Hugging Face's logo

Transformers documentation

MegatronBERT

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

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Model ini dipublikasikan di HF papers pada 2019-09-17 dan disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2021-04-08.

MegatronBERT

Ikhtisar

Model MegatronBERT diusulkan dalam Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism oleh Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Raul Puri, Patrick LeGresley, Jared Casper, dan Bryan Catanzaro.

Abstrak dari makalah tersebut adalah sebagai berikut:

Penelitian terbaru dalam pemodelan bahasa menunjukkan bahwa pelatihan model transformer berskala besar mendorong kemajuan state of the art dalam aplikasi Natural Language Processing. Namun, model yang sangat besar dapat menjadi cukup sulit untuk dilatih karena kendala memori. Dalam karya ini, kami menyajikan teknik kami untuk melatih model transformer yang sangat besar dan mengimplementasikan pendekatan paralel model intra-layer yang sederhana dan efisien, yang memungkinkan pelatihan model transformer dengan miliaran parameter. Pendekatan kami tidak memerlukan compiler atau perubahan library baru, bersifat ortogonal dan melengkapi paralelisme model pipeline, serta dapat diimplementasikan sepenuhnya dengan penyisipan beberapa operasi komunikasi di PyTorch native. Kami mengilustrasikan pendekatan ini dengan mengonvergen model berbasis transformer hingga 8,3 miliar parameter menggunakan 512 GPU. Kami mempertahankan 15,1 PetaFLOPs di seluruh aplikasi dengan efisiensi scaling 76% dibandingkan baseline single GPU yang kuat yang mempertahankan 39 TeraFLOPs, yang merupakan 30% dari FLOPs puncak. Untuk menunjukkan bahwa model bahasa besar dapat lebih jauh mendorong state of the art (SOTA), kami melatih model bahasa transformer 8,3 miliar parameter yang mirip dengan GPT-2 dan model 3,9 miliar parameter yang mirip dengan BERT. Kami menunjukkan bahwa perhatian yang cermat terhadap penempatan layer normalization pada model mirip BERT sangat penting untuk mencapai peningkatan kinerja seiring dengan bertambahnya ukuran model. Menggunakan model GPT-2, kami mencapai hasil SOTA pada dataset WikiText103 (10,8 dibandingkan perplexity SOTA 15,8) dan LAMBADA (66,5% dibandingkan akurasi SOTA 63,2%). Model BERT kami mencapai hasil SOTA pada dataset RACE (90,9% dibandingkan akurasi SOTA 89,4%).

Model ini disumbangkan oleh jdemouth. Kode aslinya dapat ditemukan di sini. Repositori tersebut berisi implementasi multi-GPU dan multi-node dari model bahasa Megatron. Secara khusus, repositori ini berisi pendekatan paralel model hibrida yang menggunakan teknik “tensor parallel” dan “pipeline parallel”.

Tips penggunaan

Kami telah menyediakan checkpoint BERT-345M pretrained untuk digunakan dalam evaluasi atau finetuning tugas downstream.

Untuk mengakses checkpoint ini, pertama daftar dan atur Registry CLI NVIDIA GPU Cloud (NGC). Dokumentasi lebih lanjut tentang mengunduh model dapat ditemukan di dokumentasi NGC.

Sebagai alternatif, Anda dapat langsung mengunduh checkpoint menggunakan:

BERT-345M-uncased:

wget --content-disposition https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/megatron_bert_345m/versions/v0.1_uncased/zip
-O megatron_bert_345m_v0_1_uncased.zip

BERT-345M-cased:

wget --content-disposition https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/megatron_bert_345m/versions/v0.1_cased/zip -O
megatron_bert_345m_v0_1_cased.zip

Setelah Anda memperoleh checkpoint dari NVIDIA GPU Cloud (NGC), Anda harus mengonversinya ke format yang dapat dimuat dengan mudah oleh Hugging Face Transformers dan port kode BERT kami.

