# BigBird [BigBird](https://huggingface.co/papers/2007.14062) es un modelo transformer diseñado para manejar longitudes de secuencia de hasta 4096, en comparación con las 512 de [BERT](./bert). Los transformers tradicionales tienen dificultades con entradas largas porque la atención se vuelve muy costosa a medida que aumenta la longitud de la secuencia. BigBird resuelve esto utilizando un mecanismo de atención dispersa, lo que significa que no intenta analizar todo a la vez. En su lugar, combina atención local, atención aleatoria y algunos tokens globales para procesar toda la entrada. Esta combinación le ofrece lo mejor de ambos mundos. Mantiene la computación eficiente y, al mismo tiempo, captura suficiente de la secuencia para comprenderla bien. Por ello, BigBird es excelente para tareas que implican documentos largos, como la respuesta a preguntas, la resumición y las aplicaciones genómicas. Puedes encontrar todos los puntos de control originales de BigBird bajo la organización [Google](https://huggingface.co/google?search_models=bigbird). > [!TIP] > Haz clic en los modelos BigBird en la barra lateral derecha para ver más ejemplos de cómo aplicar BigBird a diferentes tareas de lenguaje. El siguiente ejemplo demuestra cómo predecir el token `[MASK]` con [Pipeline](/docs/transformers/main/es/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoModel) y desde la línea de comandos. ```python from transformers import pipeline pipeline = pipeline( task="fill-mask", model="google/bigbird-roberta-base", device=0 ) pipeline("Plants create [MASK] through a process known as photosynthesis.") ``` ```python import torch from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "google/bigbird-roberta-base", ) model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained( "google/bigbird-roberta-base", device_map="auto", ) inputs = tokenizer("Plants create [MASK] through a process known as photosynthesis.", return_tensors="pt").to(model.device) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) predictions = outputs.logits masked_index = torch.where(inputs['input_ids'] == tokenizer.mask_token_id)[1] predicted_token_id = predictions[0, masked_index].argmax(dim=-1) predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id) print(f"The predicted token is: {predicted_token}") ``` ## Notas - Las entradas deben rellenarse a la derecha porque BigBird utiliza incrustaciones de posición absoluta. - BigBird admite la atención `original_full` y `block_sparse`. Si la longitud de la secuencia de entrada es inferior a 1024, se recomienda usar `original_full`, ya que los patrones dispersos no ofrecen mucha ventaja para entradas más pequeñas. - La implementación actual utiliza un tamaño de ventana de 3 bloques y 2 bloques globales, solo admite la implementación ITC y no admite `num_random_blocks=0`. - La longitud de la secuencia debe ser divisible por el tamaño del bloque. ## Recursos - Lee la publicación de blog de [BigBird](https://huggingface.co/blog/big-bird) para obtener más detalles sobre cómo funciona su atención. ## BigBirdConfig[[transformers.BigBirdConfig]] #### transformers.BigBirdConfig[[transformers.BigBirdConfig]] ```python transformers.BigBirdConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 50358, hidden_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, intermediate_size: int = 3072, hidden_act: str = 'gelu_new', hidden_dropout_prob: float | int = 0.1, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1, max_position_embeddings: int = 4096, type_vocab_size: int = 2, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-12, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, sep_token_id: int | None = 66, attention_type: str = 'block_sparse', use_bias: bool = True, rescale_embeddings: bool = False, block_size: int = 64, num_random_blocks: int = 3, classifier_dropout: float | int | None = None, is_decoder: bool = False, add_cross_attention: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/configuration_big_bird.py#L24) **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 `768`) : Dimensión de las representaciones ocultas. num_hidden_layers (`int`, *opcional*, valor predeterminado `12`) : Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer. num_attention_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `12`) : Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer. intermediate_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `3072`) : Dimensión de las representaciones MLP. hidden_act (`str`, *opcional*, valor predeterminado `gelu_new`) : 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 los embeddings, 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 `4096`) : La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo. type_vocab_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `2`) : El tamaño del vocabulario de `token_type_ids`. initializer_range (`float`, *opcional*, valor predeterminado `0.02`) : La desviación estándar de 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 capas. use_cache (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si el modelo debe devolver las últimas atenciones de claves/valores (no se utiliza en todos los modelos). Solo es relevante si `config.is_decoder=True` o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador. pad_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `0`) : Id de token utilizado para el relleno en el vocabulario. bos_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `1`) : Identificador de token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*, valor predeterminado `2`) : Identificador de token utilizado para el fin de la secuencia en el vocabulario. sep_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `66`) : Id del token utilizado como separador en el vocabulario. attention_type (`str`, *opcional*, valor predeterminado `"block_sparse"`) : Si se debe usar la atención dispersa por bloques (con complejidad n) introducida en el artículo o la capa de atención original (con complejidad n^2). Los valores posibles son `"original_full"` y `"block_sparse"`. use_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se usa sesgo en query, key y value. rescale_embeddings (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Si se deben reescalar los embeddings con (hidden_size ** 0.5). block_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado 64) : Tamaño de cada bloque. Útil solo cuando `attention_type == "block_sparse"`. num_random_blocks (`int`, *opcional*, valor predeterminado 3) : Cada consulta prestará atención a este número de bloques aleatorios. Útil solo cuando `attention_type == "block_sparse"`. classifier_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*) : La proporción de dropout para el clasificador. is_decoder (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si el modelo se utiliza como decodificador. 