Transformers documentation
XLM-RoBERTa
Эта модель была опубликована в HF papers 05.11.2019 и добавлена в Hugging Face Transformers 16.11.2020.
XLM-RoBERTa
XLM-RoBERTa — это крупная многоязычная модель с маскированием, обученная на 2,5 ТБ отфильтрованных данных CommonCrawl на 100 языках. Она демонстрирует, что масштабирование модели обеспечивает значительный прирост качества как для языков с большим объемом данных, так и для языков с малым объемом данных. Модель использует цели предобучения RoBERTa в модели XLM.
Все исходные контрольные точки XLM-RoBERTa можно найти в организации Facebook AI community.
Щёлкните по моделям XLM-RoBERTa в боковой панели справа, чтобы увидеть дополнительные примеры применения XLM-RoBERTa к различным межъязыковым задачам, таким как классификация, перевод и ответы на вопросы.
Приведённый ниже пример показывает, как предсказать токен <mask> с помощью Pipeline, AutoModel и из командной строки.
from transformers import pipeline
pipeline = pipeline(
task="fill-mask",
model="FacebookAI/xlm-roberta-base",
device=0
)
# Example in French
pipeline("Bonjour, je suis un modèle <mask>.")import torch
from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"FacebookAI/xlm-roberta-base"
)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(
"FacebookAI/xlm-roberta-base",
device_map="auto",
attn_implementation="sdpa"
)
# Prepare input
inputs = tokenizer("Bonjour, je suis un modèle <mask>.", return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.logits
masked_index = torch.where(inputs['input_ids'] == tokenizer.mask_token_id)[1]
predicted_token_id = predictions[0, masked_index].argmax(dim=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)
print(f"The predicted token is: {predicted_token}")Квантование снижает нагрузку на память при работе с большими моделями, представляя веса в формате с пониженной точностью. С другими доступными бэкендами квантования можно ознакомиться в обзоре руководства по квантованию.
Приведённый ниже пример использует bitsandbytes для квантования весов до 4 бит
import torch
from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
bnb_4bit_quant_type="nf4", # or "fp4" for float 4-bit quantization
bnb_4bit_use_double_quant=True, # use double quantization for better performance
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-large")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(
"facebook/xlm-roberta-large",
device_map="auto",
attn_implementation="flash_attention_2",
quantization_config=quantization_config
)
inputs = tokenizer("Bonjour, je suis un modèle <mask>.", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))Примечания
- В отличие от некоторых моделей XLM, XLM-RoBERTa не требует тензоров
langдля определения используемого языка. Язык определяется автоматически по входным ID
Ресурсы
Список официальных ресурсов Hugging Face и сообщества (отмечены 🌎), которые помогут вам начать работу с XLM-RoBERTa. Если вы хотите предложить ресурс для включения в этот список, пожалуйста, создайте Pull Request, и мы его рассмотрим! В идеале ресурс должен демонстрировать что-то новое, а не дублировать уже имеющийся.
- Блог о том, как дообучить XLM RoBERTa для многоклассовой классификации с использованием Habana Gaudi на AWS
- XLMRobertaForSequenceClassification поддерживается в этом ноутбуке.
- Глава Классификация текста в руководствах по задачам 🤗 Hugging Face.
- Руководство по задаче классификации текста
- XLMRobertaForTokenClassification поддерживается в этом ноутбуке.
- Глава Классификация токенов курса 🤗 Hugging Face.
- Руководство по задаче классификации токенов
- XLMRobertaForCausalLM поддерживается в этом ноутбуке.
- глава Языковое моделирование с причинно-следственной связью в руководствах по задачам 🤗 Hugging Face.
- Руководство по задаче каузального языкового моделирования
- XLMRobertaForMaskedLM поддерживается в этом ноутбуке.
- Глава Masked language modeling курса 🤗 Hugging Face.
- Маскированное моделирование языка
- XLMRobertaForQuestionAnswering поддерживается в этом ноутбуке.
- Глава Ответы на вопросы курса 🤗 Hugging Face.
