Implement penalize_nl

llama_cpp/llama.py

@@ -291,6 +291,7 @@ class Llama:
         mirostat_mode: llama_cpp.c_int,
         mirostat_tau: llama_cpp.c_float,
         mirostat_eta: llama_cpp.c_float,
+        penalize_nl: bool = True,
     ):
         assert self.ctx is not None
         assert len(self.eval_logits) > 0
@@ -299,6 +300,7 @@ class Llama:
         top_k = llama_cpp.c_int(n_vocab) if top_k.value <= 0 else top_k
         last_n_tokens_size = llama_cpp.c_int(n_ctx) if last_n_tokens_size.value < 0 else last_n_tokens_size
         logits = self.eval_logits[-1]
+        nl_logit = logits[llama_cpp.llama_token_nl().value]
         data = (llama_cpp.llama_token_data * n_vocab)(
             *[
                 llama_cpp.llama_token_data(
@@ -331,6 +333,8 @@ class Llama:
             alpha_frequency=frequency_penalty,
             alpha_presence=presence_penalty,
         )
+        if not penalize_nl:
+            candidates.data[llama_cpp.llama_token_nl().value].logit = nl_logit
         if temp.value == 0.0:
             return llama_cpp.llama_sample_token_greedy(
                 ctx=self.ctx,
@@ -413,6 +417,7 @@ class Llama:
         mirostat_mode: int = 0,
         mirostat_eta: float = 0.1,
         mirostat_tau: float = 5.0,
+        penalize_nl: bool = True,
     ):
         """Sample a token from the model.
 
@@ -444,6 +449,7 @@ class Llama:
             mirostat_mode=llama_cpp.c_int(mirostat_mode),
             mirostat_tau=llama_cpp.c_float(mirostat_tau),
             mirostat_eta=llama_cpp.c_float(mirostat_eta),
+            penalize_nl=penalize_nl,
         )
 
     def generate(
@@ -1170,6 +1176,11 @@ class Llama:
         """Return the beginning-of-sequence token."""
         return llama_cpp.llama_token_bos()
 
+    @staticmethod
+    def token_nl() -> llama_cpp.llama_token:
+        """Return the newline token."""
+        return llama_cpp.llama_token_nl()
+
     @staticmethod
     def logits_to_logprobs(logits: List[float]) -> List[float]:
         exps = [math.exp(float(x)) for x in logits]