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I-BERT

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Este modelo se publicó en HF papers el 2021-01-05 y se contribuyó a Hugging Face Transformers el 2021-02-26.

I-BERT

Resumen

El modelo I-BERT fue propuesto en I-BERT: Integer-only BERT Quantization por Sehoon Kim, Amir Gholami, Zhewei Yao, Michael W. Mahoney y Kurt Keutzer. Es una versión cuantizada de RoBERTa que ejecuta la inferencia hasta cuatro veces más rápido.

El resumen del artículo es el siguiente:

Los modelos basados en Transformers, como BERT y RoBERTa, han logrado resultados de última generación en muchas tareas de procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, su huella de memoria, la latencia de inferencia y el consumo de energía son prohibitivos para una inferencia eficiente en el borde, e incluso en el centro de datos. Si bien la cuantización puede ser una solución viable para esto, el trabajo anterior sobre la cuantización de modelos basados en Transformers utiliza aritmética de punto flotante durante la inferencia, lo que no permite aprovechar de manera eficiente las unidades lógicas solo de enteros, como los recientes Turing Tensor Cores, o los procesadores ARM tradicionales solo de enteros. En este trabajo, proponemos I-BERT, un nuevo esquema de cuantización para modelos basados en Transformers que cuantiza toda la inferencia con aritmética solo de enteros. Basado en métodos de aproximación ligeros y solo de enteros para operaciones no lineales, por ejemplo, GELU, Softmax y Layer Normalization, I-BERT realiza una inferencia de BERT de extremo a extremo solo con enteros, sin ningún cálculo de punto flotante. Evaluamos nuestro enfoque en tareas descendientes de GLUE utilizando RoBERTa-Base/Large. Mostramos que, en ambos casos, I-BERT logra una precisión similar (y ligeramente superior) en comparación con la línea base de precisión completa. Además, nuestra implementación preliminar de I-BERT muestra una aceleración de 2.4 a 4.0x para la inferencia INT8 en un sistema de GPU T4 en comparación con la inferencia FP32. El marco de trabajo se ha desarrollado en PyTorch y se ha publicado como código abierto.

Este modelo fue aportado por kssteven. El código original se puede encontrar aquí.

Recursos

IBertConfig

clase transformers.IBertConfig

< >

( 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 = 2quant_mode: bool = Falseforce_dequant: str = 'none'tie_word_embeddings: bool = True )

Parámetros

  • vocab_size (int, opcional, valor predeterminado 30522) — Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante input_ids.
  • hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 768) — Dimensión de las representaciones ocultas.
  • num_hidden_layers (int, opcional, valor predeterminado 12) — Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 12) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
  • intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 3072) — Dimensión de las representaciones del MLP.
  • hidden_act (str, opcional, valor predeterminado gelu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • hidden_dropout_prob (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.1) — La probabilidad de dropout para todas las capas totalmente conectadas en las incrustaciones, el codificador y el pooler.
  • attention_probs_dropout_prob (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.1) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención.
  • max_position_embeddings (int, opcional, valor predeterminado 512) — La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo.
  • type_vocab_size (int, opcional, valor predeterminado 2) — El tamaño del vocabulario de los token_type_ids pasados al llamar a IBertModel
  • initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
  • layer_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-12) — El epsilon utilizado por las capas de normalización de capa.
  • pad_token_id (int, opcional, valor predeterminado 1) — Id del token utilizado para el relleno en el vocabulario.
  • bos_token_id (int, opcional, valor predeterminado 0) — Id del token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional, valor predeterminado 2) — Identificador de token utilizado para el fin de secuencia en el vocabulario.
  • quant_mode (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe cuantizar el modelo o no.
  • force_dequant (str, opcional, valor predeterminado "none") — Fuerza la descuantización de una capa no lineal específica. Las capas descuantizadas se ejecutan a continuación con precisión completa. Se admiten "none", "gelu", "softmax", "layernorm" y "nonlinear". De forma predeterminada, se establece como "none", lo que no descuantiza ninguna capa. Especifique "gelu", "softmax" o "layernorm" para descuantizar GELU, Softmax o LayerNorm, respectivamente. "nonlinear" descuantiza todas las capas no lineales, es decir, GELU, Softmax y LayerNorm.
  • tie_word_embeddings (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeo tied_weights_keys del modelo.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un IBertModel. Se utiliza para instanciar un modelo Ibert según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de kssteven/ibert-roberta-base

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

IBertModel

clase transformers.IBertModel

< >

( config: IBertConfigadd_pooling_layer = True )

Parámetros

  • config (IBertConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.
  • add_pooling_layer (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe añadir una capa de pooling

El modelo Ibert básico que genera estados ocultos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

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] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • token_type_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en [0, 1]:
    • 0 corresponde a un token de sentence A,
    • 1 corresponde a un token de sentence B.

