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BertGeneration

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Este modelo se publicó en HF papers el 29-07-2019 y se contribuyó a Hugging Face Transformers el 16-11-2020.

BertGeneration

BertGeneration aprovecha puntos de control preentrenados de BERT para tareas de secuencia a secuencia con la arquitectura EncoderDecoderModel. BertGeneration adapta el BERT para tareas generativas.

Puedes encontrar todos los puntos de control originales de BERT en la colección BERT.

Este modelo fue aportado por patrickvonplaten.

Haz clic en los modelos BertGeneration en la barra lateral derecha para ver más ejemplos de cómo aplicar BertGeneration a diferentes tareas de generación de secuencias.

El siguiente ejemplo demuestra cómo usar BertGeneration con EncoderDecoderModel para tareas de secuencia a secuencia.

AutoModel
from transformers import AutoTokenizer, EncoderDecoderModel


model = EncoderDecoderModel.from_pretrained("google/roberta2roberta_L-24_discofuse", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/roberta2roberta_L-24_discofuse")

input_ids = tokenizer(
    "Plants create energy through ", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
).input_ids

outputs = model.generate(input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

La cuantización reduce la carga de memoria de los modelos grandes al representar los pesos con una precisión inferior. Consulte el resumen de Cuantización para conocer más backends de cuantización disponibles.

El ejemplo siguiente utiliza BitsAndBytesConfig para cuantizar los pesos a 4 bits.

import torch

from transformers import AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, EncoderDecoderModel


# Configure 4-bit quantization
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
)

model = EncoderDecoderModel.from_pretrained(
    "google/roberta2roberta_L-24_discofuse",
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/roberta2roberta_L-24_discofuse")

input_ids = tokenizer(
    "Plants create energy through ", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
).input_ids

outputs = model.generate(input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Notas

  • BertGenerationEncoder y BertGenerationDecoder deben usarse en combinación con EncoderDecoderModel para tareas de secuencia a secuencia.

    from transformers import BertGenerationEncoder, BertGenerationDecoder, BertTokenizer, EncoderDecoderModel

# leverage checkpoints for Bert2Bert model
# use BERT's cls token as BOS token and sep token as EOS token
encoder = BertGenerationEncoder.from_pretrained("google-bert/bert-large-uncased", bos_token_id=101, eos_token_id=102)
# add cross attention layers and use BERT's cls token as BOS token and sep token as EOS token
decoder = BertGenerationDecoder.from_pretrained(
    "google-bert/bert-large-uncased", add_cross_attention=True, is_decoder=True, bos_token_id=101, eos_token_id=102
)
bert2bert = EncoderDecoderModel(encoder=encoder, decoder=decoder)

# create tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-large-uncased")

input_ids = tokenizer(
    "This is a long article to summarize", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
).input_ids
labels = tokenizer("This is a short summary", return_tensors="pt").to(model.device).input_ids

# train
loss = bert2bert(input_ids=input_ids, decoder_input_ids=labels, labels=labels).loss
loss.backward()

  • Para la generación de resúmenes, la división de oraciones, la fusión de oraciones y la traducción, no se requieren tokens especiales para la entrada.

  • No se debe añadir un token EOS al final de la entrada para la mayoría de las tareas de generación.

BertGenerationConfig

clase transformers.BertGenerationConfig

< >

( 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 = 50358hidden_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 = 512initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-12pad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = 2eos_token_id: int | list[int] | None = 1use_cache: bool = Trueis_decoder: bool = Falseadd_cross_attention: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )

Parámetros

  • vocab_size (int, opcional, valor predeterminado 50358) — Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante input_ids.
  • hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 1024) — Dimensión de las representaciones ocultas.
  • num_hidden_layers (int, opcional, valor predeterminado 24) — Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 16) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
  • intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 4096) — 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.
  • 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 0) — Id del token utilizado para el relleno en el vocabulario.
  • bos_token_id (int, opcional, valor predeterminado 2) — Id del token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional, valor predeterminado 1) — Identificador de token utilizado para el fin de secuencia en el vocabulario.
  • use_cache (bool, opcional, valor predeterminado True) — Indica si el modelo debe devolver las últimas claves/valores de atención (no utilizado por todos los modelos). Solo es relevante si config.is_decoder=True o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador.
  • is_decoder (bool, opcional, valor predeterminado False) — Indica si el modelo se utiliza como decodificador o no. Si es False, el modelo se utiliza como codificador.
  • add_cross_attention (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se deben añadir capas de atención cruzada al modelo.
  • 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 Bert GenerationModel. Se utiliza para instanciar un modelo Bert Generation según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de google/bert_for_seq_generation_L-24_bbc_encoder

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.

