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ProphetNet

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Este modelo foi publicado no HF papers em 2020-01-13 e contribuído para o Hugging Face Transformers em 2020-11-16.

ProphetNet

Visão geral

O modelo ProphetNet foi proposto em ProphetNet: Predicting Future N-gram for Sequence-to-Sequence Pre-training, por Yu Yan, Weizhen Qi, Yeyun Gong, Dayiheng Liu, Nan Duan, Jiusheng Chen, Ruofei Zhang, Ming Zhou em 13 de janeiro de 2020.

ProphetNet é um modelo encoder-decoder e pode prever n tokens futuros para modelagem de linguagem “ngram”, em vez de apenas o próximo token.

O resumo do artigo é o seguinte:

Neste artigo, apresentamos um novo modelo de pré-treino de sequência-para-sequência chamado ProphetNet, que introduz um objetivo auto-supervisionado inédito chamado previsão de n-gramas futuros e o mecanismo de autoatenção de n fluxos proposto. Em vez da otimização da previsão de um passo à frente em modelos tradicionais de sequência-para-sequência, o ProphetNet é otimizado pela previsão de n passos à frente, que prevê simultaneamente os próximos n tokens com base nos tokens de contexto anteriores em cada etapa de tempo. A previsão de n-gramas futuros incentiva explicitamente o modelo a planejar os tokens futuros e a evitar o sobreajuste em correlações locais fortes. Pré-treinamos o ProphetNet usando um conjunto de dados de escala base (16GB) e um conjunto de dados de escala grande (160GB), respectivamente. Em seguida, conduzimos experimentos nos benchmarks CNN/DailyMail, Gigaword e SQuAD 1.1 para tarefas de sumarização abstrativa e geração de perguntas. Os resultados experimentais mostram que o ProphetNet alcança novos resultados de estado da arte em todos esses conjuntos de dados em comparação com os modelos que usam um corpus de pré-treino da mesma escala.

O código dos autores pode ser encontrado aqui.

Dicas de uso

  • O ProphetNet é um modelo com embeddings de posição absoluta, por isso geralmente é recomendado fazer o padding das entradas à direita em vez de à esquerda.
  • A arquitetura do modelo é baseada no Transformer original, mas substitui o mecanismo de autoatenção “padrão” no decodificador por um mecanismo principal de autoatenção e um mecanismo de autoatenção de auto e n-stream (previsão).

Recursos

ProphetNetConfig

classe transformers.ProphetNetConfig

< >

( 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 = 0id2label: 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 = Noneis_encoder_decoder: bool = Trueactivation_dropout: float | int = 0.1activation_function: str = 'gelu'vocab_size: int = 30522hidden_size: int = 1024encoder_ffn_dim: int = 4096num_encoder_layers: int = 12num_encoder_attention_heads: int = 16decoder_ffn_dim: int = 4096num_decoder_layers: int = 12num_decoder_attention_heads: int = 16attention_dropout: float | int = 0.1dropout: float | int = 0.1max_position_embeddings: int = 512init_std: float = 0.02add_cross_attention: bool = Truedecoder_start_token_id: int | None = 0ngram: int = 2num_buckets: int = 32relative_max_distance: int = 128disable_ngram_loss: bool = Falseeps: float = 0.0use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2is_decoder: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )

Parâmetros

  • is_encoder_decoder (bool, opcional, padrão True) — Indica se o modelo é usado como encoder/decoder ou não.
  • activation_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.1) — A taxa de dropout para as ativações dentro da camada totalmente conectada.
  • activation_function (str, opcional, padrão gelu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • vocab_size (int, opcional, padrão 30522) — Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos input_ids.
  • hidden_size (int, opcional, padrão 1024) — Dimensão das representações ocultas.
  • encoder_ffn_dim (int, opcional, padrão 4096) — Dimensão da camada “intermediária” (frequentemente chamada de feed-forward) no encoder.
  • num_encoder_layers (int, opcional, padrão 12) — Número de camadas ocultas no codificador do Transformer. Se não for definido, usará o mesmo valor de num_layers.
  • num_encoder_attention_heads (int, opcional, padrão 16) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no codificador do Transformer.
  • decoder_ffn_dim (int, opcional, padrão 4096) — Dimensão da camada “intermediária” (frequentemente chamada de feed-forward) no decoder.
  • num_decoder_layers (int, opcional, padrão 12) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer. Se não for definido, usará o mesmo valor de num_layers.
  • num_decoder_attention_heads (int, opcional, padrão 16) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
  • attention_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.1) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
  • dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.1) — A proporção para todas as camadas de dropout.
  • max_position_embeddings (int, opcional, padrão 512) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado.
  • init_std (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
  • add_cross_attention (bool, opcional, padrão True) — Se as camadas de atenção cruzada devem ser adicionadas ao modelo.
  • decoder_start_token_id (int, opcional, padrão 0) — Se um modelo encoder-decoder inicia a decodificação com um token diferente de bos, o id desse token.
  • ngram (int, opcional, padrão 2) — Número de tokens futuros a prever. Defina como 1 para ser igual a um modelo de linguagem tradicional, que prevê o próximo token.
  • num_buckets (int, opcional, padrão 32) — O número de buckets a serem usados em cada camada de atenção. Isso é para o cálculo de posição relativa. Consulte o [papel do T5](veja https://huggingface.co/papers/1910.10683) para mais detalhes.
  • relative_max_distance (int, opcional, padrão 128) — Distâncias relativas maiores que esse número serão colocadas no último bucket igual. Isso é para o cálculo de posição relativa. Veja o [artigo do T5](veja https://huggingface.co/papers/1910.10683) para mais detalhes.
  • disable_ngram_loss (bool, opcional, padrão False) — Se o treinamento deve prever apenas o próximo primeiro token.
  • eps (float, opcional, padrão 0.0) — Controla o valor do parâmetro epsilon para o label smoothing no cálculo da perda. Se definido como 0, nenhum label smoothing é realizado.
  • use_cache (bool, opcional, padrão True) — Se o modelo deve ou não retornar as últimas chaves/valores de atenção (não usado por todos os modelos). Relevante apenas se config.is_decoder=True ou quando o modelo for um modelo generativo somente decodificador.
  • pad_token_id (int, opcional, padrão 0) — ID do token usado para preenchimento no vocabulário.
  • bos_token_id (int, opcional, padrão 1) — ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional, padrão 2) — ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.
  • is_decoder (bool, opcional, padrão False) — Indica se o modelo é usado como decodificador ou não. Se False, o modelo é usado como codificador.
  • tie_word_embeddings (bool, opcional, padrão True) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento tied_weights_keys do modelo.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um ProphetNetModel. Ela é usada para instanciar um modelo Prophetnet de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os valores padrão resultará em uma configuração semelhante à do microsoft/prophetnet-large-uncased

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

ProphetNetTokenizer

classe transformers.ProphetNetTokenizer

< >

( vocab_file: strdo_lower_case: bool | None = Truedo_basic_tokenize: bool | None = Truenever_split: collections.abc.Iterable | None = Noneunk_token: str | None = '[UNK]'sep_token: str | None = '[SEP]'x_sep_token: str | None = '[X_SEP]'pad_token: str | None = '[PAD]'mask_token: str | None = '[MASK]'tokenize_chinese_chars: bool | None = Truestrip_accents: bool | None = Noneclean_up_tokenization_spaces: bool = True**kwargs )

