *) cnstr->ctx; auto * ctx = (llama_constraint_context_temp *) cnstr->ctx;
llama_sampling_temp_impl(candidates, ctx->temp); llama_sampling_temp_impl(candidates, ctx->temp);
}, },
/* .reset = */ nullptr, /* .reset = */ nullptr,
@ -860,7 +895,13 @@ struct llama_constraint * llama_constraint_init_temp_impl(float temp) {
struct llama_constraint * result = new llama_constraint; struct llama_constraint * result = new llama_constraint;
result->iface = &llama_constraint_temp_i; result->iface = &llama_constraint_temp_i;
result->ctx = new llama_constraint_context_temp{temp}; result->ctx = new llama_constraint_context_temp;
auto * ctx = (llama_constraint_context_temp *) result->ctx;
*ctx = {
/*.temp =*/ temp,
};
return result; return result;
} }
@ -876,7 +917,7 @@ struct llama_constraint_context_temp_ext {
static struct llama_constraint_i llama_constraint_temp_ext_i = { static struct llama_constraint_i llama_constraint_temp_ext_i = {
/* .accept = */ nullptr, /* .accept = */ nullptr,
/* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) { /* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) {
llama_constraint_context_temp_ext * ctx = (llama_constraint_context_temp_ext *) cnstr->ctx; auto * ctx = (llama_constraint_context_temp_ext *) cnstr->ctx;
if (ctx->delta > 0) { if (ctx->delta > 0) {
const float temp_min = std::max(0.0f, ctx->temp - ctx->delta); const float temp_min = std::max(0.0f, ctx->temp - ctx->delta);
const float temp_max = ctx->temp + ctx->delta; const float temp_max = ctx->temp + ctx->delta;
@ -905,7 +946,15 @@ struct llama_constraint * llama_constraint_init_temp_ext_impl(float temp, float
struct llama_constraint * result = new llama_constraint; struct llama_constraint * result = new llama_constraint;
result->iface = &llama_constraint_temp_ext_i; result->iface = &llama_constraint_temp_ext_i;
result->ctx = new llama_constraint_context_temp_ext{temp, delta, exponent}; result->ctx = new llama_constraint_context_temp_ext;
auto * ctx = (llama_constraint_context_temp_ext *) result->ctx;
*ctx = {
/*.temp =*/ temp,
/*.delta =*/ delta,
/*.exponent =*/ exponent,
};
return result; return result;
} }
@ -920,15 +969,20 @@ struct llama_constraint_context_grammar {
}; };
static struct llama_constraint_i llama_constraint_grammar_i = { static struct llama_constraint_i llama_constraint_grammar_i = {
/* .accept = */ nullptr, /* .accept = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token token) {
auto * ctx = (llama_constraint_context_grammar *) cnstr->ctx;
if (ctx->grammar) {
llama_grammar_accept_impl(*ctx->grammar, token);
}
},
/* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) { /* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) {
llama_constraint_context_grammar * ctx = (llama_constraint_context_grammar *) cnstr->ctx; auto * ctx = (llama_constraint_context_grammar *) cnstr->ctx;
if (ctx->grammar) { if (ctx->grammar) {
llama_sampling_grammar_impl(candidates, *ctx->grammar); llama_sampling_grammar_impl(candidates, *ctx->grammar);
} }
}, },
/* .reset = */ [](struct llama_constraint * cnstr) { /* .reset = */ [](struct llama_constraint * cnstr) {
llama_constraint_context_grammar * ctx = (llama_constraint_context_grammar *) cnstr->ctx; auto * ctx = (llama_constraint_context_grammar *) cnstr->ctx;
if (ctx->grammar) { if (ctx->grammar) {
llama_grammar_free_impl(ctx->grammar); llama_grammar_free_impl(ctx->grammar);
ctx->grammar = nullptr; ctx->grammar = nullptr;
@ -973,20 +1027,173 @@ struct llama_constraint * llama_constraint_init_grammar_impl(const struct llama_
auto * ctx = (llama_constraint_context_grammar *) result->ctx; auto * ctx = (llama_constraint_context_grammar *) result->ctx;
if (grammar_str != nullptr && grammar_str[0] != '\0') { if (grammar_str != nullptr && grammar_str[0] != '\0') {
