llama: update llama.cpp vendor code to commit d7cfe1ff (#9356)

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Jeffrey Morgan
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commit d7d7e99662
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@@ -257,7 +257,7 @@ static void llama_sampler_top_k_impl(llama_token_data_array * cur_p, int32_t k)
for (int i = 0; i < (int)cur_p->size; ++i) {
const float val = cur_p->data[i].logit;
int ib = int(bucket_scale * val + bucket_inter); //nbuckets * (val - bucket_low) / (bucket_high - bucket_low);
ib = std::max(0, std::min(nbuckets-1, ib));
ib = std::max(0, std::min(nbuckets - 1, ib));
bucket_idx[i] = ib;
++histo[ib];
}
@@ -280,13 +280,13 @@ static void llama_sampler_top_k_impl(llama_token_data_array * cur_p, int32_t k)
for (int i = 0; i < (int)cur_p->size; ++i) {
int j = bucket_idx[i];
if (j >= ib) {
*bucket_ptrs[nbuckets-1-j]++ = cur_p->data[i];
*bucket_ptrs[nbuckets - 1 - j]++ = cur_p->data[i];
}
}
ptr = tmp_tokens.data();
int ndone = 0;
for (int j = nbuckets-1; j > ib; --j) {
for (int j = nbuckets - 1; j > ib; --j) {
std::sort(ptr, ptr + histo[j], comp);
ptr += histo[j];
ndone += histo[j];
@@ -316,6 +316,13 @@ static uint32_t get_rng_seed(uint32_t seed) {
// llama_sampler API
struct llama_sampler * llama_sampler_init(const struct llama_sampler_i * iface, llama_sampler_context_t ctx) {
return new llama_sampler {
/* .iface = */ iface,
/* .ctx = */ ctx,
};
}
const char * llama_sampler_name(const struct llama_sampler * smpl) {
if (!smpl->iface) {
return "(null)";
@@ -347,10 +354,10 @@ struct llama_sampler * llama_sampler_clone(const struct llama_sampler * smpl) {
}
if (smpl->ctx == nullptr) {
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ smpl->iface,
/* .ctx = */ nullptr,
};
/* .ctx = */ nullptr
);
}
GGML_ABORT("the sampler does not support cloning");
@@ -371,7 +378,10 @@ void llama_sampler_free(struct llama_sampler * smpl) {
llama_token llama_sampler_sample(struct llama_sampler * smpl, struct llama_context * ctx, int32_t idx) {
const auto * logits = llama_get_logits_ith(ctx, idx);
const int n_vocab = llama_n_vocab(llama_get_model(ctx));
const llama_model * model = llama_get_model(ctx);
const llama_vocab * vocab = llama_model_get_vocab(model);
const int n_vocab = llama_vocab_n_tokens(vocab);
// TODO: do not allocate each time
std::vector<llama_token_data> cur;
@@ -469,15 +479,15 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_chain_i = {
};
struct llama_sampler * llama_sampler_chain_init(struct llama_sampler_chain_params params) {
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_chain_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_chain {
/* .params = */ params,
/* .samplers = */ {},
/* .t_sample_us = */ 0,
/* .n_sample = */ 0,
},
};
}
);
}
void llama_sampler_chain_add(struct llama_sampler * chain, struct llama_sampler * smpl) {
@@ -543,10 +553,10 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_greedy_i = {
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_greedy() {
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_greedy_i,
/* .ctx = */ nullptr,
};
/* .ctx = */ nullptr
);
}
// dist
@@ -605,14 +615,14 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_dist_i = {
struct llama_sampler * llama_sampler_init_dist(uint32_t seed) {
auto seed_cur = get_rng_seed(seed);
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_dist_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_dist {
/* .seed = */ seed,
/* .seed_cur = */ seed_cur,
/* .rng = */ std::mt19937(seed_cur),
},
};
}
);
}
// softmax
@@ -635,10 +645,10 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_softmax_i = {
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_softmax() {
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_softmax_i,
/* .ctx = */ nullptr,
};
/* .ctx = */ nullptr
);
}
// top-k
@@ -675,12 +685,12 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_top_k_i = {
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_top_k(int32_t k) {
