大模型输出的outputs为什么要取[0]（即outputs[0]）

引言

在模型推理过程中，我们常常需要编写如下代码：

inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")["input_ids"].cuda()
        outputs = self.model.generate(inputs,do_sample=False,max_length=4096)
        output = self.tokenizer.decode(outputs[0])

可以看出，outputs 是由 self.model.generate() 方法生成的结果，那么outputs中包含了什么呢？为什么在解码时用的是outputs[0]而不是直接用outputs？

1、outputs 内容

outputs 包含的是模型生成的token序列，通常是多维张量，由模型调用函数self.model.generate()输出

self.model.generate() 的输出 (outputs)

• self.model.generate(inputs, do_sample=False, max_length=4096) 调用 Hugging Face 的 AutoModelForCausalLM 模型的 generate 方法。
• 该方法根据给定的输入 inputs（已被 tokenizer 编码为 token 的张量）生成一段输出。输出的形状通常是一个张量，它的维度是 [batch_size, sequence_length]，表示每个输入（batch_size）所对应的生成的 token 序列（sequence_length）。

例如，如果 batch_size=1 且 sequence_length=50，那么 outputs 可能是一个形状为 [1, 50] 的张量，其中每个数字代表生成文本中的一个 token（这些 token 对应模型词汇表中的词汇）。

2、outputs[0]含义

outputs[0] 是模型为当前输入生成的第一个（也是唯一的一个，因为这里没有 batch）token 序列。

• 在这个代码中，generate() 方法生成的结果是一个二维张量，其中 outputs[0] 代表了第一个输入样本生成的完整序列（一个张量，其中包含一系列 token 的索引）。
• 举个例子，如果 outputs 的形状是 [1, 50]，那么 outputs[0] 就是一个形状为 [50] 的张量，表示生成的 50 个 token 的索引。

3、outputs[0] 的具体内容是什么

outputs[0] 是一个token 索引的列表，每个数字代表一个 token 的 ID，它们与模型的词汇表中的词汇一一对应。

例如，假设 outputs[0] 是 [101, 1234, 567, 90, 102]，每个数字是模型词汇表中的一个 token ID。这个序列在经过 self.tokenizer.decode() 后会变成一个可读的文本字符串。

因此，outputs[0]一方面是取输出内容的第一条，另一方面是将数据维度降维了。 当输入prompt有多条内容的时候，输出也会对应有多条。

4、outputs 中其他可能的内容

如果 generate()的参数设置不同（比如 num_return_sequences > 1 或者do_sample=True），outputs可能包含多个生成的序列。每个序列代表模型生成的一个可能的输出版本。在这种情况下，outputs 的形状会是 [num_return_sequences, sequence_length]，表示多个生成的序列。

总结：

• outputs 是一个包含模型生成的 token ID 序列的张量，维度是 [batch_size, sequence_length]。
• outputs[0] 是该张量中的第一个生成序列，包含一个 token ID 的列表。
• 通过 tokenizer.decode(outputs[0])，我们可以将 token ID 转换回自然语言文本。