- Руководство по задаче вопрос-ответ
Выбор из нескольких вариантов
- XLMRobertaForMultipleChoice поддерживается в этом ноутбуке.
- Руководство по задаче с множественным выбором
🚀 Развёртывание
- Блог о том, как развернуть Serverless XLM RoBERTa на AWS Lambda.
Эта реализация идентична реализации RoBERTa. Примеры использования, а также информация о входных и выходных данных приведены в документации RoBERTa.
XLMRobertaConfig
класс transformers.XLMRobertaConfig
< source >( 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 = 30522hidden_size: int = 768num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12intermediate_size: int = 3072hidden_act: str = 'gelu'hidden_dropout_prob: float | int = 0.1attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1max_position_embeddings: int = 512type_vocab_size: int = 2initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-12pad_token_id: int | None = 1bos_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 2use_cache: bool = Trueclassifier_dropout: float | int | None = Noneis_decoder: bool = Falseadd_cross_attention: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )
Параметры
- vocab_size (
int, необязательный, по умолчанию30522) — Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены вinput_ids. - hidden_size (
int, необязательный, по умолчанию768) — Размерность скрытых представлений. - num_hidden_layers (
int, необязательный, по умолчанию12) — Количество скрытых слоев в декодере Transformer. - num_attention_heads (
int, необязательный, по умолчанию12) — Количество головок внимания в каждом слое внимания декодера Transformer. - intermediate_size (
int, необязательный, по умолчанию3072) — Размерность представлений MLP. - hidden_act (
str, необязательный, по умолчаниюgelu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например,"gelu","relu","silu"и т. д. - hidden_dropout_prob (
Union[float, int], необязательный, по умолчанию0.1) — Вероятность dropout для всех полносвязных слоёв в блоках эмбеддингов, энкодера и пулера. - attention_probs_dropout_prob (
Union[float, int], необязательный, по умолчанию0.1) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания. - max_position_embeddings (
int, необязательный, по умолчанию512) — Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться эта модель. - type_vocab_size (
int, необязательный, по умолчанию2) — Размер словаря дляtoken_type_ids. - initializer_range (
float, необязательный, по умолчанию0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов. - layer_norm_eps (
float, необязательный, по умолчанию1e-12) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации. - pad_token_id (
int, необязательный, по умолчанию1) — Идентификатор токена, используемого для дополнения (padding) в словаре. - bos_token_id (
int, необязательный, по умолчанию0) — Идентификатор токена, используемого для обозначения начала потока в словаре. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], необязательный, по умолчанию2) — Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре. - use_cache (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Указывает, должен ли модель возвращать последние ключи/значения внимания (не используется во всех моделях). Актуально только еслиconfig.is_decoder=Trueили если модель является генеративной моделью только с декодером. - classifier_dropout (
Union[float, int], необязательный) — Коэффициент dropout для классификатора. - is_decoder (
bool, необязательный, по умолчаниюFalse) — Указывает, используется ли модель в качестве декодера. ЕслиFalse, модель используется как энкодер. - add_cross_attention (
bool, необязательный, по умолчаниюFalse) — Указывает, следует ли добавлять слои кросс-внимания в модель. - tie_word_embeddings (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Определяет, следует ли связывать веса эмбеддингов согласно маппингуtied_weights_keysмодели.
Это класс конфигурации для хранения настроек модели Xlm RobertaModel. Он используется для создания модели Xlm Roberta в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации FacebookAI/xlm-mlm-en-2048
Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.