Perintah berikut memungkinkan Anda melakukan konversi. Kami asumsikan bahwa folder models/megatron_bert berisi megatron_bert_345m_v0_1_{cased, uncased}.zip dan bahwa perintah dijalankan dari dalam folder tersebut:

python3 $PATH_TO_TRANSFORMERS/models/megatron_bert/convert_megatron_bert_checkpoint.py megatron_bert_345m_v0_1_uncased.zip
python3 $PATH_TO_TRANSFORMERS/models/megatron_bert/convert_megatron_bert_checkpoint.py megatron_bert_345m_v0_1_cased.zip

Sumber daya

MegatronBertConfig

kelas transformers.MegatronBertConfig

< >

( 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 = 29056hidden_size: int = 1024num_hidden_layers: int = 24num_attention_heads: int = 16intermediate_size: int = 4096hidden_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 = 0bos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Noneuse_cache: bool = Trueis_decoder: bool = Falseadd_cross_attention: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )

Parameter

  • vocab_size (int, opsional, default 29056) — Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh input_ids.
  • hidden_size (int, opsional, default 1024) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • num_hidden_layers (int, opsional, default 24) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
  • num_attention_heads (int, opsional, default 16) — Jumlah attention head untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
  • intermediate_size (int, opsional, default 4096) — Dimensi representasi MLP.
  • hidden_act (str, opsional, defaultnya gelu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • hidden_dropout_prob (Union[float, int], opsional, default 0.1) — Probabilitas dropout untuk semua lapisan fully connected di embeddings, encoder, dan pooler.
  • attention_probs_dropout_prob (Union[float, int], opsional, default 0.1) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • max_position_embeddings (int, opsional, default 512) — Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini.
  • type_vocab_size (int, opsional, default 2) — Ukuran kosakata dari token_type_ids.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • layer_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-12) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi lapisan.
  • pad_token_id (int, opsional, default 0) — ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.
  • bos_token_id (int, opsional) — ID token yang digunakan untuk awal aliran (beginning-of-stream) dalam kosakata.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opsional) — ID token yang digunakan untuk akhir aliran dalam kosakata.
  • use_cache (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika config.is_decoder=True atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.
  • is_decoder (bool, opsional, default False) — Apakah model digunakan sebagai decoder atau tidak. Jika False, model digunakan sebagai encoder.
  • add_cross_attention (bool, opsional, default False) — Apakah lapisan cross-attention harus ditambahkan ke model.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default True) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Megatron BertModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Megatron Bert sesuai dengan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari nvidia/megatron-bert-uncased-345m

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

>>> from transformers import MegatronBertConfig, MegatronBertModel

>>> # Initializing a MEGATRON_BERT google-bert/bert-base-uncased style configuration
>>> configuration = MegatronBertConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the google-bert/bert-base-uncased style configuration
>>> model = MegatronBertModel(configuration)

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

MegatronBertModel

kelas transformers.MegatronBertModel

< >

( config: MegatronBertConfigadd_pooling_layer = True )

Parameter

  • config (MegatronBertConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.
  • add_pooling_layer (bool, opsional, default True) — Apakah akan menambahkan lapisan pooling

Model Megatron Bert polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • token_type_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token segmen untuk menunjukkan bagian pertama dan kedua dari input. Indeks dipilih dari [0, 1]:
    • 0 sesuai dengan token sentence A,
    • 1 sesuai dengan token sentence B.

    Apa itu token type ID?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • encoder_hidden_states (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention jika model dikonfigurasi sebagai decoder.
  • encoder_attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding dari input encoder. Mask ini digunakan dalam cross-attention jika model dikonfigurasi sebagai decoder. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.
  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • output_attentions (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan tensor attentions dari semua lapisan attention. Lihat attentions di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions atau tuple(torch.Tensor)

A BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (MegatronBertConfig) dan input.

Metode forward dari MegatronBertModel menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

  • pooler_output (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, hidden_size)) — Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan ketika output_attentions=True dan config.add_cross_attention=True diteruskan atau ketika config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian dari lapisan cross-attention decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika config.is_encoder_decoder=True di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

MegatronBertForMaskedLM

kelas transformers.MegatronBertForMaskedLM

< >

( config: MegatronBertConfig )

Parameter

  • config (MegatronBertConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Megatron Bert dengan kepala language modeling di atasnya.”

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: 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)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • token_type_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token segmen untuk menunjukkan bagian pertama dan kedua dari input. Indeks dipilih dari [0, 1]:
    • 0 sesuai dengan token sentence A,
    • 1 sesuai dengan token sentence B.