ctx->grammar_str = grammar_str; *ctx = {
ctx->grammar_root = grammar_root; /*.grammar_str = */ grammar_str,
/*.grammar_root = */ grammar_root,
ctx->grammar = llama_grammar_init_impl(&vocab, grammar_str, grammar_root); /*.grammar = */ llama_grammar_init_impl(&vocab, grammar_str, grammar_root),
};
} else { } else {
ctx->grammar_str.clear(); *ctx = {
ctx->grammar_root.clear(); /*.grammar_str = */ {},
/*.grammar_root = */ {},
ctx->grammar = nullptr; /*.grammar = */ nullptr,
};
} }
return result; return result;
} }
// penalties
struct llama_constraint_context_penalties {
const struct llama_vocab * vocab;
int32_t penalty_last_n;
float penalty_repeat;
float penalty_freq;
float penalty_present;
bool penalize_nl;
bool ignore_eos;
ring_buffer<llama_token> prev;
};
static struct llama_constraint_i llama_constraint_penalties_i = {
/* .accept = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token token) {
auto * ctx = (llama_constraint_context_penalties *) cnstr->ctx;
ctx->prev.push_back(token);
},
/* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) {
auto * ctx = (llama_constraint_context_penalties *) cnstr->ctx;
GGML_ASSERT(candidates->size == ctx->vocab->n_vocab && candidates->sorted == false && "the 'penalties' constraint must be applied on the full vocabulary");
if (ctx->ignore_eos) {
candidates->data[ctx->vocab->special_eos_id].logit = -INFINITY;
}
if ((ctx->penalty_last_n == 0) ||
(ctx->penalty_repeat == 1.0f && ctx->penalty_freq == 0.0f && ctx->penalty_present == 0.0f)) {
return;
}
const float nl_logit = !ctx->penalize_nl ? candidates->data[ctx->vocab->linefeed_id].logit : -INFINITY;
// Create a frequency map to count occurrences of each token in last_tokens
// TODO: optimize this by maintaining the token count in the constraint context
llama_token_cnt token_count;
for (int i = 0; i < ctx->penalty_last_n; ++i) {
token_count[ctx->prev.rat(i)]++;
}
llama_sampling_penalties_impl(candidates, token_count, ctx->penalty_repeat, ctx->penalty_freq, ctx->penalty_present);
if (!ctx->penalize_nl) {
// restore the logit of the newline token if it was penalized
candidates->data[ctx->vocab->linefeed_id].logit = nl_logit;
}
},
/* .reset = */ [](struct llama_constraint * cnstr) {
auto * ctx = (llama_constraint_context_penalties *) cnstr->ctx;
ctx->prev.clear();
},
/* .copy = */ [](struct llama_constraint * cnstr, const struct llama_constraint * cnstr_src) {
cnstr->ctx = new llama_constraint_context_penalties;
const auto * ctx_src = (const llama_constraint_context_penalties *) cnstr_src->ctx;
auto * ctx_dst = ( llama_constraint_context_penalties *) cnstr->ctx;
*ctx_dst = *ctx_src;
},
/* .free = */ [](struct llama_constraint * cnstr) {
if (cnstr->ctx) {
delete (llama_constraint_context_penalties *) cnstr->ctx;
}
delete cnstr;
}
};
struct llama_constraint * llama_constraint_init_penalties_impl(const struct llama_vocab & vocab, int32_t penalty_last_n, float penalty_repeat, float penalty_freq, float penalty_present, bool penalize_nl, bool ignore_eos) {
GGML_ASSERT(penalize_nl || vocab.linefeed_id != LLAMA_TOKEN_NULL);
GGML_ASSERT(!ignore_eos || vocab.special_eos_id != LLAMA_TOKEN_NULL);
struct llama_constraint * result = new llama_constraint;
result->iface = &llama_constraint_penalties_i;
result->ctx = new llama_constraint_context_penalties;
auto * ctx = (llama_constraint_context_penalties *) result->ctx;
*ctx = {
/*.vocab = */ &vocab,
/*.penalty_last_n = */ penalty_last_n,
/*.penalty_repeat = */ penalty_repeat,
/*.penalty_freq = */ penalty_freq,
/*.penalty_present = */ penalty_present,
/*.penalize_nl = */ penalize_nl,
/*.ignore_eos = */ ignore_eos,
/*.prev = */ {},
};
return result;
}
// logit-bias
struct llama_constraint_context_logit_bias {
const struct llama_vocab * vocab;
std::vector<llama_logit_bias> logit_bias;
};