Примеры:
>>> from transformers import XLMRobertaConfig, XLMRobertaModel
>>> # Initializing a XLM-RoBERTa FacebookAI/xlm-roberta-base style configuration
>>> configuration = XLMRobertaConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the FacebookAI/xlm-roberta-base style configuration
>>> model = XLMRobertaModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configXLMRobertaTokenizer
класс transformers.XLMRobertaTokenizer
< source >( vocab: str | list[tuple[str, float]] | None = Noneadd_prefix_space: bool = Truebos_token: str = '<s>'eos_token: str = '</s>'sep_token: str = '</s>'cls_token: str = '<s>'unk_token: str = '<unk>'pad_token: str = '<pad>'mask_token: str = '<mask>'_spm_precompiled_charsmap: str | None = None**kwargs )
Параметры
- vocab_file (
str, optional) — Путь к файлу словаря. - merges_file (
str, optional) — Путь к файлу слияний. - tokenizer_file (
str, optional) — Путь к JSON-файлу tokenizers, содержащему сериализацию токенизатора. - bos_token (
str, optional, по умолчанию"<s>") — Токен начала последовательности. - eos_token (
str, optional, по умолчанию"</s>") — Токен конца последовательности. - sep_token (
str, optional, по умолчанию"</s>") — Токен-разделитель. - cls_token (
str, необязательный, по умолчанию"<s>") — Токен классификатора. - unk_token (
str, optional, по умолчанию"<unk>") — токен неизвестного слова. - pad_token (
str, optional, по умолчанию"<pad>") — токен для выравнивания. - mask_token (
str, optional, по умолчанию"<mask>") — Токен маски. - add_prefix_space (
bool, optional, по умолчаниюTrue) — добавлять ли начальное пробельное пространство. - vocab (
str,dictилиlist, необязательно) — Пользовательский словарь.
Создайте токенизатор XLM-RoBERTa (на базе библиотеки tokenizers от HuggingFace). Основан на SentencePiece.
Этот токенизатор наследуется от TokenizersBackend, который содержит большинство основных методов. За дополнительной информацией об этих методах следует обращаться к этому суперклассу.
get_special_tokens_mask
< source >( token_ids_0: list[int]token_ids_1: list[int] | None = Nonealready_has_special_tokens: bool = False ) → A list of integers in the range [0, 1]
Параметры
- token_ids_0 — список идентификаторов для (возможно, уже отформатированной) последовательности.
- token_ids_1 — Не используется, если
already_has_special_tokens=True. В этом случае должно быть None. - already_has_special_tokens — Указывает, содержит ли последовательность уже отформатированные специальные токены.
Возвращает
Список целых чисел в диапазоне [0, 1]
1 для специального токена, 0 для токена последовательности.
Получить идентификаторы последовательностей из списка токенов, в который не добавлены специальные токены.
Для быстрых токенизаторов коллабораторы данных вызывают этот метод с already_has_special_tokens=True, чтобы построить маску для уже отформатированной последовательности. В этом случае мы вычисляем маску, проверяя принадлежность элементов к all_special_ids.
XLMRobertaModel
класс transformers.XLMRobertaModel
< source >( config: XLMRobertaConfigadd_pooling_layer = True )
Параметры
- config (XLMRobertaConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация по файлу конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.
- add_pooling_layer (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Добавлять ли слой пулинга
Модель Xlm Roberta, выводящая необработанные скрытые состояния без какого-либо специализированного слоя 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
< source >( 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] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)
Параметры
- input_ids (
torch.Tensorформы(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().
- attention_mask (
torch.Tensorформы(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.
- token_type_ids (
torch.Tensorформы(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.
- position_ids (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. - encoder_hidden_states (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя энкодера. Используется в кросс-внимании, если модель настроена как декодер. - encoder_attention_mask (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения внимания к индексам токенов отступов во входных данных энкодера. Эта маска используется в кросс-внимании, если модель настроена как декодер. Значения маски из[0, 1]:- 1 для токенов, которые не замаскированы,
- 0 для токенов, которые замаскированы.
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно этоpast_key_values, возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когдаuse_cache=Trueилиconfig.use_cache=True.В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если
past_key_valuesне переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.
Если используются
past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанныеinput_ids(те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы(batch_size, unprocessed_length), а не всеinput_idsформы(batch_size, sequence_length). - use_cache (
bool, необязательный) — Если установлено вTrue, возвращаются состояния ключей и значенийpast_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см.past_key_values).
Возвращает
BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions или tuple(torch.FloatTensor)
Объект BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions или кортеж
torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (XLMRobertaConfig) и входных данных.