    Apa itu token type ID?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • encoder_hidden_states (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention jika model dikonfigurasi sebagai decoder.
  • encoder_attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding dari input encoder. Mask ini digunakan dalam cross-attention jika model dikonfigurasi sebagai decoder. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan (masked language modeling). Indeks harus berada dalam [-100, 0, ..., config.vocab_size] (lihat docstring input_ids). Token dengan indeks yang disetel ke -100 diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size].
  • output_attentions (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan tensor attentions dari semua lapisan attention. Lihat attentions di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

MaskedLMOutput atau tuple(torch.Tensor)

A MaskedLMOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (MegatronBertConfig) dan input.

Metode forward dari MegatronBertForMaskedLM menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan ketika labels disediakan) — Masked language modeling (MLM) loss.

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MegatronBertForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m")
>>> model = MegatronBertForMaskedLM.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m")

>>> 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)
...

MegatronBertForCausalLM

kelas transformers.MegatronBertForCausalLM

< >

( config: MegatronBertConfig )

Parameter

  • config (MegatronBertConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model MegatronBert dengan kepala language modeling di atasnya untuk fine-tuning CLM.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs ) → CausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • token_type_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token segmen untuk menunjukkan bagian pertama dan kedua dari input. Indeks dipilih dari [0, 1]:
    • 0 sesuai dengan token sentence A,
    • 1 sesuai dengan token sentence B.

    Apa itu token type ID?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • encoder_hidden_states (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention jika model dikonfigurasi sebagai decoder.
  • encoder_attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding dari input encoder. Mask ini digunakan dalam cross-attention jika model dikonfigurasi sebagai decoder. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa kiri-ke-kanan (prediksi kata berikutnya). Indeks harus berada dalam [-100, 0, ..., config.vocab_size] (lihat docstring input_ids) Token dengan indeks yang disetel ke -100 akan diabaikan (dimasker), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size]
  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • output_attentions (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan tensor attentions dari semua lapisan attention. Lihat attentions di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opsional, default 0) — Jika berupa int, hitung logits untuk logits_to_keep token terakhir. Jika 0, hitung logits untuk semua input_ids (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa torch.Tensor, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

Mengembalikan

CausalLMOutputWithCrossAttentions atau tuple(torch.Tensor)

A CausalLMOutputWithCrossAttentions atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (MegatronBertConfig) dan input.

Metode forward dari MegatronBertForCausalLM menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot cross attention setelah softmax attention, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

Contoh:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MegatronBertForCausalLM, MegatronBertConfig
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-cased-345m")
>>> model = MegatronBertForCausalLM.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-cased-345m", is_decoder=True)

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

>>> prediction_logits = outputs.logits

MegatronBertForNextSentencePrediction

kelas transformers.MegatronBertForNextSentencePrediction

< >

( config: MegatronBertConfig )

Parameter

  • config (MegatronBertConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model MegatronBert dengan kepala next sentence prediction (classification) di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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 ) → NextSentencePredictorOutput or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • token_type_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token segmen untuk menunjukkan bagian pertama dan kedua dari input. Indeks dipilih dari [0, 1]:
    • 0 sesuai dengan token sentence A,
    • 1 sesuai dengan token sentence B.

    Apa itu token type ID?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size,), opsional) — Label untuk menghitung loss prediksi urutan berikutnya (klasifikasi). Input harus berupa pasangan urutan (lihat input_ids docstring). Indeks harus berada dalam [0, 1]:
    • 0 menunjukkan bahwa urutan B adalah kelanjutan dari urutan A,
    • 1 menunjukkan bahwa urutan B adalah urutan acak.
  • output_attentions (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan tensor attentions dari semua lapisan attention. Lihat attentions di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

NextSentencePredictorOutput atau tuple(torch.Tensor)

A NextSentencePredictorOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (MegatronBertConfig) dan input.

Metode forward dari MegatronBertForNextSentencePrediction menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat next_sentence_label diberikan) — Loss prediksi urutan berikutnya (klasifikasi).

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, 2)) — Skor prediksi dari kepala prediksi urutan berikutnya (klasifikasi) (skor kelanjutan True/False sebelum SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MegatronBertForNextSentencePrediction
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-cased-345m")
>>> model = MegatronBertForNextSentencePrediction.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-cased-345m")

>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> next_sentence = "The sky is blue due to the shorter wavelength of blue light."
>>> encoding = tokenizer(prompt, next_sentence, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**encoding, labels=torch.LongTensor([1]))
>>> logits = outputs.logits
>>> assert logits[0, 0] < logits[0, 1]  # next sentence was random

MegatronBertForPreTraining

kelas transformers.MegatronBertForPreTraining

< >

( config: MegatronBertConfigadd_binary_head = True )

Parameter

  • config (MegatronBertConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.
  • add_binary_head (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah akan menambahkan head biner atau tidak.