static struct llama_constraint_i llama_constraint_logit_bias_i = {
/* .accept = */ nullptr,
/* .apply = */ [](struct llama_constraint * cnstr, llama_token_data_array * candidates) {
auto * ctx = (llama_constraint_context_logit_bias *) cnstr->ctx;
GGML_ASSERT(candidates->size == ctx->vocab->n_vocab && candidates->sorted == false && "the 'logit_bias' constraint must be applied on the full vocabulary");
for (const auto & lb : ctx->logit_bias) {
candidates->data[lb.token].logit += lb.bias;
}
},
/* .reset = */ nullptr,
/* .copy = */ [](struct llama_constraint * cnstr, const struct llama_constraint * cnstr_src) {
cnstr->ctx = new llama_constraint_context_logit_bias;
const auto * ctx_src = (const llama_constraint_context_logit_bias *) cnstr_src->ctx;
auto * ctx_dst = ( llama_constraint_context_logit_bias *) cnstr->ctx;
*ctx_dst = *ctx_src;
},
/* .free = */ [](struct llama_constraint * cnstr) {
if (cnstr->ctx) {
delete (llama_constraint_context_logit_bias *) cnstr->ctx;
}
delete cnstr;
}
};
struct llama_constraint * llama_constraint_init_logit_bias_impl(
const struct llama_vocab & vocab,
int32_t n_logit_bias,
const llama_logit_bias * logit_bias) {
struct llama_constraint * result = new llama_constraint;
result->iface = &llama_constraint_logit_bias_i;
result->ctx = new llama_constraint_context_logit_bias;
auto * ctx = (llama_constraint_context_logit_bias *) result->ctx;
*ctx = {
/*.vocab = */ &vocab,
/*.logit_bias = */ std::vector<llama_logit_bias>(logit_bias, logit_bias + n_logit_bias),
};
return result;
}
////////////////////////////////////////
void llama_constraint_free_impl(struct llama_constraint * cnstr) { void llama_constraint_free_impl(struct llama_constraint * cnstr) {
if (cnstr->iface->free && cnstr) { if (cnstr->iface->free && cnstr) {
cnstr->iface->free(cnstr); cnstr->iface->free(cnstr);
@ -1012,10 +1219,11 @@ void llama_constraint_reset_impl(struct llama_constraint & cnstr) {
// samplers // samplers
struct llama_sampler * llama_sampler_init_impl(struct llama_sampler_params params) { struct llama_sampler * llama_sampler_init_impl(const struct llama_vocab & vocab, struct llama_sampler_params params) {
auto * result = new llama_sampler; auto * result = new llama_sampler;
result->params = params; result->params = params;
result->vocab = &vocab;
result->rng.seed(params.seed); result->rng.seed(params.seed);
@ -1075,3 +1283,22 @@ void llama_sampler_accept_impl(struct llama_sampler & smpl, llama_token token) {
llama_constraint_accept_impl(*cnstr, token); llama_constraint_accept_impl(*cnstr, token);
} }
} }
void llama_sampler_apply_impl(struct llama_sampler & smpl, struct llama_token_data_array * candidates) {
for (auto * cnstr : smpl.constraints) {
llama_constraint_apply_impl(*cnstr, candidates);
}
}
llama_token llama_sampler_prev_impl(const struct llama_sampler & smpl, int ith) {
if (ith < 0 || ith >= (int) smpl.prev.size()) {
return LLAMA_TOKEN_NULL;
}
return smpl.prev.rat(ith);
}
int llama_sampler_n_prev_impl(const struct llama_sampler & smpl) {
return smpl.prev.size();
}

41
src/llama-sampling.h
View file

@ -10,6 +10,7 @@ struct llama_grammar;
using llama_token_cnt = std::unordered_map<llama_token, int>; using llama_token_cnt = std::unordered_map<llama_token, int>;
// TODO: remove before merge
struct llama_sampling { struct llama_sampling {
llama_sampling(const struct llama_vocab & vocab); llama_sampling(const struct llama_vocab & vocab);
~llama_sampling(); ~llama_sampling();
@ -27,7 +28,7 @@ struct llama_sampling {
const struct llama_vocab & vocab; const struct llama_vocab & vocab;
std::vector<llama_sampler_type> samplers; std::vector<llama_constraint_type> samplers;
ring_buffer<llama_token> prev; ring_buffer<llama_token> prev;
@ -120,7 +121,25 @@ struct llama_constraint * llama_constraint_init_tail_free_impl(float z, size_t