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_top_k_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_top_k {
/* .k = */ k,
},
};
}
);
}
// top-p
@@ -741,13 +751,13 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_top_p_i = {
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_top_p(float p, size_t min_keep) {
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_top_p_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_top_p {
/* .p = */ p,
/* .min_keep = */ min_keep,
},
};
}
);
}
// min-p
@@ -837,13 +847,13 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_min_p_i = {
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_min_p(float p, size_t min_keep) {
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_min_p_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_min_p {
/* .p = */ p,
/* .min_keep = */ min_keep,
},
};
}
);
}
// typical
@@ -936,13 +946,13 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_typical_i = {
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_typical(float p, size_t min_keep) {
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_typical_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_typical {
/* .p = */ p,
/* .min_keep = */ min_keep,
},
};
}
);
}
// temp
@@ -980,12 +990,12 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_temp_i = {
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_temp(float temp) {
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_temp_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_temp {
/*.temp = */ temp,
},
};
}
);
}
// temp-ext
@@ -1090,14 +1100,14 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_temp_ext_i = {
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_temp_ext(float temp, float delta, float exponent) {
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_temp_ext_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_temp_ext {
/* .temp = */ temp,
/* .delta = */ delta,
/* .exponent = */ exponent,
},
};
}
);
}
// xtc
@@ -1182,7 +1192,7 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_xtc_i = {
struct llama_sampler * llama_sampler_init_xtc(float p, float t, size_t min_keep, uint32_t seed) {
auto seed_cur = get_rng_seed(seed);
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_xtc_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_xtc {
/* .probability = */ p,
@@ -1191,8 +1201,8 @@ struct llama_sampler * llama_sampler_init_xtc(float p, float t, size_t min_keep,
/* .seed = */ seed,
/* .seed_cur = */ seed_cur,
/* .rng = */ std::mt19937(seed_cur),
},
};
}
);
}
// mirostat
@@ -1289,7 +1299,7 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_mirostat_i = {
struct llama_sampler * llama_sampler_init_mirostat(int32_t n_vocab, uint32_t seed, float tau, float eta, int32_t m) {
auto seed_cur = get_rng_seed(seed);
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_mirostat_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_mirostat {
/* .n_vocab = */ n_vocab,
@@ -1300,8 +1310,8 @@ struct llama_sampler * llama_sampler_init_mirostat(int32_t n_vocab, uint32_t see
/* .m = */ m,
/* .mu = */ 2.0f*tau,
/* .rng = */ std::mt19937(seed_cur),
},
};
}
);
}
// mirostat v2
@@ -1388,7 +1398,7 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_mirostat_v2_i = {
struct llama_sampler * llama_sampler_init_mirostat_v2(uint32_t seed, float tau, float eta) {
auto seed_cur = get_rng_seed(seed);
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_mirostat_v2_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_mirostat_v2 {
/* .seed = */ seed,
@@ -1397,8 +1407,8 @@ struct llama_sampler * llama_sampler_init_mirostat_v2(uint32_t seed, float tau,
/* .eta = */ eta,
/* .mu = */ 2.0f*tau,
/* .rng = */ std::mt19937(seed_cur),
},
};
}
);
}
// grammar
@@ -1430,13 +1440,30 @@ static void llama_sampler_grammar_apply(struct llama_sampler * smpl, llama_token
}
}
// Fwd declare to break reset --> init_impl --> llama_sampler_grammar_i --> reset cycle.