Model MegatronBert dengan dua head di bagian atas seperti yang dilakukan selama pra-pelatihan: head masked language modeling dan head next sentence prediction (classification).

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • token_type_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token segmen untuk menunjukkan bagian pertama dan kedua dari input. Indeks dipilih dari [0, 1]:
    • 0 sesuai dengan token sentence A,
    • 1 sesuai dengan token sentence B.

    Apa itu token type ID?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan (masked language modeling). Indeks harus berada dalam [-100, 0, ..., config.vocab_size] (lihat docstring input_ids). Token dengan indeks yang disetel ke -100 diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size]
  • next_sentence_label (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size,), opsional) — Label untuk menghitung loss prediksi urutan berikutnya (klasifikasi). Input harus berupa pasangan urutan (lihat input_ids docstring) Indeks harus berada dalam [0, 1]:
    • 0 menunjukkan bahwa urutan B adalah kelanjutan dari urutan A,
    • 1 menunjukkan bahwa urutan B adalah urutan acak.
  • output_attentions (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan tensor attentions dari semua lapisan attention. Lihat attentions di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

MegatronBertForPreTrainingOutput atau tuple(torch.Tensor)

MegatronBertForPreTrainingOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (MegatronBertConfig) dan input.

Metode forward dari MegatronBertForPreTraining menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (*optional*, dikembalikan saat labels disediakan, torch.Tensor dengan bentuk (1,)) — Total loss sebagai jumlah dari masked language modeling loss dan next sequence prediction (classification) loss.

  • prediction_logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • seq_relationship_logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, 2)) — Skor prediksi dari kepala prediksi urutan berikutnya (klasifikasi) (skor kelanjutan True/False sebelum SoftMax).

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MegatronBertForPreTraining
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-cased-345m")
>>> model = MegatronBertForPreTraining.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-cased-345m")

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

>>> prediction_logits = outputs.prediction_logits
>>> seq_relationship_logits = outputs.seq_relationship_logits

MegatronBertForSequenceClassification

kelas transformers.MegatronBertForSequenceClassification

< >

( config: MegatronBertConfig )

Parameter

  • config (MegatronBertConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model transformer MegatronBert dengan kepala klasifikasi/regresi urutan di atasnya (lapisan linear di atas output yang dipool) misalnya untuk tugas GLUE.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • token_type_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token segmen untuk menunjukkan bagian pertama dan kedua dari input. Indeks dipilih dari [0, 1]:
    • 0 sesuai dengan token sentence A,
    • 1 sesuai dengan token sentence B.

    Apa itu token type ID?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size,), opsional) — Label untuk menghitung loss klasifikasi/regresi urutan. Indeks harus berada dalam [0, ..., config.num_labels - 1]. Jika config.num_labels == 1, loss regresi dihitung (Mean-Square loss). Jika config.num_labels > 1, loss klasifikasi dihitung (Cross-Entropy).
  • output_attentions (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan tensor attentions dari semua lapisan attention. Lihat attentions di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

SequenceClassifierOutput atau tuple(torch.Tensor)

A SequenceClassifierOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (MegatronBertConfig) dan input.

Metode forward dari MegatronBertForSequenceClassification menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1).

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, config.num_labels)) — Skor klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1) (sebelum SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh klasifikasi label tunggal:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MegatronBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m")
>>> model = MegatronBertForSequenceClassification.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m")

>>> 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 = MegatronBertForSequenceClassification.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m", num_labels=num_labels)

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

Contoh klasifikasi multi-label:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MegatronBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m")
>>> model = MegatronBertForSequenceClassification.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m", 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 = MegatronBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "nvidia/megatron-bert-uncased-345m", 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

MegatronBertForMultipleChoice

kelas transformers.MegatronBertForMultipleChoice

< >

( config: MegatronBertConfig )

Parameter

  • config (MegatronBertConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Megatron Bert dengan kepala klasifikasi pilihan ganda di atasnya (lapisan linear di atas output yang dipool dan softmax), misalnya untuk tugas RocStories/SWAG.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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 ) → MultipleChoiceModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, num_choices, sequence_length)) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • token_type_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, num_choices, sequence_length), opsional) — Indeks token segmen untuk menunjukkan bagian pertama dan kedua dari input. Indeks dipilih dari [0, 1]:
    • 0 sesuai dengan token sentence A,
    • 1 sesuai dengan token sentence B.