    ¿Qué son los IDs de tipo de token?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • output_attentions (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los tensores de atención de todas las capas de atención. Consulte attentions en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • output_hidden_states (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los estados ocultos de todas las capas. Consulte hidden_states en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • return_dict (bool, opcional) — Indica si se debe devolver un ModelOutput en lugar de una tupla simple.

Devuelve

BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions o tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (IBertConfig) y las entradas.

El método forward de IBertModel reemplaza el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  • pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True y config.add_cross_attention=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención de la capa de atención cruzada del decodificador, después del softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de atención cruzada.

  • past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

    Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

IBertForMaskedLM

clase transformers.IBertForMaskedLM

< >

( config: IBertConfig )

Parámetros

  • config (IBertConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Ibert con una cabeza de language modeling encima.”

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

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] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → MaskedLMOutput or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • token_type_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en [0, 1]:
    • 0 corresponde a un token de sentence A,
    • 1 corresponde a un token de sentence B.

    ¿Qué son los IDs de tipo de token?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en [-100, 0, ..., config.vocab_size] (ver la docstring de input_ids). Los tokens con índices establecidos en -100 se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en [0, ..., config.vocab_size].
  • output_attentions (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los tensores de atención de todas las capas de atención. Consulte attentions en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • output_hidden_states (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los estados ocultos de todas las capas. Consulte hidden_states en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • return_dict (bool, opcional) — Indica si se debe devolver un ModelOutput en lugar de una tupla simple.

Devuelve

MaskedLMOutput o tuple(torch.Tensor)

Un MaskedLMOutput o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (IBertConfig) y las entradas.

El método forward de IBertForMaskedLM reemplaza el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de modelado de lenguaje enmascarado (MLM).

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, IBertForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base")
>>> model = IBertForMaskedLM.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base")

>>> 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)
...

IBertForSequenceClassification

clase transformers.IBertForSequenceClassification

< >

( config: IBertConfig )

Parámetros

  • config (IBertConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

Modelo transformer I-BERT con una cabeza de clasificación/regresión de secuencias en la parte superior (una capa lineal sobre la salida agrupada), por ejemplo, para tareas GLUE.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

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] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → SequenceClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • token_type_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en [0, 1]:
    • 0 corresponde a un token de sentence A,
    • 1 corresponde a un token de sentence B.

    ¿Qué son los IDs de tipo de token?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size,), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación/regresión de secuencia. Los índices deben estar en [0, ..., config.num_labels - 1]. Si config.num_labels == 1 se calcula una pérdida de regresión (pérdida de error cuadrático medio), si config.num_labels > 1 se calcula una pérdida de clasificación (entropía cruzada).
  • output_attentions (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los tensores de atención de todas las capas de atención. Consulte attentions en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • output_hidden_states (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los estados ocultos de todas las capas. Consulte hidden_states en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • return_dict (bool, opcional) — Indica si se debe devolver un ModelOutput en lugar de una tupla simple.

Devuelve

SequenceClassifierOutput o tuple(torch.Tensor)

Un SequenceClassifierOutput o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (IBertConfig) y las entradas.

El método forward de IBertForSequenceClassification sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1).

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, config.num_labels)) — Puntuaciones de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1) (antes de SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo de clasificación de una sola etiqueta:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, IBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base")
>>> model = IBertForSequenceClassification.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base")

>>> 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 = IBertForSequenceClassification.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base", num_labels=num_labels)

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

Ejemplo de clasificación multietiqueta:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, IBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base")
>>> model = IBertForSequenceClassification.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base", 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 = IBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "kssteven/ibert-roberta-base", 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

IBertForMultipleChoice

clase transformers.IBertForMultipleChoice

< >

( config: IBertConfig )

Parámetros

  • config (IBertConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Ibert con una cabeza de clasificación de opción múltiple en la parte superior (una capa lineal sobre la salida agrupada y un softmax), por ejemplo, para las tareas RocStories/SWAG.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → MultipleChoiceModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, num_choices, sequence_length)) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • token_type_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, num_choices, sequence_length), opcional) — Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en [0, 1]:
    • 0 corresponde a un token de sentence A,
    • 1 corresponde a un token de sentence B.

