Hugging Face's logo

Transformers documentation

NomicBERT

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Эта модель была опубликована в HF papers 02.02.2024 и добавлена в Hugging Face Transformers 02.04.2026.

NomicBERT

Обзор

NomicBERT был предложен в статье Nomic Embed: Training a Reproducible Long Context Text Embedder авторами Zach Nussbaum, John X. Morris, Brandon Duderstadt и Andriy Mulyar. Модель вдохновлена BERT, при этом её наиболее заметным расширением является применение Rotary Position Embeddings к модели-энкодеру.

Аннотация из статьи следующая:

В данном техническом отчёте описано обучение модели nomic-embed-text-v1 — первой полностью воспроизводимой модели эмбеддингов английского текста с открытым исходным кодом, открытыми весами и открытыми данными, поддерживающей длину контекста 8192 токенов. На бенчмарке MTEB для короткого контекста и бенчмарке LoCo для длинного контекста она превосходит как OpenAI Ada-002, так и OpenAI text-embedding-3-small. Код обучения и веса модели распространяются по лицензии Apache 2.0. В отличие от других моделей с открытым исходным кодом, мы публикуем полный набор отобранных обучающих данных и код, позволяющий полностью воспроизвести nomic-embed-text-v1. […]

Эта модель была предоставлена участником сообщества (Sonny Cooper). Исходный код для nomic-embed-text-v1.5 и nomic-embed-text-v1 можно найти здесь.

Установите use_kernels=True в from_pretrained(), чтобы заменить поддерживаемые слои на оптимизированные ядра из Hub. Подробнее см. в разделе Загрузка ядер.

Примеры использования

Приведённые ниже примеры показывают, как генерировать плотные векторные эмбеддинги для различных задач с помощью [AutoModel]. Для каждой задачи требуется определённый инструктивный префикс, чтобы оптимизировать пространство эмбеддингов под конкретный сценарий использования.

Поиск по документации
Поисковый запрос
Кластеризация
Классификация
import torch
import torch.nn.functional as F

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer


def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0]
    input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
    return torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1) / torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)

model_id = "nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5"
revision = "refs/pr/57"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, revision=revision)
model = AutoModel.from_pretrained(model_id, revision=revision, device_map="auto")

sentences = ['search_document: TSNE is a dimensionality reduction algorithm created by Laurens van Der Maaten']
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt').to(model.device)

with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])
embeddings = F.normalize(embeddings, p=2, dim=1)
print(embeddings)

Расширение базовой длины контекста

Вы также можете увеличить длину контекста базовой модели, передав динамические параметры rope:


model_id = "nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5"
revision = "refs/pr/57"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, revision=revision, model_max_length=8192)

# dynamic RoPE for increased context
rope_parameters = {"rope_theta": 1000.0, "rope_type": "dynamic", "factor": 2.0}
model = AutoModel.from_pretrained(model_id, revision=revision, rope_parameters=rope_parameters, device_map="auto")

Примечания

  • NomicBERT использует Rotary Positional Embeddings (RoPE). Для корректного позиционного кодирования используйте либо
    • правый padding (по умолчанию)
    • левое выравнивание и подготовка position_ids соответственно

NomicBertConfig

класс transformers.NomicBertConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 30528hidden_size: int = 768num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12intermediate_size: int = 3072hidden_act: str = 'silu'hidden_dropout_prob: float = 0.0attention_probs_dropout_prob: float = 0.0max_position_embeddings: int = 2048type_vocab_size: int = 2initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-12pad_token_id: int = 0classifier_dropout: float | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | None = Nonerope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonehead_dim: int | None = None )