    Apa itu token type ID?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, num_choices, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.max_position_embeddings - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size,), opsional) — Label untuk menghitung loss klasifikasi pilihan ganda. Indeks harus berada dalam [0, ..., num_choices-1] di mana num_choices adalah ukuran dimensi kedua dari tensor input. (Lihat input_ids di atas)
  • output_attentions (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan tensor attentions dari semua lapisan attention. Lihat attentions di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

MultipleChoiceModelOutput atau tuple(torch.Tensor)

A MultipleChoiceModelOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (MegatronBertConfig) dan input.

Metode forward dari MegatronBertForMultipleChoice menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss klasifikasi.

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_choices)) — num_choices adalah dimensi kedua dari tensor input. (lihat input_ids di atas).

    Skor klasifikasi (sebelum SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MegatronBertForMultipleChoice
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m")
>>> model = MegatronBertForMultipleChoice.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m")

>>> 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

MegatronBertForTokenClassification

kelas transformers.MegatronBertForTokenClassification

< >

( config: MegatronBertConfig )

Parameter

  • config (MegatronBertConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Transformer Megatron Bert dengan kepala klasifikasi token di atasnya (lapisan linear di atas output hidden-states), misalnya untuk tugas Named-Entity-Recognition (NER).

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • token_type_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token segmen untuk menunjukkan bagian pertama dan kedua dari input. Indeks dipilih dari [0, 1]:
    • 0 sesuai dengan token sentence A,
    • 1 sesuai dengan token sentence B.

    Apa itu token type ID?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian klasifikasi token. Indeks harus berada dalam [0, ..., config.num_labels - 1].
  • output_attentions (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan tensor attentions dari semua lapisan attention. Lihat attentions di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

TokenClassifierOutput atau tuple(torch.Tensor)

A TokenClassifierOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (MegatronBertConfig) dan input.

Metode forward dari MegatronBertForTokenClassification menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss klasifikasi.

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Skor klasifikasi (sebelum SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MegatronBertForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m")
>>> model = MegatronBertForTokenClassification.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m")

>>> 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)
...

MegatronBertForQuestionAnswering

kelas transformers.MegatronBertForQuestionAnswering

< >

( config: MegatronBertConfig )

Parameter

  • config (MegatronBertConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Transformer Megatron Bert dengan kepala klasifikasi span di atasnya untuk tugas tanya-jawab ekstraktif seperti SQuAD (lapisan linear di atas keluaran hidden-states untuk menghitung span start logits dan span end logits).

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • token_type_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token segmen untuk menunjukkan bagian pertama dan kedua dari input. Indeks dipilih dari [0, 1]:
    • 0 sesuai dengan token sentence A,
    • 1 sesuai dengan token sentence B.

    Apa itu token type ID?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • start_positions (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size,), opsional) — Label untuk posisi (indeks) awal span berlabel untuk menghitung kerugian klasifikasi token. Posisi dibatasi pada panjang sekuens (sequence_length). Posisi di luar sekuens tidak diperhitungkan dalam perhitungan kerugian.
  • end_positions (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size,), opsional) — Label untuk posisi (indeks) akhir dari span berlabel untuk menghitung kerugian klasifikasi token. Posisi dibatasi pada panjang sekuens (sequence_length). Posisi di luar sekuens tidak diperhitungkan dalam perhitungan kerugian.
  • output_attentions (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan tensor attentions dari semua lapisan attention. Lihat attentions di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

QuestionAnsweringModelOutput atau tuple(torch.Tensor)

A QuestionAnsweringModelOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (MegatronBertConfig) dan input.

Metode forward dari MegatronBertForQuestionAnswering menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Total loss ekstraksi span adalah jumlah dari Cross-Entropy untuk posisi awal dan akhir.

  • start_logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length)) — Skor awal span (sebelum SoftMax).

  • end_logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length)) — Skor akhir span (sebelum SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MegatronBertForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m")
>>> model = MegatronBertForQuestionAnswering.from_pretrained("nvidia/megatron-bert-uncased-345m")

>>> 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)
...
Update on GitHub

←MBart dan MBart-50 Mellum→