Parâmetros

  • vocab_file (str) — Arquivo contendo o vocabulário.
  • do_lower_case (bool, opcional, padrão True) — Se deve ou não converter a entrada para minúsculas ao tokenizar.
  • do_basic_tokenize (bool, opcional, padrão True) — Indica se a tokenização básica deve ser realizada antes do WordPiece.
  • never_split (Iterable, opcional) — Coleção de tokens que nunca serão divididos durante a tokenização. Tem efeito apenas quando do_basic_tokenize=True
  • unk_token (str, opcional, padrão "[UNK]") — O token desconhecido. Um token que não está no vocabulário não pode ser convertido em um ID e é definido como este token em vez disso.
  • sep_token (str, opcional, padrão "[SEP]") — O token separador, usado ao construir uma sequência a partir de múltiplas sequências, por exemplo, duas sequências para classificação de sequência ou um texto e uma pergunta para question answering. Também é usado como o último token de uma sequência construída com tokens especiais.
  • x_sep_token (str, opcional, padrão "[X_SEP]") — Token separador secundário especial, que pode ser gerado por ProphetNetForConditionalGeneration. É usado para separar frases semelhantes a itens de lista em resumos, por exemplo.
  • pad_token (str, opcional, padrão "[PAD]") — O token usado para preenchimento, por exemplo, ao agrupar sequências de comprimentos diferentes.
  • mask_token (str, opcional, padrão "[MASK]") — O token usado para mascarar valores. Este é o token utilizado ao treinar este modelo com modelagem de linguagem mascarada. É o token que o modelo tentará prever.
  • tokenize_chinese_chars (bool, opcional, padrão é True) — Se deve ou não tokenizar caracteres chineses.

    Isso provavelmente deve ser desativado para o japonês (veja esta questão).

  • strip_accents (bool, opcional) — Indica se todos os acentos devem ser removidos. Se essa opção não for especificada, o valor será determinado pelo valor de lowercase (como no BERT original).
  • clean_up_tokenization_spaces (bool, opcional, padrão True) — Indica se os espaços devem ser limpos após a decodificação. A limpeza consiste em remover possíveis artefatos, como espaços extras.

Construa um ProphetNetTokenizer. Baseado em WordPiece.

Este tokenizer herda de PreTrainedTokenizer, que contém a maioria dos métodos principais. Os usuários devem consultar essa superclasse para obter mais informações sobre esses métodos.

build_inputs_with_special_tokens

< >

( token_ids_0: listtoken_ids_1: list[int] | None = None ) → List[int]

Parâmetros

  • token_ids_0 (List[int]) — Lista de IDs aos quais os tokens especiais serão adicionados.
  • token_ids_1 (List[int], opcional) — Lista opcional de IDs para pares de sequências.

Retorna

List[int]

Lista de IDs de entrada com os tokens especiais apropriados.

Construa as entradas do modelo a partir de uma sequência ou de um par de sequências para tarefas de classificação de sequência, concatenando e adicionando tokens especiais. Uma sequência BERT tem o seguinte formato:

  • sequência única: [CLS] X [SEP]
  • par de sequências: [CLS] A [SEP] B [SEP]

convert_tokens_to_string

< >

( tokens: str )

Converte uma sequência de tokens (string) em uma única string.

get_special_tokens_mask

< >

( token_ids_0: listtoken_ids_1: list[int] | None = Nonealready_has_special_tokens: bool | None = False ) → List[int]

Parâmetros

  • token_ids_0 (List[int]) — Lista de IDs.
  • token_ids_1 (List[int], opcional) — Lista opcional de IDs para pares de sequências.
  • already_has_special_tokens (bool, opcional, padrão False) — Indica se a lista de tokens já está formatada com tokens especiais para o modelo.

Retorna

List[int]

Uma lista de inteiros no intervalo [0, 1]: 1 para um token especial, 0 para um token de sequência.

Recupera os ids de sequência de uma lista de tokens que não possui tokens especiais adicionados. Este método é chamado ao adicionar tokens especiais usando o método prepare_for_model do tokenizer.

Saídas específicas do ProphetNet

classe transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetSeq2SeqLMOutput

< >

( loss: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelogits: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelogits_ngram: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonedecoder_hidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = Nonedecoder_ngram_hidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = Nonedecoder_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = Nonedecoder_ngram_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = Nonecross_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = Noneencoder_last_hidden_state: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = Noneencoder_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = None )

Parâmetros

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem.
  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça principal de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
  • logits_ngram (torch.Tensor de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem do fluxo de previsão (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma Cache instância. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de atenção) do decodificador que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do decodificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

  • decoder_ngram_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do fluxo de predição do decodificador na saída de cada camada, mais as saídas do embedding inicial.