Параметры

  • vocab_size (int, необязательный, по умолчанию 30528) — Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в input_ids.
  • hidden_size (int, необязательный, по умолчанию 768) — Размерность скрытых представлений.
  • num_hidden_layers (int, необязательный, по умолчанию 12) — Количество скрытых слоев в декодере Transformer.
  • num_attention_heads (int, необязательный, по умолчанию 12) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer.
  • intermediate_size (int, необязательный, по умолчанию 3072) — Размерность представлений MLP.
  • hidden_act (str, необязательный, по умолчанию silu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, "gelu", "relu", "silu" и т. д.
  • hidden_dropout_prob (float, необязательный, по умолчанию 0.0) — Вероятность dropout для всех полносвязных слоев в блоках эмбеддингов, энкодера и пулера.
  • attention_probs_dropout_prob (float, необязательный, по умолчанию 0.0) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания.
  • max_position_embeddings (int, необязательный, по умолчанию 2048) — Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться эта модель.
  • type_vocab_size (int, необязательный, по умолчанию 2) — Размер словаря для token_type_ids.
  • initializer_range (float, необязательный, по умолчанию 0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов.
  • layer_norm_eps (float, необязательный, по умолчанию 1e-12) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации.
  • pad_token_id (int, необязательный, по умолчанию 0) — Идентификатор токена, используемого для дополнения (padding) в словаре.
  • classifier_dropout (float, необязательный) — Коэффициент dropout для классификатора.
  • bos_token_id (int, необязательный) — Идентификатор токена, используемого для обозначения начала потока в словаре.
  • eos_token_id (int, необязательный) — Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], необязательный) — Словарь, содержащий параметры конфигурации для эмбеддингов RoPE. Словарь должен содержать значение для rope_theta и, при необходимости, параметры, используемые для масштабирования, если вы хотите использовать RoPE с более длинными max_position_embeddings.
  • head_dim (int, необязательный) — Размер измерения головы внимания. Если значение равно None, по умолчанию используется hidden_size // num_attention_heads

Это класс конфигурации для хранения настроек модели NomicBertModel. Он используется для создания модели Nomic Bert в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Примеры:

>>> from transformers import NomicBertConfig, NomicBertModel

>>> # Initializing a Nomic BERT nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5 style configuration
>>> configuration = NomicBertConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5 style configuration
>>> model = NomicBertModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

NomicBertModel

класс transformers.NomicBertModel

< >

( config: NomicBertConfigadd_pooling_layer = False )

Параметры

  • config (NomicBertConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().
  • add_pooling_layer (bool, необязательный, по умолчанию False) — Указывает, нужно ли добавлять слой пулинга.

Модель Nomic Bert без дополнительных слоёв, выводящая необработанные скрытые состояния.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Параметры

  • input_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию токены отсечки (padding) игнорируются.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • token_type_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный) — Индексы сегментных токенов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из [0, 1]:
    • 0 соответствует токену sentence A,
    • 1 соответствует токену sentence B.

    Что такое идентификаторы типов токенов?

  • position_ids (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • inputs_embeds (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

Возвращает

BaseModelOutputWithPooling или tuple(torch.Tensor)

Объект BaseModelOutputWithPooling или кортеж из torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (NomicBertConfig) и входных данных.

Метод forward модели NomicBertModel переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • last_hidden_state (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

  • pooler_output (torch.Tensor формы (batch_size, hidden_size)) — Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

NomicBertForMaskedLM

класс transformers.NomicBertForMaskedLM

< >

( config: NomicBertConfig )

Параметры

  • config (NomicBertConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Модель Nomic Bert с головкой language modeling наверху.”

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MaskedLMOutput or tuple(torch.Tensor)

Параметры

  • input_ids (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию padding игнорируется.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • token_type_ids (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы сегментных токенов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из [0, 1]:
    • 0 соответствует токену sentence A,
    • 1 соответствует токену sentence B.

    Что такое идентификаторы типов токенов?

  • position_ids (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • inputs_embeds (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.
  • labels (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне [-100, 0, ..., config.vocab_size] (см. docstring input_ids). Токены с индексами, установленными в -100, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне [0, ..., config.vocab_size].

Возвращает

MaskedLMOutput или tuple(torch.Tensor)

Объект MaskedLMOutput или кортеж torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (NomicBertConfig) и входных данных.

Метод forward класса NomicBertForMaskedLM переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • loss (torch.Tensor формы (1,), необязательный, возвращается, если передан labels) — Потери маскированного языкового моделирования (MLM).