Метод forward модели XLMRobertaModel 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.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.pooler_output (
torch.FloatTensorформы(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 через линейный слой и функцию активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.FloatTensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + 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.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_attentions=Trueили еслиconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.FloatTensor(по одному для каждого слоя) 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.
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_attentions=Trueиconfig.add_cross_attention=Trueили еслиconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.FloatTensor(по одному для каждого слоя) формы(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Веса внимания кросс-внимания декодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.
past_key_values (
Cache, необязательный, возвращается при передачеuse_cache=Trueили когдаconfig.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если
config.is_encoder_decoder=True, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. входной параметрpast_key_values) для ускорения последовательного декодирования.
XLMRobertaForCausalLM
класс transformers.XLMRobertaForCausalLM
< source >( config: XLMRobertaConfig )
Параметры
- config (XLMRobertaConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.
Модель XLM-RoBERTa с головкой language modeling для дообучения в режиме CLM.
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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: tuple[tuple[torch.FloatTensor]] | None = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(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().
- attention_mask (
torch.FloatTensorформы(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.
- token_type_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы сегментов токенов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из диапазона [0,1]: 0 соответствует токену предложения A, 1 — токену предложения B. Этот параметр можно использовать только при инициализации модели с параметром type_vocab_size, равным 2. Все значения в этом тензоре должны всегда быть меньше type_vocab_size. Что такое идентификаторы типов токенов?[0,1]:- 0 соответствует токену sentence A,
- 1 соответствует токену предложения B .
Этот параметр можно использовать только при инициализации модели с параметром
type_vocab_sizeсо значением= 2. Все значения в этом тензоре должны всегда быть < type_vocab_size.
- position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска эмбеддингов модели. - encoder_hidden_states (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя энкодера. Используется в кросс-внимании, если модель настроена как декодер. - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения внимания к индексам токенов заполнения во входных данных энкодера. Эта маска используется в кросс-внимании, если модель настроена как декодер. Значения маски выбираются из[0, 1]:- 1 для токенов, которые не замаскированы,
- 0 для токенов, которые замаскированы.
- labels (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления потери языкового моделирования слева направо (предсказание следующего слова). Индексы должны находиться в диапазоне[-100, 0, ..., config.vocab_size](см. docstringinput_ids). Токены с индексом-100игнорируются (маскируются); потеря вычисляется только для токенов с метками в диапазоне[0, ..., config.vocab_size] - past_key_values (
tuple[tuple[torch.FloatTensor]], необязательный) — Предвычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно этоpast_key_values, возвращённые моделью на предыдущем этапе декодирования, когдаuse_cache=Trueилиconfig.use_cache=True.В качестве входного параметра допускается только экземпляр Cache, см. наше руководство по кэшу KV. Если
past_key_valuesне переданы, по умолчанию будет инициализирован DynamicCache.Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход.
Если используются
past_key_values, ожидается, что пользователь передаст только необработанныеinput_ids(те, для которых в этой модели ещё не заданы состояния прошлых ключей и значений) формы(batch_size, unprocessed_length), а не всеinput_idsформы(batch_size, sequence_length). - use_cache (
bool, необязательный) — Если установлено вTrue, возвращаются состояния ключей и значенийpast_key_values, которые можно использовать для ускорения декодирования (см.past_key_values). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], необязательный, по умолчанию0) — Если передано значение типаint, вычисляет logits для последнихlogits_to_keepтокенов. Если указано0, logits вычисляются для всехinput_ids(особый случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типаtorch.Tensor, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (один размер для batch и длины последовательности).
Возвращает
CausalLMOutputWithCrossAttentions или tuple(torch.FloatTensor)
Объект CausalLMOutputWithCrossAttentions или кортеж
torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (XLMRobertaConfig) и входных данных.
Метод forward класса XLMRobertaForCausalLM 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.FloatTensorформы(1,), необязательный, возвращается, если заданlabels) — Потери языковой модели (для предсказания следующего токена).logits (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.FloatTensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + 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.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_attentions=Trueили еслиconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.FloatTensor(по одному для каждого слоя) 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.