static struct llama_sampler * llama_sampler_init_grammar_impl(
const struct llama_vocab * vocab,
const char * grammar_str,
const char * grammar_root,
bool lazy,
const char ** trigger_words,
size_t num_trigger_words,
const llama_token * trigger_tokens,
size_t num_trigger_tokens);
static void llama_sampler_grammar_reset(struct llama_sampler * smpl) {
auto * ctx = (llama_sampler_grammar *) smpl->ctx;
if (!ctx->grammar) {
return;
}
auto * grammar_new = llama_grammar_init_impl(ctx->grammar->vocab, ctx->grammar_str.c_str(), ctx->grammar_root.c_str());
std::vector<const char *> trigger_words;
for (auto & word : ctx->grammar->trigger_words) {
trigger_words.push_back(word.c_str());
}
auto * grammar_new = llama_grammar_init_impl(ctx->grammar->vocab, ctx->grammar_str.c_str(), ctx->grammar_root.c_str(),
ctx->grammar->lazy, trigger_words.data(), trigger_words.size(),
ctx->grammar->trigger_tokens.data(), ctx->grammar->trigger_tokens.size());
llama_grammar_free_impl(ctx->grammar);
ctx->grammar = grammar_new;
@@ -1445,7 +1472,7 @@ static void llama_sampler_grammar_reset(struct llama_sampler * smpl) {
static struct llama_sampler * llama_sampler_grammar_clone(const struct llama_sampler * smpl) {
const auto * ctx = (const llama_sampler_grammar *) smpl->ctx;
auto * result = llama_sampler_init_grammar_impl(*ctx->vocab, nullptr, nullptr);
auto * result = llama_sampler_init_grammar_impl(ctx->vocab, nullptr, nullptr, false, nullptr, 0, nullptr, 0);
// copy the state
{
@@ -1481,29 +1508,55 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_grammar_i = {
/* .free = */ llama_sampler_grammar_free,
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_grammar_impl(const struct llama_vocab & vocab, const char * grammar_str, const char * grammar_root) {
static struct llama_sampler * llama_sampler_init_grammar_impl(
const struct llama_vocab * vocab,
const char * grammar_str,
const char * grammar_root,
bool lazy,
const char ** trigger_words,
size_t num_trigger_words,
const llama_token * trigger_tokens,
size_t num_trigger_tokens) {
auto * ctx = new llama_sampler_grammar;
if (grammar_str != nullptr && grammar_str[0] != '\0') {
*ctx = {
/* .vocab = */ &vocab,
/* .vocab = */ vocab,
/* .grammar_str = */ grammar_str,
/* .grammar_root = */ grammar_root,
/* .grammar = */ llama_grammar_init_impl(&vocab, grammar_str, grammar_root),
/* .grammar = */ llama_grammar_init_impl(vocab, grammar_str, grammar_root, lazy, trigger_words, num_trigger_words, trigger_tokens, num_trigger_tokens),
};
} else {
*ctx = {
/* .vocab = */ &vocab,
/* .vocab = */ vocab,
/* .grammar_str = */ {},
/* .grammar_root = */ {},
/* .grammar = */ nullptr,
};
}
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_grammar_i,
/* .ctx = */ ctx,
};
/* .ctx = */ ctx
);
}
struct llama_sampler * llama_sampler_init_grammar(
const struct llama_vocab * vocab,
const char * grammar_str,
const char * grammar_root) {
return llama_sampler_init_grammar_impl(vocab, grammar_str, grammar_root, /* lazy= */ false, nullptr, 0, nullptr, 0);
}
struct llama_sampler * llama_sampler_init_grammar_lazy(
const struct llama_vocab * vocab,
const char * grammar_str,
const char * grammar_root,
const char ** trigger_words,
size_t num_trigger_words,
const llama_token * trigger_tokens,
size_t num_trigger_tokens) {
return llama_sampler_init_grammar_impl(vocab, grammar_str, grammar_root, /* lazy= */ true, trigger_words, num_trigger_words, trigger_tokens, num_trigger_tokens);
}
// penalties
@@ -1632,7 +1685,7 @@ struct llama_sampler * llama_sampler_init_penalties(
float penalty_present) {
penalty_last_n = std::max(penalty_last_n, 0);
