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MPT

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이 모델은 2023-07-25에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.

MPT

개요

MPT 모델은 MosaicML 팀이 제안했으며, 다양한 크기와 파인튜닝된 변형으로 출시되었습니다. MPT 모델은 1T 토큰으로 사전 학습된 오픈소스 및 상업적 사용이 가능한 LLM 시리즈입니다.

MPT 모델은 GPT 스타일의 decoder-only transformer로, 성능 최적화된 레이어 구현, 학습 안정성을 높이는 아키텍처 변경, 그리고 positional embeddings을 ALiBi로 대체하여 컨텍스트 길이 제한을 제거하는 등 여러 가지 개선 사항이 적용되어 있습니다.

  • MPT base: 다음 토큰 예측으로 사전 학습된 MPT base 모델
  • MPT instruct: 지시 기반 작업으로 fine-tuning된 MPT base 모델
  • MPT storywriter: books3 코퍼스에서 포함된 소설책의 65k 토큰 분량 발췌본으로 2500스텝 동안 fine-tuning한 MPT base model로, 이를 통해 모델이 매우 긴 시퀀스를 처리할 수 있습니다

원본 코드는 llm-foundry 저장소에서 사용할 수 있습니다.

릴리스 블로그 게시물에서 자세히 알아보세요.

사용 팁

  • 모델 학습의 일부 기술에 대해 llm-foundry 저장소의 해당 섹션에서 자세히 알아보세요.
  • 모델의 고급 버전(triton kernels, direct flash attention integration)을 사용하려면 from_pretrained를 호출할 때 trust_remote_code=True를 추가하여 원래의 모델 구현을 사용할 수 있습니다.

리소스

  • 무료 Google Colab 인스턴스에서 MPT-7B를 파인튜닝하여 모델을 Chatbot으로 변환하는 방법을 다루는 Fine-tuning Notebook

MptConfig

클래스 transformers.MptConfig

< >

( 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 = Noned_model: int = 2048n_heads: int = 16n_layers: int = 24expansion_ratio: int = 4max_seq_len: int = 2048vocab_size: int = 50368resid_pdrop: float | int = 0.0layer_norm_epsilon: float = 1e-05emb_pdrop: float | int = 0.0learned_pos_emb: bool = Trueattn_config: dict | transformers.models.mpt.configuration_mpt.MptAttentionConfig | None = Noneinit_device: str = 'cpu'logit_scale: float | str | None = Noneno_bias: bool = Trueembedding_fraction: float = 1.0norm_type: str = 'low_precision_layernorm'use_cache: bool = Falseinitializer_range: float = 0.02tie_word_embeddings: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = None )

매개변수

  • d_model (int, 선택 사항, 기본값 2048) — 인코더 레이어와 풀러 레이어의 크기입니다.
  • n_heads (int, 선택 사항, 기본값 16) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.
  • n_layers (int, 선택 사항, 기본값 24) — Transformer decoder의 hidden layer 수입니다.
  • expansion_ratio (int, 선택 사항, 기본값 4) — MLP의 업/다운 스케일 비율입니다.
  • max_seq_len (int, 선택 사항, 기본값 2048) — 모델의 최대 시퀀스 길이입니다.
  • vocab_size (int, 선택 사항, 기본값 50368) — 모델의 어휘 크기입니다. input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.
  • resid_pdrop (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — 임베딩, 인코더, 풀러의 모든 완전 연결 계층에 적용되는 dropout 확률입니다.
  • layer_norm_epsilon (float, 선택 사항, 기본값 1e-05) — 레이어 정규화 레이어에서 사용할 epsilon 값입니다.
  • emb_pdrop (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — 임베딩에 적용할 dropout 비율입니다.
  • learned_pos_emb (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 학습된 위치 임베딩을 사용할지 여부입니다.
  • attn_config (dict, 선택) — 모델의 attention 모듈을 구성하는 데 사용되는 사전입니다.
  • init_device (str, 선택 사항, 기본값 "cpu") — 파라미터 초기화에 사용할 장치입니다. 하위 호환성을 위해 정의되었습니다
  • logit_scale (float, 선택 사항) — None이 아닌 경우, logits를 이 값으로 스케일링합니다.
  • no_bias (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 모든 linear layer에 bias를 사용할지 여부입니다.
  • embedding_fraction (float, 선택 사항, 기본값 1.0) — 임베딩 레이어의 그래디언트를 스케일링할 비율입니다.
  • norm_type (str, 선택 사항, 기본값 "low_precision_layernorm") — 사용할 layer norm의 유형입니다. 모든 MPT 모델은 동일한 layer norm 구현을 사용합니다. 하위 호환성을 위해 정의되어 있습니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). config.is_decoder=True인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다.
  • initializer_range (float, 선택 사항, 기본값 0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.
  • tie_word_embeddings (bool, 선택, 기본값 True) — 모델의 tied_weights_keys 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.
  • pad_token_id (int, 선택 사항) — 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다.
  • bos_token_id (int, 선택 사항) — 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], 선택) — 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다.