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили когдаconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.FloatTensor(по одному для каждого слоя) формы(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Веса кросс-внимания после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.
past_key_values (
Cache, необязательный, возвращается при передачеuse_cache=Trueили когдаconfig.use_cache=True) — это экземпляр Cache. Подробнее см. в нашем руководстве по кэшу kv.Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках внимания), которые можно использовать (см. вход
past_key_values) для ускорения последовательного декодирования.
Пример:
>>> from transformers import AutoTokenizer, XLMRobertaForCausalLM, AutoConfig
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> config.is_decoder = True
>>> model = XLMRobertaForCausalLM.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base", config=config)
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> prediction_logits = outputs.logitsXLMRobertaForMaskedLM
класс transformers.XLMRobertaForMaskedLM
< source >( config: XLMRobertaConfig )
Параметры
- config (XLMRobertaConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация по файлу конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.
Модель Xlm Roberta с головой 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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MaskedLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(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().
- attention_mask (
torch.FloatTensorформы(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.
- token_type_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы сегментов токенов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из диапазона [0,1]: 0 соответствует токену предложения A, 1 — токену предложения B. Этот параметр можно использовать только при инициализации модели с параметром type_vocab_size, равным 2. Все значения в этом тензоре должны всегда быть меньше type_vocab_size. Что такое идентификаторы типов токенов?[0,1]:- 0 соответствует токену sentence A,
- 1 соответствует токену предложения B .
Этот параметр можно использовать только при инициализации модели с параметром
type_vocab_sizeсо значением= 2. Все значения в этом тензоре должны всегда быть < type_vocab_size.
- position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска эмбеддингов модели. - encoder_hidden_states (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя энкодера. Используется в кросс-внимании, если модель настроена как декодер. - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Маска для исключения внимания к индексам токенов заполнения во входных данных энкодера. Эта маска используется в кросс-внимании, если модель настроена как декодер. Значения маски выбираются из[0, 1]:- 1 для токенов, которые не замаскированы,
- 0 для токенов, которые замаскированы.
- labels (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне[-100, 0, ..., config.vocab_size](см. docstringinput_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.FloatTensor)
Объект MaskedLMOutput или кортеж
torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (XLMRobertaConfig) и входных данных.
Метод forward класса XLMRobertaForMaskedLM 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.FloatTensorформы(1,), необязательный, возвращается, если заданlabels) — Потери маскированного языкового моделирования (MLM).logits (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.FloatTensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + 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.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_attentions=Trueили еслиconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.FloatTensor(по одному для каждого слоя) 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, XLMRobertaForMaskedLM
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048")
>>> model = XLMRobertaForMaskedLM.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048")
>>> 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)
...XLMRobertaForSequenceClassification
класс transformers.XLMRobertaForSequenceClassification
< source >( config: XLMRobertaConfig )
Параметры
- config (XLMRobertaConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.
Модель XLM-RoBERTa — 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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → SequenceClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(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().
- attention_mask (
torch.FloatTensorформы(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.
- token_type_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы сегментов токенов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из диапазона [0,1]: 0 соответствует токену предложения A, 1 — токену предложения B. Этот параметр можно использовать только при инициализации модели с параметром type_vocab_size, равным 2. Все значения в этом тензоре должны всегда быть меньше type_vocab_size. Что такое идентификаторы типов токенов?[0,1]:- 0 соответствует токену sentence A,
- 1 соответствует токену предложения B .
Этот параметр можно использовать только при инициализации модели с параметром
type_vocab_sizeсо значением= 2. Все значения в этом тензоре должны всегда быть < type_vocab_size.
- position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска эмбеддингов модели. - labels (
torch.LongTensorформы(batch_size,), необязательный) — Метки для вычисления функции потерь классификации/регрессии последовательности. Индексы должны находиться в диапазоне[0, ..., config.num_labels - 1]. Еслиconfig.num_labels == 1, вычисляется функция потерь регрессии (среднеквадратичная ошибка), еслиconfig.num_labels > 1, вычисляется функция потерь классификации (кросс-энтропия).