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_penalties_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_penalties {
/* .penalty_last_n = */ penalty_last_n,
@@ -1641,8 +1694,75 @@ struct llama_sampler * llama_sampler_init_penalties(
/* .penalty_present = */ penalty_present,
/* .prev = */ ring_buffer<llama_token>(penalty_last_n),
/* .token_count = */ {},
},
};
}
);
}
// top-n-sigma
struct llama_sampler_top_n_sigma {
const float n;
};
static const char * llama_sampler_top_n_sigma_name(const struct llama_sampler * /*smpl*/) {
return "top-n-sigma";
}
static void llama_sampler_top_n_sigma_apply(struct llama_sampler * smpl, llama_token_data_array * cur_p) {
const auto * ctx = (llama_sampler_top_n_sigma *) smpl->ctx;
// find max logit and calculate mean
float max = cur_p->data[0].logit;
float logits_sum = 0;
for (size_t i = 0; i < cur_p->size; ++i) {
if (cur_p->data[i].logit > max) {
max = cur_p->data[i].logit;
}
logits_sum += cur_p->data[i].logit;
}
float mean = logits_sum/cur_p->size;
// calculate standard deviation
float acc = 0;
for (size_t i = 0; i < cur_p->size; ++i) {
acc += pow(cur_p->data[i].logit - mean, 2);
}
float std = sqrt(acc/cur_p->size);
//apply mask
for (size_t i = 0; i < cur_p->size; ++i) {
if (cur_p->data[i].logit < max - (ctx->n * std)) {
cur_p->data[i].logit = -INFINITY;
}
}
llama_sampler_softmax_impl(cur_p);
}
static struct llama_sampler * llama_sampler_top_n_sigma_clone(const struct llama_sampler * smpl) {
const auto * ctx = (const llama_sampler_top_n_sigma *) smpl->ctx;
return llama_sampler_init_top_n_sigma(ctx->n);
}
static void llama_sampler_top_n_sigma_free(struct llama_sampler * smpl) {
delete (llama_sampler_top_n_sigma *) smpl->ctx;
}
static struct llama_sampler_i llama_sampler_top_n_sigma_i = {
/* .name = */ llama_sampler_top_n_sigma_name,
/* .accept = */ nullptr,
/* .apply = */ llama_sampler_top_n_sigma_apply,
/* .reset = */ nullptr,
/* .clone = */ llama_sampler_top_n_sigma_clone,
/* .free = */ llama_sampler_top_n_sigma_free,
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_top_n_sigma(float n) {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_top_n_sigma_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_top_n_sigma {
/* .n = */ n,
}
);
}
// DRY
@@ -1663,8 +1783,8 @@ struct llama_sampler_dry {
// Ported from Koboldcpp, original PR: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/pull/982 (Original author: pi6am)
static void get_overlapping_token_sequences(const llama_vocab & vocab, const std::string& str, std::unordered_multimap<llama_token, std::vector<llama_token>>& token_sequences, int max_tail_len = -1) {
for (llama_token token_id = 0; token_id < (llama_token)vocab.n_vocab; token_id++) {
std::string word = llama_detokenize(vocab, {token_id}, true);
for (llama_token token_id = 0; token_id < (llama_token) vocab.n_tokens(); token_id++) {
std::string word = vocab.detokenize({token_id}, true);
if (word.find(str) != std::string::npos) {
token_sequences.emplace(token_id, std::vector<llama_token>());
} else {
@@ -1681,7 +1801,7 @@ static void get_overlapping_token_sequences(const llama_vocab & vocab, const std
}
}
if (match) {
std::vector<llama_token> tokenization = llama_tokenize_internal(vocab, str.substr(i), false, false);
std::vector<llama_token> tokenization = vocab.tokenize(str.substr(i), false, false);
if (max_tail_len >= 0 && tokenization.size() > (size_t)max_tail_len) {
tokenization.resize(max_tail_len);
}
@@ -1832,7 +1952,7 @@ static void llama_sampler_dry_apply(struct llama_sampler * smpl, llama_token_dat
ctx->dry_repeat_count[last - k] = std::min(n, rep_limit);
if (n > 0) {
lt = k;
rt = k+n-1;
rt = k + n - 1;
}
} else {
// If k is inside the current Z-box, consider two cases.