  • decoder_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

  • decoder_ngram_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com formato (batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length).

    Pesos de atenção do stream de predição do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

  • cross_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size), opcional) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do codificador do modelo.
  • encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do codificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

  • encoder_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção do codificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

Classe base para as saídas de modelos de linguagem sequência-para-sequência.

classe transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetSeq2SeqModelOutput

< >

( last_hidden_state: Tensorlast_hidden_state_ngram: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonedecoder_hidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = Nonedecoder_ngram_hidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = Nonedecoder_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = Nonedecoder_ngram_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = Nonecross_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = Noneencoder_last_hidden_state: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = Noneencoder_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = None )

Parâmetros

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)) — Sequência dos estados ocultos do fluxo principal na saída da última camada do decodificador do modelo.

    Se past_key_values for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma (batch_size, 1, hidden_size), é retornado.

  • last_hidden_state_ngram (torch.Tensor de forma (batch_size,ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size), opcional) — Sequência de hidden-states do stream de previsão na saída da última camada do decoder do modelo.
  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma Cache instância. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de atenção) do decodificador que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do decodificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

  • decoder_ngram_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do fluxo de predição do decodificador na saída de cada camada, mais as saídas do embedding inicial.

  • decoder_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

  • decoder_ngram_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length).

    Pesos de atenção do stream de predição do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada no

  • cross_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size), opcional) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do codificador do modelo.
  • encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do codificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

  • encoder_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção do codificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

Classe base para as saídas do codificador do modelo que também contém: estados ocultos pré-computados que podem acelerar a decodificação sequencial.

classe transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetDecoderModelOutput

< >

( last_hidden_state: Tensorlast_hidden_state_ngram: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonehidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = Nonehidden_states_ngram: tuple[torch.Tensor] | None = Noneattentions: tuple[torch.Tensor] | None = Nonengram_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = Nonecross_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = None )

Parâmetros

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)) — Sequência dos estados ocultos do fluxo principal na saída da última camada do decodificador do modelo.

    Se past_key_values for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma (batch_size, 1, hidden_size), é retornado.

  • last_hidden_state_ngram (torch.Tensor de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — Sequência de estados ocultos do fluxo de previsão na saída da última camada do decodificador do modelo.
  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma Cache instância. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de atenção) do decodificador que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • hidden_states_ngram (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do fluxo de predição do decodificador na saída de cada camada, mais as saídas do embedding inicial.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

  • ngram_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length).

    Pesos de atenção do stream de predição do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada no

  • cross_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

Classe base para as saídas de um modelo que também podem conter chaves/valores passados (para acelerar a decodificação sequencial).

classe transformers.models.prophetnet.modeling_prophetnet.ProphetNetDecoderLMOutput

< >

( loss: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelogits: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelogits_ngram: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonehidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = Nonehidden_states_ngram: tuple[torch.Tensor] | None = Noneattentions: tuple[torch.Tensor] | None = Nonengram_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = Nonecross_attentions: tuple[torch.Tensor] | None = None )

Parâmetros

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem.
  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça principal de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
  • logits_ngram (torch.Tensor de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem do fluxo de previsão (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma Cache instância. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de atenção) do decodificador que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • hidden_states_ngram (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do fluxo de predição do decodificador na saída de cada camada, mais as saídas do embedding inicial.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

  • ngram_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com formato (batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length).

    Pesos de atenção do stream de predição do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada no

  • cross_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

Classe base para as saídas de um modelo que também podem conter chaves/valores passados (para acelerar a decodificação sequencial).

ProphetNetModel

classe transformers.ProphetNetModel

< >

( config: ProphetNetConfig )

Parâmetros

  • config (ProphetNetConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Prophetnet básico que produz estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = Noneencoder_outputs: tuple | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → ProphetNetSeq2SeqModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • input_ids (torch.Tensor de formato (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, target_sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada do decodificador no vocabulário. Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes. O que são IDs de entrada do decodificador? O ProphetNet usa o eos_token_id como token inicial para a geração de decoder_input_ids. Se past_key_values for usado, opcionalmente, apenas os últimos decoder_input_ids precisam ser inseridos (veja past_key_values).