struct llama_constraint * llama_constraint_init_typical_impl (float p, size_t min_keep); struct llama_constraint * llama_constraint_init_typical_impl (float p, size_t min_keep);
struct llama_constraint * llama_constraint_init_temp_impl (float t); struct llama_constraint * llama_constraint_init_temp_impl (float t);
struct llama_constraint * llama_constraint_init_temp_ext_impl (float t, float delta, float exponent); struct llama_constraint * llama_constraint_init_temp_ext_impl (float t, float delta, float exponent);
struct llama_constraint * llama_constraint_init_grammar_impl (const struct llama_vocab & vocab, const char * grammar_str, const char * grammar_root);
struct llama_constraint * llama_constraint_init_grammar_impl (
const struct llama_vocab & vocab,
const char * grammar_str,
const char * grammar_root);
struct llama_constraint * llama_constraint_init_penalties_impl(
const struct llama_vocab & vocab,
int32_t penalty_last_n,
float penalty_repeat,
float penalty_freq,
float penalty_present,
bool penalize_nl,
bool ignore_eos);
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_logit_bias_impl(
const struct llama_vocab & vocab,
int32_t n_logit_bias,
const llama_logit_bias * logit_bias);
void llama_constraint_free_impl(struct llama_constraint * cnstr); void llama_constraint_free_impl(struct llama_constraint * cnstr);
@ -133,15 +152,22 @@ void llama_constraint_reset_impl (struct llama_constraint & cnstr);
struct llama_sampler { struct llama_sampler {
llama_sampler_params params; llama_sampler_params params;
const struct llama_vocab * vocab;
// state // state
std::mt19937 rng; std::mt19937 rng;
// TODO: move to a standalone penalty constraint? float mirostat_mu;
ring_buffer<llama_token> prev; ring_buffer<llama_token> prev;
std::vector<llama_constraint *> constraints; std::vector<llama_constraint *> constraints;
std::vector<llama_token_data> cur;
llama_token_data_array cur_p;
// timing // timing
mutable int64_t t_sample_us = 0; mutable int64_t t_sample_us = 0;
@ -149,10 +175,15 @@ struct llama_sampler {
mutable int32_t n_sample = 0; mutable int32_t n_sample = 0;
}; };
struct llama_sampler * llama_sampler_init_impl ( struct llama_sampler_params params); struct llama_sampler * llama_sampler_init_impl (const struct llama_vocab & vocab, struct llama_sampler_params params);
void llama_sampler_free_impl ( struct llama_sampler * smpl); void llama_sampler_free_impl ( struct llama_sampler * smpl);
struct llama_sampler * llama_sampler_cp_impl (const struct llama_sampler & smpl); struct llama_sampler * llama_sampler_cp_impl (const struct llama_sampler & smpl);
void llama_sampler_reset_impl( struct llama_sampler & smpl); void llama_sampler_reset_impl( struct llama_sampler & smpl);
void llama_sampler_add_constraint_impl(struct llama_sampler & smpl, struct llama_constraint * cnstr); void llama_sampler_add_constraint_impl(struct llama_sampler & smpl, struct llama_constraint * cnstr);
void llama_sampler_accept_impl (struct llama_sampler & smpl, llama_token token);
void llama_sampler_accept_impl(struct llama_sampler & smpl, llama_token token);
void llama_sampler_apply_impl (struct llama_sampler & smpl, struct llama_token_data_array * candidates);
llama_token llama_sampler_prev_impl (const struct llama_sampler & smpl, int ith);
int llama_sampler_n_prev_impl(const struct llama_sampler & smpl);

139
src/llama.cpp
View file

@ -17938,6 +17938,9 @@ struct llama_context_params llama_context_default_params() {
struct llama_sampler_params llama_sampler_default_params() { struct llama_sampler_params llama_sampler_default_params() {
struct llama_sampler_params result = { struct llama_sampler_params result = {
/*.seed =*/ LLAMA_DEFAULT_SEED, /*.seed =*/ LLAMA_DEFAULT_SEED,
/*.mirostat =*/ 0,
/*.mirostat_tau =*/ 5.00f,
/*.mirostat_eta =*/ 0.10f,