@@ -1937,7 +2057,7 @@ static struct llama_sampler * llama_sampler_dry_clone(const struct llama_sampler
llama_vocab dummy_vocab;
// dummy vocab is passed because it is only needed for raw sequence breaker processing, which we have already done and will simply be copying
auto * result = llama_sampler_init_dry_impl(dummy_vocab, ctx->total_context_size, ctx->dry_multiplier, ctx->dry_base, ctx->dry_allowed_length, ctx->dry_penalty_last_n, NULL, 0);
auto * result = llama_sampler_init_dry(&dummy_vocab, ctx->total_context_size, ctx->dry_multiplier, ctx->dry_base, ctx->dry_allowed_length, ctx->dry_penalty_last_n, NULL, 0);
// Copy the state, including the processed breakers
{
@@ -1964,7 +2084,7 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_dry_i = {
/* .free = */ llama_sampler_dry_free,
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_dry_impl(const struct llama_vocab & vocab, int32_t context_size, float dry_multiplier, float dry_base, int32_t dry_allowed_length, int32_t dry_penalty_last_n, const char** seq_breakers, size_t num_breakers) {
struct llama_sampler * llama_sampler_init_dry(const struct llama_vocab * vocab, int32_t context_size, float dry_multiplier, float dry_base, int32_t dry_allowed_length, int32_t dry_penalty_last_n, const char** seq_breakers, size_t num_breakers) {
int32_t effective_dry_penalty_last_n = (dry_penalty_last_n == -1) ? context_size : std::max(dry_penalty_last_n, 0);
std::unordered_multimap<llama_token, std::vector<llama_token>> processed_breakers;
const int MAX_CHAR_LEN = 40;
@@ -1991,11 +2111,11 @@ struct llama_sampler * llama_sampler_init_dry_impl(const struct llama_vocab & vo
sequence_break.resize(MAX_CHAR_LEN);
}
get_overlapping_token_sequences(vocab, sequence_break, processed_breakers, MAX_SEQ_LEN);
get_overlapping_token_sequences(*vocab, sequence_break, processed_breakers, MAX_SEQ_LEN);
}
}
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_dry_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_dry {
/* .total_context_size = */ context_size,
@@ -2007,14 +2127,14 @@ struct llama_sampler * llama_sampler_init_dry_impl(const struct llama_vocab & vo
/* .dry_repeat_count = */ dry_enabled ? std::vector<int>(effective_dry_penalty_last_n, 0) : std::vector<int>{},
/* .dry_max_token_repeat = */ {},
/* .last_tokens = */ dry_enabled ? ring_buffer<llama_token>(effective_dry_penalty_last_n) : ring_buffer<llama_token>(0),
},
};
}
);
}
// wrapper for test-sampling.cpp
struct llama_sampler * llama_sampler_init_dry_testing(int32_t context_size, float dry_multiplier, float dry_base, int32_t dry_allowed_length, int32_t dry_penalty_last_n, const std::vector<std::vector<llama_token>>& seq_breakers) {
llama_vocab dummy_vocab;
auto * result = llama_sampler_init_dry_impl(dummy_vocab, context_size, dry_multiplier, dry_base, dry_allowed_length, dry_penalty_last_n, NULL, 0);
auto * result = llama_sampler_init_dry(&dummy_vocab, context_size, dry_multiplier, dry_base, dry_allowed_length, dry_penalty_last_n, NULL, 0);
auto * ctx = (llama_sampler_dry *) result->ctx;
// Process the token-based sequence breakers
@@ -2109,14 +2229,14 @@ struct llama_sampler * llama_sampler_init_logit_bias(
int32_t n_vocab,
int32_t n_logit_bias,
const llama_logit_bias * logit_bias) {
return new llama_sampler {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_logit_bias_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_logit_bias {
/* .n_vocab = */ n_vocab,
/* .logit_bias = */ std::vector<llama_logit_bias>(logit_bias, logit_bias + n_logit_bias),
/* .to_search = */ {},
},
};
}
);
}
// infill
@@ -2153,7 +2273,7 @@ static void llama_sampler_infill_apply(struct llama_sampler * smpl, llama_token_
float p_eog_sum = 0.0f;
for (size_t i = 0; i < cur_p->size; ++i) {
if (llama_token_is_eog_impl(*ctx->vocab, cur_p->data[i].id)) {