Возвращает
SequenceClassifierOutput или tuple(torch.FloatTensor)
Объект SequenceClassifierOutput или кортеж
torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (XLMRobertaConfig) и входных данных.
Метод forward класса XLMRobertaForSequenceClassification 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.FloatTensorформы(1,), необязательный, возвращается, если переданlabels) — Потери классификации (или регрессии, если config.num_labels==1).logits (
torch.FloatTensorформы(batch_size, config.num_labels)) — оценки для классификации (или регрессии, если config.num_labels==1) (до применения SoftMax).hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.FloatTensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + 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.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_attentions=Trueили еслиconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.FloatTensor(по одному для каждого слоя) 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, XLMRobertaForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048")
>>> model = XLMRobertaForSequenceClassification.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048")
>>> 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 = XLMRobertaForSequenceClassification.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048", 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, XLMRobertaForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048")
>>> model = XLMRobertaForSequenceClassification.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048", 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 = XLMRobertaForSequenceClassification.from_pretrained(
... "FacebookAI/xlm-mlm-en-2048", 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).lossXLMRobertaForMultipleChoice
класс transformers.XLMRobertaForMultipleChoice
< source >( config: XLMRobertaConfig )
Параметры
- config (XLMRobertaConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.
Модель Xlm Roberta с головой для классификации с множественным выбором (линейный слой поверх пуллинг-выхода и softmax), например, для задач RocStories/SWAG.
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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MultipleChoiceModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, num_choices, sequence_length)) — Индексы токенов входной последовательности в словаре.Индексы можно получить с помощью AutoTokenizer. Подробности см. в PreTrainedTokenizer.encode() и PreTrainedTokenizer.call().
- token_type_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, num_choices, sequence_length), , необязательный) — Индексы сегментов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из диапазона[0,1]:- 0 соответствует токену sentence A,
- 1 соответствует токену предложения B .
Этот параметр можно использовать только при инициализации модели с параметром
type_vocab_sizeсо значением= 2. Все значения в этом тензоре должны всегда быть < type_vocab_size.
- attention_mask (
torch.FloatTensorформы(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.
- labels (
torch.LongTensorформы(batch_size,), необязательный) — Метки для вычисления функции потерь классификации с множественным выбором. Индексы должны находиться в диапазоне[0, ..., num_choices-1], гдеnum_choices— размер второго измерения входных тензоров. (См.input_idsвыше) - position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, num_choices, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбранные в диапазоне[0, config.max_position_embeddings - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensorформы(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.
Возвращает
MultipleChoiceModelOutput или tuple(torch.FloatTensor)
Объект MultipleChoiceModelOutput или кортеж
torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (XLMRobertaConfig) и входных данных.
Метод forward класса XLMRobertaForMultipleChoice 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.FloatTensorформы (1,), необязательный, возвращается, если переданlabels) — Потери классификации.logits (
torch.FloatTensorформы(batch_size, num_choices)) — num_choices — это второе измерение входных тензоров (см. input_ids выше).Оценки классификации (до SoftMax).
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.FloatTensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + 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.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_attentions=Trueили еслиconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.FloatTensor(по одному для каждого слоя) 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, XLMRobertaForMultipleChoice
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048")
>>> model = XLMRobertaForMultipleChoice.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048")
>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0) # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1
>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels) # batch size is 1
>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logitsXLMRobertaForTokenClassification
класс transformers.XLMRobertaForTokenClassification
< source >( config: XLMRobertaConfig )
Параметры
- config (XLMRobertaConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.
Трансформер Xlm Roberta с головой для 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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(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().
- attention_mask (
torch.FloatTensorформы(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.
- token_type_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы сегментов токенов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из диапазона [0,1]: 0 соответствует токену предложения A, 1 — токену предложения B. Этот параметр можно использовать только при инициализации модели с параметром type_vocab_size, равным 2. Все значения в этом тензоре должны всегда быть меньше type_vocab_size. Что такое идентификаторы типов токенов?[0,1]:- 0 соответствует токену sentence A,
- 1 соответствует токену предложения B .