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`) : Indica si se deben vincular las incrustaciones de pesos según el mapeo `tied_weights_keys` del modelo. Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un BigBirdModel. Se utiliza para instanciar un modelo Big Bird según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [google/bigbird-roberta-base](https://huggingface.co/google/bigbird-roberta-base) Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información. Ejemplo: ```python >>> from transformers import BigBirdConfig, BigBirdModel >>> # Initializing a BigBird google/bigbird-roberta-base style configuration >>> configuration = BigBirdConfig() >>> # Initializing a model (with random weights) from the google/bigbird-roberta-base style configuration >>> model = BigBirdModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## BigBirdTokenizer[[transformers.BigBirdTokenizer]] #### transformers.BigBirdTokenizer[[transformers.BigBirdTokenizer]] ```python transformers.BigBirdTokenizer(vocab: str | dict | list | None = None, unk_token = '', bos_token = '', eos_token = '', pad_token = '', sep_token = '[SEP]', mask_token = '[MASK]', cls_token = '[CLS]', add_prefix_space = True, **kwargs) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/tokenization_big_bird.py#L31) **Parámetros:** vocab (`str`, `dict` o `list`, *opcional*) : Diccionario de vocabulario personalizado. Si no se proporciona, el vocabulario se carga desde vocab_file. unk_token (`str`, *opcional*, valor predeterminado `""`) : 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. bos_token (`str`, *opcional*, valor predeterminado `""`) : El token de inicio de secuencia que se utilizó durante el preentrenamiento. Puede usarse como token de clasificador de secuencias. Al construir una secuencia con tokens especiales, este no es el token que se utiliza para el inicio de la secuencia. El token que se utiliza es `cls_token`. eos_token (`str`, *opcional*, valor predeterminado `""`) : El token de fin de secuencia. .. note:: Al construir una secuencia con tokens especiales, este no es el token que se utiliza para el fin de secuencia. El token que se utiliza es `sep_token`. pad_token (`str`, *opcional*, valor predeterminado `""`) : El token utilizado para el relleno, por ejemplo, al agrupar secuencias de diferentes longitudes. sep_token (`str`, *opcional*, valor predeterminado `"[SEP]"`) : 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. mask_token (`str`, *opcional*, valor predeterminado `"[MASK]"`) : El token utilizado para enmascarar valores. Este es el token que se emplea al entrenar este modelo con modelado de lenguaje enmascarado. Es el token que el modelo intentará predecir. cls_token (`str`, *opcional*, valor predeterminado `"[CLS]"`) : El token clasificador que se utiliza al realizar clasificación de secuencias (clasificación de la secuencia completa en lugar de clasificación por token). Es el primer token de la secuencia cuando se construye con tokens especiales. add_prefix_space (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe añadir un espacio inicial a la entrada. Esto permite tratar la palabra inicial como cualquier otra palabra. vocab_file (`str`, *opcional*) : archivo [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece) (generalmente con extensión *.spm*) que contiene el vocabulario necesario para instanciar un tokenizador. tokenizer_file (`str`, *opcional*) : Ruta a un archivo JSON de tokenizers que contiene la serialización de un tokenizador. Construye un tokenizador BigBird "rápido" (respaldado por la biblioteca *tokenizers* de HuggingFace). Se basa en [Unigram](https://huggingface.co/docs/tokenizers/python/latest/components.html?highlight=unigram#models). Este tokenizador hereda de [PreTrainedTokenizerFast](/docs/transformers/main/es/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend), que contiene la mayoría de los métodos principales. Los usuarios deben consultar esta superclase para obtener más información sobre dichos métodos #### get_special_tokens_mask[[transformers.BigBirdTokenizer.get_special_tokens_mask]] ```python get_special_tokens_mask(token_ids_0: list[int], token_ids_1: list[int] | None = None, already_has_special_tokens: bool = False) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_base.py#L1338) **Parámetros:** token_ids_0 : Lista de IDs de la secuencia (posiblemente ya formateada). token_ids_1 : No se utiliza cuando `already_has_special_tokens=True`. En ese caso, debe ser None. already_has_special_tokens : Si la secuencia ya está formateada con tokens especiales. **Devuelve:** Una lista de enteros en el rango [0, 1] 1 para un token especial, 0 para un token de secuencia. Obtener los ids de secuencia de una lista de tokens a la que no se le han añadido tokens especiales. Para los tokenizadores rápidos, los collators de datos llaman a esta función con `already_has_special_tokens=True` para construir una máscara sobre una secuencia ya formateada. En ese caso, calculamos la máscara comprobando la pertenencia a `all_special_ids`. #### save_vocabulary[[transformers.BigBirdTokenizer.save_vocabulary]] ```python save_vocabulary(save_directory: str, filename_prefix: str | None = None) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_tokenizers.py#L546) ## Salidas específicas de BigBird[[transformers.models.big_bird.modeling_big_bird.BigBirdForPreTrainingOutput]] #### transformers.models.big_bird.modeling_big_bird.BigBirdForPreTrainingOutput[[transformers.models.big_bird.modeling_big_bird.BigBirdForPreTrainingOutput]] ```python transformers.models.big_bird.modeling_big_bird.BigBirdForPreTrainingOutput(loss: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prediction_logits: typing.Optional[torch.Tensor] = None, seq_relationship_logits: typing.Optional[torch.Tensor] = None, hidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = None, attentions: tuple[torch.Tensor] | None = None) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L1425) **Parámetros:** loss (`*optional*`, returned when `labels` is provided, `torch.Tensor` of shape `(1,)`) : Total loss as the sum of the masked language modeling loss and the next sequence prediction (classification) loss. prediction_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 del SoftMax). seq_relationship_logits (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, 2)`) : Puntuaciones de predicción de la cabeza de predicción de la siguiente secuencia (clasificación) (puntuaciones de continuación True/False antes del SoftMax). hidden_states (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) : Tupla de `torch.Tensor` (uno para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + uno 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 de embedding iniciales opcionales. attentions (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) : Tupla de `torch.Tensor` (uno por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención después del softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. Tipo de salida de [BigBirdForPreTraining](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForPreTraining). ## BigBirdModel[[transformers.BigBirdModel]] #### transformers.BigBirdModel[[transformers.BigBirdModel]] ```python transformers.BigBirdModel(config: BigBirdConfig, add_pooling_layer = True) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L1467) **Parámetros:** config ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. add_pooling_layer (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe añadir una capa de pooling El modelo Big Bird básico que emite estados ocultos sin ningún cabezal específico en la parte superior. Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte 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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.BigBirdModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L1528) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) 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 la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`: - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*. [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) 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 tokens que **no están enmascarados**, - 0 para 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 utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos 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](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada. El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada. Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados 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 valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`). **Devuelve:** [BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions) o `tuple(torch.Tensor)` Un [BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) y las entradas. El método forward de [BigBirdModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdModel) 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 preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo. - **pooler_output** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, hidden_size)`) -- Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. - **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` y `config.add_cross_attention=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención de la capa de atención cruzada del decodificador, después del softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de atención cruzada. - **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). 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. ## BigBirdForPreTraining[[transformers.BigBirdForPreTraining]] #### transformers.BigBirdForPreTraining[[transformers.BigBirdForPreTraining]] ```python transformers.BigBirdForPreTraining(config: BigBirdConfig) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L1761) #### forward[[transformers.BigBirdForPreTraining.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, next_sentence_label: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L1783) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) 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 la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`: - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*. [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (ver la docstring de `input_ids`). Los tokens con índices establecidos en `-100` se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en `[0, ..., config.vocab_size]`. next_sentence_label (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de predicción de la siguiente secuencia (clasificación). Si se especifica, la pérdida nsp se añadirá a la pérdida masked_lm. La entrada debe ser un par de secuencias (ver la docstring de `input_ids`). Los índices deben estar en `[0, 1]`: - 0 indica que la secuencia B es una continuación de la secuencia A, - 1 indica que la secuencia B es una secuencia aleatoria. **Devuelve:** [BigBirdForPreTrainingOutput](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.models.big_bird.modeling_big_bird.BigBirdForPreTrainingOutput) o `tuple(torch.Tensor)` Un [BigBirdForPreTrainingOutput](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.models.big_bird.modeling_big_bird.BigBirdForPreTrainingOutput) 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 ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) y las entradas. El método forward de [BigBirdForPreTraining](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForPreTraining) 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 preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **loss** (`*optional*`, se devuelve cuando se proporciona `labels`, `torch.Tensor` de forma `(1,)`) -- Pérdida total como la suma de la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado y la pérdida de predicción de la siguiente secuencia (clasificación). - **prediction_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). - **seq_relationship_logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, 2)`) -- Puntuaciones de predicción de la cabeza de predicción de la siguiente secuencia (clasificación) (puntuaciones de continuación True/False antes del SoftMax). - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. Ejemplo: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForPreTraining >>> import torch >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") >>> model = BigBirdForPreTraining.