if (ctx->vocab->is_eog(cur_p->data[i].id)) {
p_eog_sum += cur_p->data[i].p;
} else {
p_txt_sum += cur_p->data[i].p;
@@ -2175,7 +2295,7 @@ static void llama_sampler_infill_apply(struct llama_sampler * smpl, llama_token_
float p_sum = 0.0f;
for (size_t i = 0; i < size_org; ++i) {
if (llama_token_is_eog_impl(*ctx->vocab, cur_p->data[i].id)) {
if (ctx->vocab->is_eog(cur_p->data[i].id)) {
p_sum += cur_p->data[i].p;
cur_p->data[cur_p->size++] = cur_p->data[i];
@@ -2203,17 +2323,17 @@ static void llama_sampler_infill_apply(struct llama_sampler * smpl, llama_token_
continue;
}
int len0 = llama_token_to_piece_impl(*ctx->vocab, cur_p->data[i0].id, ctx->buf0.data(), ctx->buf0.size(), 0, false);
int len0 = ctx->vocab->token_to_piece(cur_p->data[i0].id, ctx->buf0.data(), ctx->buf0.size(), 0, false);
if (len0 < 0) {
ctx->buf0.resize(len0);
len0 = llama_token_to_piece_impl(*ctx->vocab, cur_p->data[i0].id, ctx->buf0.data(), ctx->buf0.size(), 0, false);
len0 = ctx->vocab->token_to_piece(cur_p->data[i0].id, ctx->buf0.data(), ctx->buf0.size(), 0, false);
assert(len0 > 0);
}
int len1 = llama_token_to_piece_impl(*ctx->vocab, cur_p->data[i1].id, ctx->buf1.data(), ctx->buf1.size(), 0, false);
int len1 = ctx->vocab->token_to_piece(cur_p->data[i1].id, ctx->buf1.data(), ctx->buf1.size(), 0, false);
if (len1 < 0) {
ctx->buf1.resize(len1);
len1 = llama_token_to_piece_impl(*ctx->vocab, cur_p->data[i1].id, ctx->buf1.data(), ctx->buf1.size(), 0, false);
len1 = ctx->vocab->token_to_piece(cur_p->data[i1].id, ctx->buf1.data(), ctx->buf1.size(), 0, false);
assert(len1 > 0);
}
@@ -2248,7 +2368,7 @@ static void llama_sampler_infill_apply(struct llama_sampler * smpl, llama_token_
LOG_DBG_CUR("%s: n_combined = %zu, applying thold = %.3f\n", __func__, n_combined, thold);
for (size_t i = 0; i < size_org; ++i) {
const bool is_eog = llama_token_is_eog_impl(*ctx->vocab, cur_p->data[i].id);
const bool is_eog = ctx->vocab->is_eog(cur_p->data[i].id);
if (cur_p->data[i].p < thold && !is_eog) {
continue;
@@ -2269,7 +2389,7 @@ static void llama_sampler_infill_apply(struct llama_sampler * smpl, llama_token_
// if no non-EOG tokens are left -> reduce cur_p to single EOT token
if (n_non_eog == 0) {
cur_p->size = 1;
cur_p->data[0].id = llama_token_eot_impl(*ctx->vocab);
cur_p->data[0].id = ctx->vocab->token_eot();
cur_p->data[0].logit = 1.0f;
return;
@@ -2291,7 +2411,7 @@ static void llama_sampler_infill_apply(struct llama_sampler * smpl, llama_token_
LOG_DBG_CUR("%s: applying thold = %.3f\n", __func__, thold);
for (size_t i = 0; i < size_org; ++i) {
const bool is_eog = llama_token_is_eog_impl(*ctx->vocab, cur_p->data[i].id);
const bool is_eog = ctx->vocab->is_eog(cur_p->data[i].id);
if (cur_p->data[i].p < thold && !is_eog) {
continue;
@@ -2314,7 +2434,7 @@ static void llama_sampler_infill_apply(struct llama_sampler * smpl, llama_token_
static struct llama_sampler * llama_sampler_infill_clone(const struct llama_sampler * smpl) {
const auto * ctx = (const llama_sampler_infill *) smpl->ctx;
return llama_sampler_init_infill_impl(*ctx->vocab);
return llama_sampler_init_infill(ctx->vocab);
}
static void llama_sampler_infill_free(struct llama_sampler * smpl) {
@@ -2330,16 +2450,15 @@ static struct llama_sampler_i llama_sampler_infill_i = {
/* .free = */ llama_sampler_infill_free,
};
struct llama_sampler * llama_sampler_init_infill_impl(
const struct llama_vocab & vocab) {
return new llama_sampler {
struct llama_sampler * llama_sampler_init_infill(const struct llama_vocab * vocab) {
return llama_sampler_init(
/* .iface = */ &llama_sampler_infill_i,
/* .ctx = */ new llama_sampler_infill {
/* .vocab = */ &vocab,
/* .buf0 = */ std::vector<char>(512),
/* .buf1 = */ std::vector<char>(512),
},
};
/* .vocab = */ vocab,
/* .buf0 = */ std::vector<char>(512),
/* .buf1 = */ std::vector<char>(512),
}
);
}
// utils