NEZHA 模型 长度超过512 报错！ about bert_seq2seq HOT 8 CLOSED

我这里测试nezha模型没报错呀？加群你私聊我具体解决？群号在readme里面。
text = "达到" while len(text) < 600: text = text + "中的大" with torch.no_grad(): # print(len(text)) print(bert_model.generate(text, beam_size=3))

from bert_seq2seq.

不好意思 刚才弄错了， 这个nezha模型 计算相对位置编码的时候，也会传入一个max_length，当前模型设置的是512，你可以针对你的数据，去设置个合适的，比如你句子长度最大600，那你就设置600，目前应该是这样用。
好处就是你设置这个值，不会影响预训练模型参数，所以并不需要重新训练模型。

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我这里目前改成了1024。

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请问我调用的时候该怎么设置max_len呢

from bert_seq2seq.

我这边点进去，max_position_embeddings=512

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对 就是设置这个。

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这个在计算相对位置编码的时候 也会用到，所以以前默认是512 会报错。

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哥，我成功了！！！感谢哥！！！今日份喜悦

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