이것은 MptModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Mpt 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 mosaicml/mpt-7b와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

예:

>>> from transformers import MptConfig, MptModel

>>> # Initializing a Mpt configuration
>>> configuration = MptConfig()

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

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

MptModel

클래스 transformers.MptModel

< >

( config: MptConfig )

매개변수

  • config (MptConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

특정 헤드가 위에 없는 맨 Mpt Model은 원시 hidden-states를 출력합니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length if past_key_values is None else past_key_values.get_seq_length() (sequence_length of input past key value states). Indices of input sequence tokens in the vocabulary.

    past_key_values를 사용하는 경우, 과거가 계산되지 않은 input_ids만 input_ids로 전달해야 합니다.

    AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    입력 ID란 무엇인가요?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • inputs_embeds (torch.LongTensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식을 더 세밀하게 제어하려는 경우에 유용합니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
  • output_attentions (bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 attentions 항목을 참조하세요.
  • output_hidden_states (bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 hidden_states 항목을 참고하세요.
  • return_dict (bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.

반환값

BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 또는 tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor의 튜플(return_dict=False이 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우) 또는 BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions입니다. 구성(MptConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

MptModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

    past_key_values가 사용되면, (batch_size, 1, hidden_size) 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.

  • past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

    순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 형태는 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 선택, output_attentions=True가 전달되거나 config.add_cross_attention=True 또는 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 형태는 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.

MptForCausalLM

클래스 transformers.MptForCausalLM

< >

( config: MptConfig )

매개변수

  • config (MptConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

MPT 모델은 입력 임베딩과 가중치가 공유되는 선형 레이어로 구성된 언어 모델링 헤드가 위에 있는 트랜스포머입니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

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

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length if past_key_values is None else past_key_values.get_seq_length() (sequence_length of input past key value states). Indices of input sequence tokens in the vocabulary.

    past_key_values를 사용하는 경우, 과거가 계산되지 않은 input_ids만 input_ids로 전달해야 합니다.

    AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    입력 ID란 무엇인가요?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
  • labels (torch.LongTensor, shape (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 언어 모델링을 위한 라벨입니다. 모델 내부에서 라벨이 시프트(shift)됩니다. 즉, labels = input_ids를 설정할 수 있습니다. 인덱스는 [-100, 0, ..., config.vocab_size] 범위에서 선택됩니다. -100으로 설정된 모든 라벨은 무시(마스크)되며, 손실은 [0, ..., config.vocab_size] 범위의 라벨에 대해서만 계산됩니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
  • output_attentions (bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 attentions 항목을 참조하세요.
  • output_hidden_states (bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 hidden_states 항목을 참고하세요.
  • return_dict (bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], 선택 사항, 기본값 0) — int인 경우, 마지막 logits_to_keep 토큰에 대한 logits를 계산합니다. 0인 경우, 모든 input_ids에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. torch.Tensor인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 패킹된 텐서 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.