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada do decodificador?

    O ProphetNet usa o eos_token_id como o token inicial para a geração de decoder_input_ids. Se past_key_values for usado, opcionalmente apenas o último decoder_input_ids precisa ser inserido (veja past_key_values).

  • decoder_attention_mask (torch.BoolTensor de forma (batch_size, target_sequence_length), opcional) — Comportamento padrão: gera um tensor que ignora tokens de preenchimento em decoder_input_ids. A máscara causal também será usada por padrão.
  • encoder_outputs (tuple, opcional) — A tupla consiste em (last_hidden_state, opcional: hidden_states, opcional: attentions) last_hidden_state de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de hidden-states na saída da última camada do encoder. Usado na cross-attention do decoder.
  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • decoder_inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar decoder_input_ids você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Se past_key_values for usado, opcionalmente apenas o último decoder_inputs_embeds precisa ser entrada (veja past_key_values). Isso é útil se você quiser mais controle sobre como converter decoder_input_ids índices em vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.

    Se decoder_input_ids e decoder_inputs_embeds estiverem ambos não definidos, decoder_inputs_embeds assume o valor de inputs_embeds.

  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
  • output_attentions (bool, opcional) — Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte attentions nos tensores retornados para mais detalhes.
  • output_hidden_states (bool, opcional) — Indica se as hidden states de todas as camadas devem ser retornadas. Consulte hidden_states em tensors retornados para mais detalhes.
  • return_dict (bool, opcional) — Indica se deve retornar um ModelOutput em vez de uma tupla simples.

Retorna

ProphetNetSeq2SeqModelOutput ou tuple(torch.Tensor)

Um ProphetNetSeq2SeqModelOutput ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (ProphetNetConfig) e das entradas.

O método forward do ProphetNetModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)) — Sequência dos estados ocultos do fluxo principal na saída da última camada do decodificador do modelo.

    Se past_key_values for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma (batch_size, 1, hidden_size), é retornado.

  • last_hidden_state_ngram (torch.Tensor de forma (batch_size,ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size), opcional) — Sequência de hidden-states do stream de predição na saída da última camada do decoder do modelo.

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de atenção) do decodificador que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do decodificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

  • decoder_ngram_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do fluxo de predição do decodificador na saída de cada camada, mais as saídas do embedding inicial.

  • decoder_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

  • decoder_ngram_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length).

    Pesos de atenção do stream de predição do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada no

  • cross_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size), opcional) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do codificador do modelo.

  • encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do codificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

  • encoder_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção do codificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

Exemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, ProphetNetModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = ProphetNetModel.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")

>>> input_ids = tokenizer(
...     "Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt"
... ).input_ids  # Batch size 1
>>> decoder_input_ids = tokenizer("Studies show that", return_tensors="pt").input_ids  # Batch size 1
>>> outputs = model(input_ids=input_ids, decoder_input_ids=decoder_input_ids)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state  # main stream hidden states
>>> last_hidden_states_ngram = outputs.last_hidden_state_ngram  # predict hidden states

ProphetNetEncoder

classe transformers.ProphetNetEncoder

< >

( config: ProphetNetConfig )

Parâmetros

  • config (ProphetNetConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

A parte de codificador independente do ProphetNetModel.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

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

Parâmetros

  • input_ids (torch.Tensor de formato (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • output_attentions (bool, opcional) — Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte attentions nos tensores retornados para mais detalhes.
  • output_hidden_states (bool, opcional) — Indica se as hidden states de todas as camadas devem ser retornadas. Consulte hidden_states em tensors retornados para mais detalhes.
  • return_dict (bool, opcional) — Indica se deve retornar um ModelOutput em vez de uma tupla simples.

Retorna

BaseModelOutput ou tuple(torch.Tensor)

Um BaseModelOutput ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (ProphetNetConfig) e das entradas.