Этот параметр можно использовать только при инициализации модели с параметром
type_vocab_sizeсо значением= 2. Все значения в этом тензоре должны всегда быть < type_vocab_size.
- position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска эмбеддингов модели. - labels (
torch.LongTensorформы(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.FloatTensor)
Объект TokenClassifierOutput или кортеж из
torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (XLMRobertaConfig) и входных данных.
Метод forward класса XLMRobertaForTokenClassification 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.FloatTensorформы(1,), необязательный, возвращается, если заданlabels) — Потери классификации.logits (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Оценки классификации (до SoftMax).hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.FloatTensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + 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.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_attentions=Trueили еслиconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.FloatTensor(по одному для каждого слоя) 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, XLMRobertaForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048")
>>> model = XLMRobertaForTokenClassification.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048")
>>> 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)
...XLMRobertaForQuestionAnswering
класс transformers.XLMRobertaForQuestionAnswering
< source >( config: XLMRobertaConfig )
Параметры
- config (XLMRobertaConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.
Трансформер Xlm Roberta с головой классификации пропусков (span classification) для задач извлекающего ответа на вопросы, таких как SQuAD (линейный слой поверх выходных скрытых состояний для вычисления span start logits и span end logits).
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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonestart_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneend_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → QuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)
Параметры
- input_ids (
torch.LongTensorформы(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().
- attention_mask (
torch.FloatTensorформы(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.
- token_type_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы сегментов токенов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из диапазона [0,1]: 0 соответствует токену предложения A, 1 — токену предложения B. Этот параметр можно использовать только при инициализации модели с параметром type_vocab_size, равным 2. Все значения в этом тензоре должны всегда быть меньше type_vocab_size. Что такое идентификаторы типов токенов?[0,1]:- 0 соответствует токену sentence A,
- 1 соответствует токену предложения B .
Этот параметр можно использовать только при инициализации модели с параметром
type_vocab_sizeсо значением= 2. Все значения в этом тензоре должны всегда быть < type_vocab_size.
- position_ids (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), , необязательный) — Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — При необходимости, вместо передачиinput_idsможно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексыinput_idsпреобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска эмбеддингов модели. - start_positions (
torch.LongTensorформы(batch_size,), необязательный) — Метки для позиции (индекса) начала размеченного фрагмента, используемые для вычисления функции потерь классификации токенов. Позиции ограничиваются длиной последовательности (sequence_length). Позиции, выходящие за пределы последовательности, не учитываются при вычислении функции потерь. - end_positions (
torch.LongTensorформы(batch_size,), необязательный) — Метки для позиции (индекса) конца размеченного фрагмента, используемые для вычисления функции потерь классификации токенов. Позиции ограничиваются длиной последовательности (sequence_length). Позиции, выходящие за пределы последовательности, не учитываются при вычислении функции потерь.
Возвращает
QuestionAnsweringModelOutput или tuple(torch.FloatTensor)
Объект QuestionAnsweringModelOutput или кортеж
torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (XLMRobertaConfig) и входных данных.
Метод forward класса XLMRobertaForQuestionAnswering 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.FloatTensorформы(1,), необязательный, возвращается, если заданlabels) — Суммарная функция потерь для извлечения пролёгов представляет собой сумму кросс-энтропии для начальной и конечной позиций.start_logits (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length)) — Оценки начала спана (до SoftMax).end_logits (
torch.FloatTensorформы(batch_size, sequence_length)) — Оценки конца спана (до SoftMax).hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.FloatTensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + 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.FloatTensor), необязательный, возвращается, если переданоoutput_attentions=Trueили еслиconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.FloatTensor(по одному для каждого слоя) 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, XLMRobertaForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048")
>>> model = XLMRobertaForQuestionAnswering.from_pretrained("FacebookAI/xlm-mlm-en-2048")
>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"
>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... outputs = model(**inputs)
>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()
>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...
>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])
>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
...