반환값

CausalLMOutputWithCrossAttentions 또는 tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor의 튜플 또는 CausalLMOutputWithCrossAttentions입니다. return_dict=False가 전달되거나 config.return_dict=False인 경우에도 동일합니다. 구성(MptConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

MptForCausalLM의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • loss (torch.FloatTensor, shape (1,), 선택, labels이 제공될 때 반환됨) — 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).

  • logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 형태는 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    cross-attention 헤드의 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 cross attention 가중치입니다.

  • past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

    순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(attention 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

예:

MptForSequenceClassification

class transformers.MptForSequenceClassification

< >

( config: MptConfig )

매개변수

  • config (MptConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

MPT 모델은 선형 레이어로 구성된 시퀀스 분류 헤드가 위에 있는 트랜스포머입니다.

MptForSequenceClassification는 다른 causal 모델(예: GPT-1)과 마찬가지로 마지막 토큰을 사용하여 분류를 수행합니다.

마지막 토큰에 대해 분류를 수행하므로 마지막 토큰의 위치를 알아야 합니다. 설정에 pad_token_id가 정의되어 있으면, 각 행에서 패딩 토큰이 아닌 마지막 토큰을 찾습니다. pad_token_id가 정의되어 있지 않으면, 배치의 각 행에서 단순히 마지막 값을 가져옵니다. input_ids 대신 inputs_embeds가 전달되는 경우 패딩 토큰을 추측할 수 없으므로, 동일한 방식으로(배치의 각 행에서 마지막 값을 가져오는 방식) 처리합니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → SequenceClassifierOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length if past_key_values is None else past_key_values.get_seq_length() (sequence_length of input past key value states). Indices of input sequence tokens in the vocabulary.

    past_key_values를 사용하는 경우, 과거가 계산되지 않은 input_ids만 input_ids로 전달해야 합니다.

    AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    입력 ID란 무엇인가요?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
  • labels (torch.LongTensor, shape (batch_size,), 선택 사항) — 시퀀스 분류/회귀 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는 [0, ..., config.num_labels - 1] 범위에 있어야 합니다. config.num_labels == 1인 경우 회귀 손실(Mean-Square loss)이 계산되고, config.num_labels > 1인 경우 분류 손실(Cross-Entropy)이 계산됩니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
  • output_attentions (bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 attentions 항목을 참조하세요.
  • output_hidden_states (bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 hidden_states 항목을 참고하세요.
  • return_dict (bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.

반환값

SequenceClassifierOutputWithPast 또는 tuple(torch.FloatTensor)

SequenceClassifierOutputWithPast 또는 torch.FloatTensor의 튜플(return_dict=False이 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(MptConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

MptForSequenceClassification의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • loss (torch.FloatTensor, shape (1,), 선택 사항, labels가 제공될 때 반환됨) — 분류(또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 손실.

  • logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.num_labels)) — SoftMax 적용 전 분류(또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 점수.

  • past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

    순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 형태는 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

단일 레이블 분류의 예시:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MptForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mosaicml/mpt-7b")
>>> model = MptForSequenceClassification.from_pretrained("mosaicml/mpt-7b")

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

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = MptForSequenceClassification.from_pretrained("mosaicml/mpt-7b", num_labels=num_labels)

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

다중 레이블 분류의 예시:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MptForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mosaicml/mpt-7b")
>>> model = MptForSequenceClassification.from_pretrained("mosaicml/mpt-7b", problem_type="multi_label_classification")

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

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = MptForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "mosaicml/mpt-7b", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

MptForTokenClassification

class transformers.MptForTokenClassification

< >

( config: MptConfig )

매개변수

  • config (MptConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

토큰 분류 헤드가 위에 있는 Mpt transformer입니다(숨겨진 상태(hidden-states) 출력 위에 선형 레이어가 있는 형태)로, 예를 들어 개체명 인식(NER) 작업에 사용됩니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**deprecated_arguments ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length if past_key_values is None else past_key_values.get_seq_length() (sequence_length of input past key value states). Indices of input sequence tokens in the vocabulary.

    past_key_values를 사용하는 경우, 과거가 계산되지 않은 input_ids만 input_ids로 전달해야 합니다.

    AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    입력 ID란 무엇인가요?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
  • labels (torch.LongTensor, shape (batch_size,), 선택 사항) — 시퀀스 분류/회귀 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는 [0, ..., config.num_labels - 1] 범위에 있어야 합니다. config.num_labels == 1인 경우 회귀 손실(Mean-Square loss)이 계산되고, config.num_labels > 1인 경우 분류 손실(Cross-Entropy)이 계산됩니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
  • output_attentions (bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 attentions 항목을 참조하세요.
  • output_hidden_states (bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 hidden_states 항목을 참고하세요.
  • return_dict (bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.

반환값

TokenClassifierOutput 또는 tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor의 튜플 또는 TokenClassifierOutput입니다. return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우, 구성(MptConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

MptForTokenClassification의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • loss (torch.FloatTensor, shape (1,), 선택 사항, labels가 제공될 때 반환됨) — 분류 손실.

  • logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — SoftMax 적용 전 분류 점수.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 형태는 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

예:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MptForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mosaicml/mpt-7b")
>>> model = MptForTokenClassification.from_pretrained("mosaicml/mpt-7b")

>>> 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)
...

MptForQuestionAnswering

class transformers.MptForQuestionAnswering

< >

( config: MptConfig )

매개변수

  • config (MptConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

SQuAD와 같은 추출형 질의응답 작업을 위해 span classification 헤드가 위에 있는 Mpt transformer입니다. hidden-states 출력 위에 선형 레이어를 올려 span start logits과 span end logits을 계산합니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

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

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length if past_key_values is None else past_key_values.get_seq_length() (sequence_length of input past key value states). Indices of input sequence tokens in the vocabulary.

    past_key_values를 사용하는 경우, 과거가 계산되지 않은 input_ids만 input_ids로 전달해야 합니다.

    AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    입력 ID란 무엇인가요?

  • attention_mask (torch.FloatTensor shape (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대한 더 세밀한 제어가 필요한 경우 유용합니다.
  • start_positions (torch.LongTensor, shape (batch_size,), 선택 사항) — 토큰 분류 손실을 계산하기 위해 라벨이 지정된 스팬의 시작 위치(인덱스)에 대한 라벨입니다. 위치는 시퀀스 길이(sequence_length)로 클램프됩니다. 시퀀스 범위를 벗어난 위치는 손실 계산에 반영되지 않습니다.
  • end_positions (torch.LongTensor, shape (batch_size,), 선택 사항) — 토큰 분류 손실을 계산하기 위해 라벨이 지정된 스팬의 끝 위치(인덱스)에 대한 라벨입니다. 위치는 시퀀스 길이(sequence_length)로 클램프됩니다. 시퀀스 범위를 벗어난 위치는 손실 계산에 반영되지 않습니다.
  • output_attentions (bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 attentions 항목을 참조하세요.
  • output_hidden_states (bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 hidden_states 항목을 참고하세요.
  • return_dict (bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.

반환값

QuestionAnsweringModelOutput 또는 tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor의 튜플 또는 QuestionAnsweringModelOutput입니다. return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우, 구성(MptConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

MptForQuestionAnswering의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • loss (torch.FloatTensor, shape (1,), 선택 사항, labels가 제공될 때 반환됨) — 전체 span 추출 손실은 시작 위치와 끝 위치의 Cross-Entropy 합입니다.

  • start_logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length)) — SoftMax 적용 전 스팬 시작 점수.

  • end_logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length)) — SoftMax 적용 전 스팬 끝 점수.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 형태는 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

예:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MptForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mosaicml/mpt-7b")
>>> model = MptForQuestionAnswering.from_pretrained("mosaicml/mpt-7b")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
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