Ejemplos:

>>> from transformers import BertGenerationConfig, BertGenerationEncoder

>>> # Initializing a BertGeneration config
>>> configuration = BertGenerationConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the config
>>> model = BertGenerationEncoder(configuration)

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

BertGenerationTokenizer

clase transformers.BertGenerationTokenizer

< >

( vocab_filebos_token = '<s>'eos_token = '</s>'unk_token = '<unk>'pad_token = '<pad>'sep_token = '<::::>'sp_model_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs )

Parámetros

  • vocab_file (str) — archivo de SentencePiece (generalmente tiene la extensión .spm) que contiene el vocabulario necesario para instanciar un tokenizador.
  • bos_token (str, opcional, valor predeterminado "<s>") — El token de inicio de secuencia.
  • eos_token (str, opcional, por defecto "</s>") — El token de fin de secuencia.
  • unk_token (str, opcional, valor predeterminado "<unk>") — El token desconocido. Un token que no está en el vocabulario no se puede convertir en un ID y se establece como este token en su lugar.
  • pad_token (str, opcional, valor predeterminado "<pad>") — El token utilizado para el relleno, por ejemplo, al agrupar secuencias de diferentes longitudes.
  • sep_token (str, opcional, valor predeterminado "< --:::>"): El token separador, que se utiliza al construir una secuencia a partir de varias secuencias, por ejemplo, dos secuencias para la clasificación de secuencias o un texto y una pregunta para la respuesta a preguntas. También se utiliza como el último token de una secuencia construida con tokens especiales.
  • sp_model_kwargs (dict, opcional) — Se pasará al SentencePieceProcessor.__init__() método. El envoltorio de Python para SentencePiece se puede utilizar, entre otras cosas, para configurar:

    • enable_sampling: Habilita la regularización de subpalabras.

    • nbest_size: Parámetros de muestreo para unigramas. No válido para BPE-Dropout.

      • nbest_size = {0,1}: No se realiza muestreo.
      • nbest_size > 1: muestrea de los resultados de nbest_size.
      • nbest_size < 0: se asume que nbest_size es infinito y se muestrea de todas las hipótesis (lattice) utilizando el algoritmo de filtrado hacia adelante y muestreo hacia atrás.

    • alpha: Parámetro de suavizado para la muestreo de unigramas y probabilidad de descarte para las operaciones de fusión en BPE-dropout.

Construye un tokenizador de BertGeneration. Basado en SentencePiece.

Este tokenizador hereda de PreTrainedTokenizer, que contiene la mayoría de los métodos principales. Los usuarios deben consultar esta superclase para obtener más información sobre dichos métodos.

save_vocabulary

< >

( save_directory: strfilename_prefix: str | None = None ) → tuple(str)

Parámetros

  • save_directory (str) — El directorio en el que se guardará el vocabulario.
  • filename_prefix (str, opcional) — Un prefijo opcional para añadir al nombre de los archivos guardados.

Devuelve

tuple(str)

Rutas a los archivos guardados.

Guarde el vocabulario de sentencepiece (copie el archivo original) en un directorio.

BertGenerationEncoder

clase transformers.BertGenerationEncoder

< >

( config: BertGenerationConfig )

Parámetros

  • config (BertGenerationConfig) — 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 transformer de BertGeneration básico que genera estados ocultos sin ningún cabezal específico 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.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.Tensor 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?

  • position_ids (torch.Tensor 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.
  • encoder_hidden_states (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del codificador. Se utiliza en la atención cruzada si el modelo está configurado como decodificador.
  • encoder_attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno de la entrada del codificador. Esta máscara se utiliza en la atención cruzada si el modelo está configurado como decodificador. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.
  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).

Devuelve

BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions o tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 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 (BertGenerationConfig) y las entradas.

El método forward de BertGenerationEncoder 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.

  • 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.

    Si se utiliza past_key_values, solo se genera el último hidden-state de las secuencias con forma (batch_size, 1, hidden_size).

  • 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.

  • 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.

BertGenerationDecoder

clase transformers.BertGenerationDecoder

< >

( config: BertGenerationConfig )

Parámetros

  • config (BertGenerationConfig) — 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 BertGeneration con una cabeza de language modeling en la parte superior para el ajuste fino de CLM.

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.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.Tensor 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?

  • position_ids (torch.Tensor 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.
  • encoder_hidden_states (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del codificador. Se utiliza en la atención cruzada si el modelo está configurado como decodificador.
  • encoder_attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno de la entrada del codificador. Esta máscara se utiliza en la atención cruzada si el modelo está configurado como decodificador. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje de izquierda a derecha (predicción de la siguiente palabra). 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]
  • past_key_values (tuple[tuple[torch.Tensor]], opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, valor predeterminado 0) — Si es un int, calcula los logits para los últimos logits_to_keep tokens. Si es 0, calcula los logits para todos los input_ids (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos solo para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un torch.Tensor, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).

Devuelve

CausalLMOutputWithCrossAttentions o tuple(torch.Tensor)

Un CausalLMOutputWithCrossAttentions 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 (BertGenerationConfig) y las entradas.

El método forward de BertGenerationDecoder 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 modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).

  • 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.

  • cross_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 las atenciones cruzadas 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 atención) que se pueden utilizar (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, BertGenerationDecoder, BertGenerationConfig
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bert_for_seq_generation_L-24_bbc_encoder")
>>> config = BertGenerationConfig.from_pretrained("google/bert_for_seq_generation_L-24_bbc_encoder")
>>> config.is_decoder = True
>>> model = BertGenerationDecoder.from_pretrained(
...     "google/bert_for_seq_generation_L-24_bbc_encoder", config=config
... )

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

>>> prediction_logits = outputs.logits
Update on GitHub

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