}; };
return result; return result;
@ -17965,7 +17968,7 @@ struct llama_sampling_params llama_sampling_default_params() {
/*.mirostat_tau =*/ 5.00f, /*.mirostat_tau =*/ 5.00f,
/*.mirostat_eta =*/ 0.10f, /*.mirostat_eta =*/ 0.10f,
/*.n_samplers =*/ 3, /*.n_samplers =*/ 3,
/*.samplers =*/ { LLAMA_SAMPLER_TYPE_TEMPERATURE, LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_K, LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_P, }, /*.samplers =*/ { LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TEMPERATURE, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_K, LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_P, },
/*.penalize_nl =*/ false, /*.penalize_nl =*/ false,
/*.ignore_eos =*/ false, /*.ignore_eos =*/ false,
}; };
@ -20916,12 +20919,12 @@ llama_token llama_sampling_sample(struct llama_sampling * smpl, llama_token_data
} else { } else {
for (const auto & sampler : smpl->samplers) { for (const auto & sampler : smpl->samplers) {
switch (sampler) { switch (sampler) {
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_K: llama_sampling_top_k_impl (cur_p, smpl->params.top_k, smpl->params.min_keep); break; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_K: llama_sampling_top_k_impl (cur_p, smpl->params.top_k, smpl->params.min_keep); break;
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TFS_Z: llama_sampling_tail_free_impl(cur_p, smpl->params.tfs_z, smpl->params.min_keep); break; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TFS_Z: llama_sampling_tail_free_impl(cur_p, smpl->params.tfs_z, smpl->params.min_keep); break;
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TYPICAL_P: llama_sampling_typical_impl (cur_p, smpl->params.typ_p, smpl->params.min_keep); break; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TYPICAL_P: llama_sampling_typical_impl (cur_p, smpl->params.typ_p, smpl->params.min_keep); break;
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TOP_P: llama_sampling_top_p_impl (cur_p, smpl->params.top_p, smpl->params.min_keep); break; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TOP_P: llama_sampling_top_p_impl (cur_p, smpl->params.top_p, smpl->params.min_keep); break;
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_MIN_P: llama_sampling_min_p_impl (cur_p, smpl->params.min_p, smpl->params.min_keep); break; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_MIN_P: llama_sampling_min_p_impl (cur_p, smpl->params.min_p, smpl->params.min_keep); break;
case LLAMA_SAMPLER_TYPE_TEMPERATURE: llama_sampling_temp_impl (cur_p, temp); break; case LLAMA_CONSTRAINT_TYPE_TEMPERATURE: llama_sampling_temp_impl (cur_p, temp); break;
default : break; default : break;
} }
} }
@ -21007,6 +21010,24 @@ struct llama_constraint * llama_constraint_init_grammar(struct llama_model * mod
return llama_constraint_init_grammar_impl(model->vocab, grammar_str, grammar_root); return llama_constraint_init_grammar_impl(model->vocab, grammar_str, grammar_root);
} }
struct llama_constraint * llama_constraint_init_penalties(
struct llama_model * model,
int32_t penalty_last_n,
float penalty_repeat,
float penalty_freq,
float penalty_present,
bool penalize_nl,
bool ignore_eos) {
return llama_constraint_init_penalties_impl(model->vocab, penalty_last_n, penalty_repeat, penalty_freq, penalty_present, penalize_nl, ignore_eos);
}
LLAMA_API struct llama_constraint * llama_constraint_init_logit_bias(
struct llama_model * model,
int32_t n_logit_bias,
const llama_logit_bias * logit_bias) {
return llama_constraint_init_logit_bias_impl(model->vocab, n_logit_bias, logit_bias);
}
void llama_constraint_free(struct llama_constraint * cnstr) { void llama_constraint_free(struct llama_constraint * cnstr) {
if (cnstr == nullptr) { if (cnstr == nullptr) {
return; return;