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") >>> 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 ``` ## BigBirdForCausalLM[[transformers.BigBirdForCausalLM]] #### transformers.BigBirdForCausalLM[[transformers.BigBirdForCausalLM]] ```python transformers.BigBirdForCausalLM(config: BigBirdConfig) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L1972) **Parámetros:** config ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. Modelo BigBird con una cabeza de `language modeling` en la parte superior para el ajuste fino de CLM. Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte 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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.BigBirdForCausalLM.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L1997) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) 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 la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`: - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*. [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) 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 tokens que **no están enmascarados**, - 0 para 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 utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos 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](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada. El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada. Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`. 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]`. use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `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`, se calculan los logits para los últimos `logits_to_keep` tokens. Si es `0`, se calculan los logits para todos los `input_ids` (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos únicamente 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](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) o `tuple(torch.Tensor)` Un [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.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 ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) y las entradas. El método forward de [BigBirdForCausalLM](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForCausalLM) 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 preprocesamiento y posprocesamiento, 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*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + 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](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). 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: ```python ``` ## BigBirdForMaskedLM[[transformers.BigBirdForMaskedLM]] #### transformers.BigBirdForMaskedLM[[transformers.BigBirdForMaskedLM]] ```python transformers.BigBirdForMaskedLM(config: BigBirdConfig) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L1856) **Parámetros:** config ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. El modelo Big Bird con una cabeza de `language modeling` en la parte superior." Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte 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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.BigBirdForMaskedLM.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L1884) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) 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 la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`: - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*. [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) 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 tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (ver la docstring de `input_ids`). Los tokens con índices establecidos en `-100` se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en `[0, ..., config.vocab_size]`. **Devuelve:** [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) o `tuple(torch.Tensor)` Un [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) y las entradas. El método forward de [BigBirdForMaskedLM](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForMaskedLM) 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 preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de modelado de lenguaje enmascarado (MLM). - **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. Ejemplo: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForMaskedLM >>> from datasets import load_dataset >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") >>> model = BigBirdForMaskedLM.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") >>> squad_ds = load_dataset("rajpurkar/squad_v2", split="train") >>> # select random long article >>> LONG_ARTICLE_TARGET = squad_ds[81514]["context"] >>> # select random sentence >>> LONG_ARTICLE_TARGET[332:398] 'the highest values are very close to the theoretical maximum value' >>> # add mask_token >>> LONG_ARTICLE_TO_MASK = LONG_ARTICLE_TARGET.replace("maximum", "[MASK]") >>> inputs = tokenizer(LONG_ARTICLE_TO_MASK, return_tensors="pt") >>> # long article input >>> list(inputs["input_ids"].shape) [1, 919] >>> 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) 'maximum' ``` ```python >>> labels = tokenizer(LONG_ARTICLE_TARGET, return_tensors="pt")["input_ids"] >>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100) >>> outputs = model(**inputs, labels=labels) >>> round(outputs.loss.item(), 2) 1.99 ``` ## BigBirdForSequenceClassification[[transformers.BigBirdForSequenceClassification]] #### transformers.BigBirdForSequenceClassification[[transformers.BigBirdForSequenceClassification]] ```python transformers.BigBirdForSequenceClassification(config: BigBirdConfig) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L2081) **Parámetros:** config ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. Transformador del modelo BigBird con una cabeza de clasificación/regresión de secuencias en la parte superior (una capa lineal sobre la salida agrupada), por ejemplo, para tareas GLUE. Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte 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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.BigBirdForSequenceClassification.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L2092) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) 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 la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`: - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*. [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación/regresión de secuencia. Los índices deben estar en `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Si `config.num_labels == 1` se calcula una pérdida de regresión (pérdida de error cuadrático medio), si `config.num_labels > 1` se calcula una pérdida de clasificación (entropía cruzada). **Devuelve:** [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) o `tuple(torch.Tensor)` Un [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) y las entradas. El método forward de [BigBirdForSequenceClassification](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForSequenceClassification) 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 preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1). - **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, config.num_labels)`) -- Puntuaciones de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1) (antes de SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. Ejemplo: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForSequenceClassification >>> from datasets import load_dataset >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("l-yohai/bigbird-roberta-base-mnli") >>> model = BigBirdForSequenceClassification.from_pretrained("l-yohai/bigbird-roberta-base-mnli") >>> squad_ds = load_dataset("rajpurkar/squad_v2", split="train") >>> LONG_ARTICLE = squad_ds[81514]["context"] >>> inputs = tokenizer(LONG_ARTICLE, return_tensors="pt") >>> # long input article >>> list(inputs["input_ids"].shape) [1, 919] >>> with torch.no_grad(): ... logits = model(**inputs).logits >>> predicted_class_id = logits.argmax().item() >>> model.config.id2label[predicted_class_id] 'LABEL_0' ``` ```python >>> num_labels = len(model.config.id2label) >>> model = BigBirdForSequenceClassification.from_pretrained( ... "l-yohai/bigbird-roberta-base-mnli", num_labels=num_labels ... ) >>> labels = torch.tensor(1) >>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss >>> round(loss.item(), 2) 1.13 ``` ## BigBirdForMultipleChoice[[transformers.BigBirdForMultipleChoice]] #### transformers.BigBirdForMultipleChoice[[transformers.BigBirdForMultipleChoice]] ```python transformers.BigBirdForMultipleChoice(config: BigBirdConfig) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L2184) **Parámetros:** config ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. El modelo Big Bird con una cabeza de clasificación de opción múltiple en la parte superior (una capa lineal sobre la salida agrupada y un softmax), por ejemplo, para las tareas RocStories/SWAG. Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte 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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.BigBirdForMultipleChoice.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L2195) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length)`) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. Los índices se pueden obtener usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) 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 la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`: - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*. [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.max_position_embeddings - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de *input_ids* en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación de opción múltiple. Los índices deben estar en `[0, ..., num_choices-1]`, donde `num_choices` es el tamaño de la segunda dimensión de los tensores de entrada. (Véase `input_ids` arriba) **Devuelve:** [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) o `tuple(torch.Tensor)` Un [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) y las entradas. El método forward de [BigBirdForMultipleChoice](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForMultipleChoice) reemplaza el método especial `__call__`. Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma *(1,)*, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de clasificación. - **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_choices)`) -- *num_choices* es la segunda dimensión de los tensores de entrada. (ver *input_ids* arriba). Puntuaciones de clasificación (antes de SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. Ejemplo: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForMultipleChoice >>> import torch >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") >>> model = BigBirdForMultipleChoice.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") >>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced." >>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife." >>> choice1 = "It is eaten while held in the hand." >>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0) # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1 >>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True) >>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels) # batch size is 1 >>> # the linear classifier still needs to be trained >>> loss = outputs.loss >>> logits = outputs.logits ``` ## BigBirdForTokenClassification[[transformers.BigBirdForTokenClassification]] #### transformers.BigBirdForTokenClassification[[transformers.BigBirdForTokenClassification]] ```python transformers.BigBirdForTokenClassification(config: BigBirdConfig) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L2274) **Parámetros:** config ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. El transformer Big Bird con una cabeza de clasificación de tokens en la parte superior (una capa lineal sobre la salida de los estados ocultos), por ejemplo, para tareas de reconocimiento de entidades nombradas (NER). Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte 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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.BigBirdForTokenClassification.