    ¿Qué son los IDs de tipo de token?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size,), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación de opción múltiple. Los índices deben estar en [0, ..., num_choices-1], donde num_choices es el tamaño de la segunda dimensión de los tensores de entrada. (Véase input_ids arriba)
  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, num_choices, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.max_position_embeddings - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • output_attentions (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los tensores de atención de todas las capas de atención. Consulte attentions en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • output_hidden_states (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los estados ocultos de todas las capas. Consulte hidden_states en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • return_dict (bool, opcional) — Indica si se debe devolver un ModelOutput en lugar de una tupla simple.

Devuelve

MultipleChoiceModelOutput o tuple(torch.Tensor)

Un MultipleChoiceModelOutput o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (IBertConfig) y las entradas.

El método forward de IBertForMultipleChoice reemplaza el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, devuelta cuando se proporciona labels) — Pérdida de clasificación.

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, num_choices)) — num_choices es la segunda dimensión de los tensores de entrada. (ver input_ids arriba).

    Puntuaciones de clasificación (antes de SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, IBertForMultipleChoice
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base")
>>> model = IBertForMultipleChoice.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base")

>>> 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.logits

IBertForTokenClassification

clase transformers.IBertForTokenClassification

< >

( config: IBertConfig )

Parámetros

  • config (IBertConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El transformador Ibert con una cabeza de clasificación de tokens en la parte superior (una capa lineal sobre la salida de los estados ocultos), por ejemplo, para tareas de reconocimiento de entidades nombradas (NER).

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

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] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • token_type_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en [0, 1]:
    • 0 corresponde a un token de sentence A,
    • 1 corresponde a un token de sentence B.

    ¿Qué son los IDs de tipo de token?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación de tokens. Los índices deben estar en [0, ..., config.num_labels - 1].
  • output_attentions (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los tensores de atención de todas las capas de atención. Consulte attentions en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • output_hidden_states (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los estados ocultos de todas las capas. Consulte hidden_states en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • return_dict (bool, opcional) — Indica si se debe devolver un ModelOutput en lugar de una tupla simple.

Devuelve

TokenClassifierOutput o tuple(torch.Tensor)

Un TokenClassifierOutput o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (IBertConfig) y las entradas.

El método forward de IBertForTokenClassification sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de clasificación.

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Puntuaciones de clasificación (antes de SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, IBertForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base")
>>> model = IBertForTokenClassification.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base")

>>> 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)
...

IBertForQuestionAnswering

clase transformers.IBertForQuestionAnswering

< >

( config: IBertConfig )

Parámetros

  • config (IBertConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El transformador Ibert con una cabeza de clasificación de tramos en la parte superior para tareas de respuesta a preguntas extractivas como SQuAD (una capa lineal en la parte superior de la salida de estados ocultos para calcular span start logits y span end logits).

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

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] = Nonestart_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneend_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → QuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • token_type_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en [0, 1]:
    • 0 corresponde a un token de sentence A,
    • 1 corresponde a un token de sentence B.

    ¿Qué son los IDs de tipo de token?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • start_positions (torch.LongTensor de forma (batch_size,), opcional) — Etiquetas para la posición (índice) del inicio del tramo etiquetado para calcular la pérdida de clasificación de tokens. Las posiciones se limitan a la longitud de la secuencia (sequence_length). Las posiciones fuera de la secuencia no se tienen en cuenta para calcular la pérdida.
  • end_positions (torch.LongTensor de forma (batch_size,), opcional) — Etiquetas para la posición (índice) del final del tramo etiquetado para calcular la pérdida de clasificación de tokens. Las posiciones se limitan a la longitud de la secuencia (sequence_length). Las posiciones fuera de la secuencia no se tienen en cuenta para calcular la pérdida.
  • output_attentions (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los tensores de atención de todas las capas de atención. Consulte attentions en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • output_hidden_states (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los estados ocultos de todas las capas. Consulte hidden_states en los tensores devueltos para obtener más detalles.
  • return_dict (bool, opcional) — Indica si se debe devolver un ModelOutput en lugar de una tupla simple.

Devuelve

QuestionAnsweringModelOutput o tuple(torch.Tensor)

Un QuestionAnsweringModelOutput o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (IBertConfig) y las entradas.

El método forward de IBertForQuestionAnswering sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — La pérdida total de extracción de tramos es la suma de una Entropía Cruzada para las posiciones de inicio y fin.

  • start_logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length)) — Puntuaciones de inicio de tramo (antes de SoftMax).

  • end_logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length)) — Puntuaciones de fin de tramo (antes de SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, IBertForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base")
>>> model = IBertForQuestionAnswering.from_pretrained("kssteven/ibert-roberta-base")

>>> 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)
...
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