@ -21027,8 +21048,8 @@ void llama_constraint_reset(struct llama_constraint * cnstr) {
llama_constraint_reset_impl(*cnstr); llama_constraint_reset_impl(*cnstr);
} }
struct llama_sampler * llama_sampler_init(struct llama_sampler_params params) { struct llama_sampler * llama_sampler_init(const struct llama_model * model, struct llama_sampler_params params) {
return llama_sampler_init_impl(params); return llama_sampler_init_impl(model->vocab, params);
} }
void llama_sampler_free(struct llama_sampler * smpl) { void llama_sampler_free(struct llama_sampler * smpl) {
@ -21047,6 +21068,22 @@ void llama_sampler_reset(struct llama_sampler * smpl) {
llama_sampler_reset_impl(*smpl); llama_sampler_reset_impl(*smpl);
} }
void llama_sampler_set_logits(struct llama_sampler * smpl, const float * logits) {
const int n_vocab = smpl->vocab->n_vocab;
smpl->cur.resize(n_vocab);
for (llama_token token_id = 0; token_id < n_vocab; token_id++) {
smpl->cur[token_id] = llama_token_data{token_id, logits[token_id], 0.0f};
}
smpl->cur_p = { smpl->cur.data(), smpl->cur.size(), false };
}
llama_token_data_array * llama_sampler_get_candidates(struct llama_sampler * smpl) {
return &smpl->cur_p;
}
void llama_sampler_add_constraint(struct llama_sampler * smpl, struct llama_constraint * cnstr) { void llama_sampler_add_constraint(struct llama_sampler * smpl, struct llama_constraint * cnstr) {
llama_sampler_add_constraint_impl(*smpl, cnstr); llama_sampler_add_constraint_impl(*smpl, cnstr);
} }
@ -21055,10 +21092,90 @@ void llama_sampler_accept(struct llama_sampler * smpl, llama_token token) {
llama_sampler_accept_impl(*smpl, token); llama_sampler_accept_impl(*smpl, token);
} }
llama_token llama_sampler_sample(struct llama_sampler * smpl, const struct llama_context * ctx, int32_t i) { void llama_sampler_apply(struct llama_sampler * smpl, llama_token_data_array * candidates) {
GGML_ABORT("not implemented"); time_meas tm(smpl->t_sample_us);
llama_sampler_apply_impl(*smpl, candidates);
} }
llama_token llama_sampler_sample_mirostat(struct llama_sampler * smpl, llama_token_data_array * candidates) {
time_meas tm(smpl->t_sample_us);
if (candidates == nullptr) {
candidates = &smpl->cur_p;
}
const auto type = smpl->params.mirostat;
llama_token res;
if (type == 1) {
res = llama_sampling_sample_mirostat_impl(candidates,
smpl->rng,
smpl->params.mirostat_tau,
smpl->params.mirostat_eta,
100,
smpl->vocab->n_vocab,
smpl->mirostat_mu);
} else if (type == 2) {
res = llama_sampling_sample_mirostat_v2_impl(candidates,
smpl->rng,
smpl->params.mirostat_tau,
smpl->params.mirostat_eta,
smpl->mirostat_mu);
} else {
GGML_ABORT("invalid mirostat type: %d", type);
}
smpl->n_sample++;
return res;
}
llama_token llama_sampler_sample_greedy(struct llama_sampler * smpl, llama_token_data_array * candidates) {
time_meas tm(smpl->t_sample_us);
if (candidates == nullptr) {
candidates = &smpl->cur_p;
}
auto res = llama_sampling_sample_greedy_impl(candidates);
smpl->n_sample++;
return res;
}
llama_token llama_sampler_sample_dist(struct llama_sampler * smpl, llama_token_data_array * candidates) {
time_meas tm(smpl->t_sample_us);
if (candidates == nullptr) {
candidates = &smpl->cur_p;
}
auto res = llama_sampling_sample_dist_impl(candidates, smpl->rng);
smpl->n_sample++;
return res;
}
int llama_sampler_n_prev(const struct llama_sampler * smpl) {
return llama_sampler_n_prev_impl(*smpl);
}
llama_token llama_sampler_prev(const struct llama_sampler * smpl, int32_t ith) {
return llama_sampler_prev_impl(*smpl, ith);
}
llama_token llama_sampler_last(const struct llama_sampler * smpl) {
return llama_sampler_prev_impl(*smpl, 0);
}
//llama_token llama_sampler_sample(struct llama_sampler * smpl, const struct llama_context * ctx, int32_t i) {
// GGML_ABORT("not implemented");
//}
// //
// model split // model split
// //