in optimum/habana/transformers/models/glm4v/tokenization_chatglm.py [0:0]
def handle_single_conversation(conversation):
input_ids = self.get_prefix_tokens() if add_special_tokens else []
input_message = "[gMASK]<sop>" if add_special_tokens else ""
input_image = None
transform = transforms.Compose(
[
transforms.Resize(
(self.image_size, self.image_size), interpolation=transforms.InterpolationMode.BICUBIC
),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.48145466, 0.4578275, 0.40821073), (0.26862954, 0.26130258, 0.27577711)),
]
)
for item in conversation:
if item.get("tools"):
tools = item["tools"]
content = "你是一个名为 GLM-4 的人工智能助手。你是基于智谱AI训练的语言模型 GLM-4 模型开发的，你的任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。"
for tool in tools:
if tool["type"] == "function":
function = tool["function"]
content += (
f"\n\n## {function['name']}\n\n{json.dumps(function, ensure_ascii=False, indent=4)}"
)
content += "\n在调用上述函数时，请使用 Json 格式表示调用的参数。"
elif tool["type"] == "python":
content += "\n\n## python\n\n当你向 `python` 发送包含 Python 代码的消息时，该代码将会在一个有状态的 Jupyter notebook 环境中执行。\n`python` 返回代码执行的输出，或在执行 60 秒后返回超时。\n`/mnt/data` 将会持久化存储你的文件。在此会话中，`python` 无法访问互联网。不要使用 `python` 进行任何网络请求或者在线 API 调用，这些在线内容的访问将不会成功。"
elif tool["type"] == "simple_browser":
content += "\n\n## simple_browser\n\n你可以使用 `simple_browser` 工具。该工具支持以下函数：\n`search(query: str, recency_days: int)`：使用搜索引擎进行查询并显示结果，可以使用 `recency_days` 参数控制搜索内容的时效性。\n`mclick(ids: list[int])`：获取一系列指定 id 的页面内容。每次调用时，须选择3-10个页面。选择多个角度的页面，同时尽可能选择可信任的信息来源。考虑到部分页面是无法加载的，你也可以多打开一些可能有用的页面而不用担心内容过多。\n`open_url(url: str)`：打开指定的 URL。\n\n使用 `【{引用 id}†{引用文本}】` 来引用内容。\n\n操作步骤：1. 使用 `search` 来获得信息列表; 2. 使用 `mclick` 来获取指定 ID 页面的内容; 3. 根据获得的内容进行回复。在回复中应当引用信息来源。\n 如果用户提供了 URL，也可以用 `open_url` 直接打开页面。\n如果初次搜索结果没有找到合适的信息，也可以再次使用 `search` 进行搜索。"
elif tool["type"] == "cogview":
content += "\n\n## cogview\n\n如果用户的请求中包含了对图像的描述，你可以使用 `cogview` 来生成图像并展示给用户。你需要向 `cogview` 发送图像描述，规则：\n- 发送给 `cogview` 的消息必须使用英语。用户的中文描述必须完全翻译为英语。\n- 应当尽可能详细地描述图像生成的需求，需求描述约 100 英文单词。\n- 保持用户原始描述的意图。不要虚构内容或者没见过的人物。\n- 如无特殊说明，所在地为中国，持有中国立场并遵循中国社会主义价值观。"
else:
raise NotImplementedError(f"Unknown tool type {tool['type']}")
input = self.build_single_message("system", "", content, tokenize=tokenize)
if tokenize:
input_ids.extend(input)
else:
input_message += input
message = ""
message_prefix = None
if item.get("image"):
assert input_image is None, "Multiple images are not supported"
input_image = transform(item["image"])
message_prefix = self.convert_tokens_to_ids(
["<|begin_of_image|>", "<|endoftext|>", "<|end_of_image|>"]
)
if item.get("content"):
message += item["content"]
if message or message_prefix:
input = self.build_single_message(
item["role"],
item.get("metadata", ""),
message,
tokenize=tokenize,
message_prefix=message_prefix,
)
if tokenize:
input_ids.extend(input)
else:
input_message += input
if add_generation_prompt:
if tokenize:
input_ids.extend([self.convert_tokens_to_ids("<|assistant|>")])
else:
input_message += "<|assistant|>"
return {"input": input_ids if tokenize else input_message, "image": input_image}