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L2289) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) 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 la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`: - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*. [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación de tokens. Los índices deben estar en `[0, ..., config.num_labels - 1]`. **Devuelve:** [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) o `tuple(torch.Tensor)` Un [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) y las entradas. El método forward de [BigBirdForTokenClassification](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForTokenClassification) 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 preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de clasificación. - **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- Puntuaciones de clasificación (antes de SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. Ejemplo: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForTokenClassification >>> import torch >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") >>> model = BigBirdForTokenClassification.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") >>> inputs = tokenizer( ... "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt" ... ) >>> with torch.no_grad(): ... logits = model(**inputs).logits >>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1) >>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that >>> # there might be more predicted token classes than words. >>> # Multiple token classes might account for the same word >>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]] >>> predicted_tokens_classes ... >>> labels = predicted_token_class_ids >>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss >>> round(loss.item(), 2) ... ``` ## BigBirdForQuestionAnswering[[transformers.BigBirdForQuestionAnswering]] #### transformers.BigBirdForQuestionAnswering[[transformers.BigBirdForQuestionAnswering]] ```python transformers.BigBirdForQuestionAnswering(config: BigBirdConfig, add_pooling_layer = False) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L2347) **Parámetros:** config ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. add_pooling_layer (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe añadir una capa de pooling El transformer Big Bird con una cabeza de clasificación de tramos en la parte superior para tareas de respuesta a preguntas extractivas como SQuAD (una capa lineal sobre la salida de los estados ocultos para calcular `span start logits` y `span end logits`). Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte 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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.BigBirdForQuestionAnswering.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, question_lengths: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/big_bird/modeling_big_bird.py#L2365) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) 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 la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) question_lengths (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, 1)`, *opcional*) : Las longitudes de las preguntas del lote. token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`: - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*. [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. start_positions (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Etiquetas para la posición (índice) del inicio del tramo etiquetado para calcular la pérdida de clasificación de tokens. Las posiciones se limitan a la longitud de la secuencia (`sequence_length`). Las posiciones fuera de la secuencia no se tienen en cuenta para calcular la pérdida. end_positions (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Etiquetas para la posición (índice) del final del tramo etiquetado para calcular la pérdida de clasificación de tokens. Las posiciones se limitan a la longitud de la secuencia (`sequence_length`). Las posiciones fuera de la secuencia no se tienen en cuenta para calcular la pérdida. **Devuelve:** `BigBirdForQuestionAnsweringModelOutput` o `tuple(torch.Tensor)` Un `BigBirdForQuestionAnsweringModelOutput` 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 ([BigBirdConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdConfig)) y las entradas. El método forward de [BigBirdForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/es/model_doc/big_bird#transformers.BigBirdForQuestionAnswering) 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 preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- La pérdida total de extracción de tramos es la suma de una Entropía Cruzada para las posiciones de inicio y fin. - **start_logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) -- Puntuaciones de inicio de tramo (antes de SoftMax). - **end_logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) -- Puntuaciones de fin de tramo (antes de SoftMax). - **pooler_output** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, 1)`) -- salida del pooler de BigBigModel - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. Ejemplo: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForQuestionAnswering >>> from datasets import load_dataset >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") >>> model = BigBirdForQuestionAnswering.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base") >>> squad_ds = load_dataset("rajpurkar/squad_v2", split="train") >>> # select random article and question >>> LONG_ARTICLE = squad_ds[81514]["context"] >>> QUESTION = squad_ds[81514]["question"] >>> QUESTION 'During daytime how high can the temperatures reach?' >>> inputs = tokenizer(QUESTION, LONG_ARTICLE, return_tensors="pt") >>> # long article and question input >>> list(inputs["input_ids"].shape) [1, 929] >>> with torch.no_grad(): ... outputs = model(**inputs) >>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax() >>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax() >>> predict_answer_token_ids = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1] >>> predict_answer_token = tokenizer.decode(predict_answer_token_ids) ``` ```python >>> target_start_index, target_end_index = torch.tensor([130]), torch.tensor([132]) >>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index) >>> loss = outputs.loss ```