  • logits (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

>>> from transformers import AutoTokenizer, NomicBertForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5")
>>> model = NomicBertForMaskedLM.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5")

>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]

>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
>>> tokenizer.decode(predicted_token_id)
...

>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-<mask> tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)

>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)
>>> round(outputs.loss.item(), 2)
...

NomicBertForSequenceClassification

класс transformers.NomicBertForSequenceClassification

< >

( config: NomicBertConfig )

Параметры

  • config (NomicBertConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Модель NomicBert — это трансформер с головой для классификации/регрессии последовательностей (линейный слой поверх пуллинг-выхода), например, для задач GLUE.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → SequenceClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)

Параметры

  • input_ids (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию padding игнорируется.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • token_type_ids (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы сегментных токенов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из [0, 1]:
    • 0 соответствует токену sentence A,
    • 1 соответствует токену sentence B.

    Что такое идентификаторы типов токенов?

  • position_ids (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • inputs_embeds (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.
  • labels (torch.LongTensor формы (batch_size,), необязательный) — Метки для вычисления функции потерь классификации/регрессии последовательности. Индексы должны находиться в диапазоне [0, ..., config.num_labels - 1]. Если config.num_labels == 1, вычисляется функция потерь регрессии (среднеквадратичная ошибка), если config.num_labels > 1, вычисляется функция потерь классификации (кросс-энтропия).

Возвращает

SequenceClassifierOutput или tuple(torch.Tensor)

Объект SequenceClassifierOutput или кортеж из torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (NomicBertConfig) и входных данных.

Метод forward класса NomicBertForSequenceClassification переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • loss (torch.Tensor формы (1,), необязательный, возвращается, если задан labels) — Потери классификации (или регрессии, если config.num_labels==1).

  • logits (torch.Tensor формы (batch_size, config.num_labels)) — Оценки для классификации (или регрессии, если config.num_labels==1) до применения SoftMax.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример классификации с одной меткой:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, NomicBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5")
>>> model = NomicBertForSequenceClassification.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = NomicBertForSequenceClassification.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...

Пример многоклассовой классификации:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, NomicBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5")
>>> model = NomicBertForSequenceClassification.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = NomicBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

NomicBertForTokenClassification

класс transformers.NomicBertForTokenClassification

< >

( config: NomicBertConfig )

Параметры

  • config (NomicBertConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Трансформер Nomic Bert с головой классификации токенов (линейный слой поверх выходных скрытых состояний), например, для задач распознавания именованных сущностей (NER).

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)

Параметры

  • input_ids (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный) — Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию padding игнорируется.

    Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().

    Что такое входные идентификаторы?

  • attention_mask (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения токенов-заполнителей из внимания. Значения маски из диапазона [0, 1]:
    • 1 для токенов, которые не замаскированы,
    • 0 для токенов, которые замаскированы.

    Что такое маски внимания?

  • token_type_ids (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы сегментных токенов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из [0, 1]:
    • 0 соответствует токену sentence A,
    • 1 соответствует токену sentence B.

    Что такое идентификаторы типов токенов?

  • position_ids (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона [0, config.n_positions - 1].

    Что такое идентификаторы позиций?

  • inputs_embeds (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачи input_ids можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы input_ids преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.
  • labels (torch.LongTensor формы (batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления функции потерь классификации токенов. Индексы должны находиться в диапазоне [0, ..., config.num_labels - 1].

Возвращает

TokenClassifierOutput или tuple(torch.Tensor)

Объект TokenClassifierOutput или кортеж из torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (NomicBertConfig) и входных данных.

Метод forward класса NomicBertForTokenClassification переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

  • loss (torch.Tensor формы (1,), необязательный, возвращается, если задан labels) — Потери классификации.

  • logits (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Оценки классификации (до SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

>>> from transformers import AutoTokenizer, NomicBertForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5")
>>> model = NomicBertForTokenClassification.from_pretrained("nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
Update on GitHub

←NLLB-MoE Nyströmformer→