O método forward do ProphetNetEncoder sobrescreve o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Exemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, ProphetNetEncoder
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = ProphetNetEncoder.from_pretrained("patrickvonplaten/prophetnet-large-uncased-standalone")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

ProphetNetDecoder

classe transformers.ProphetNetDecoder

< >

( config: ProphetNetConfig )

Parâmetros

  • config (ProphetNetConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

A parte de decodificador independente do ProphetNetModel.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

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

Parâmetros

  • input_ids (torch.Tensor de formato (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • encoder_hidden_states (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Sequência de hidden-states na saída da última camada do encoder. Usada na cross-attention se o modelo estiver configurado como um decoder.
  • encoder_attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento da entrada do codificador. Essa máscara é usada na atenção cruzada se o modelo estiver configurado como um decodificador. Valores da máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.
  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
  • output_attentions (bool, opcional) — Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte attentions nos tensores retornados para mais detalhes.
  • output_hidden_states (bool, opcional) — Indica se as hidden states de todas as camadas devem ser retornadas. Consulte hidden_states em tensors retornados para mais detalhes.
  • return_dict (bool, opcional) — Indica se deve retornar um ModelOutput em vez de uma tupla simples.

Retorna

ProphetNetDecoderModelOutput ou tuple(torch.Tensor)

Um ProphetNetDecoderModelOutput ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (ProphetNetConfig) e das entradas.

O método forward do ProphetNetDecoder substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, decoder_sequence_length, hidden_size)) — Sequência dos estados ocultos do fluxo principal na saída da última camada do decodificador do modelo.

    Se past_key_values for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma (batch_size, 1, hidden_size), é retornado.

  • last_hidden_state_ngram (torch.Tensor de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — Sequência de hidden-states do stream de predição na saída da última camada do decoder do modelo.

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de atenção) do decodificador que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • hidden_states_ngram (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do fluxo de predição do decodificador na saída de cada camada, mais as saídas do embedding inicial.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

  • ngram_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length).

    Pesos de atenção do stream de predição do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada no

  • cross_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

Exemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, ProphetNetDecoder
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = ProphetNetDecoder.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased", add_cross_attention=False)
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

ProphetNetForConditionalGeneration

classe transformers.ProphetNetForConditionalGeneration

< >

( config: ProphetNetConfig )

Parâmetros

  • config (ProphetNetConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo ProphetNet com uma cabeça de modelagem de linguagem. Pode ser usado para tarefas de geração de sequência.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = Noneencoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_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 ) → ProphetNetSeq2SeqLMOutput or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • input_ids (torch.Tensor de formato (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, target_sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada do decodificador no vocabulário. Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes. O que são IDs de entrada do decodificador? O ProphetNet usa o eos_token_id como token inicial para a geração de decoder_input_ids. Se past_key_values for usado, opcionalmente, apenas os últimos decoder_input_ids precisam ser inseridos (veja past_key_values).

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada do decodificador?

    O ProphetNet usa o eos_token_id como o token inicial para a geração de decoder_input_ids. Se past_key_values for usado, opcionalmente apenas o último decoder_input_ids precisa ser inserido (veja past_key_values).

  • decoder_attention_mask (torch.BoolTensor de forma (batch_size, target_sequence_length), opcional) — Comportamento padrão: gera um tensor que ignora tokens de preenchimento em decoder_input_ids. A máscara causal também será usada por padrão.
  • encoder_outputs (torch.Tensor, opcional) — A tupla consiste em (last_hidden_state, opcional: hidden_states, opcional: attentions) last_hidden_state de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de hidden-states na saída da última camada do encoder. Usado na cross-attention do decoder.
  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • decoder_inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar decoder_input_ids você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Se past_key_values for usado, opcionalmente apenas o último decoder_inputs_embeds precisa ser entrada (veja past_key_values). Isso é útil se você quiser mais controle sobre como converter decoder_input_ids índices em vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.

    Se decoder_input_ids e decoder_inputs_embeds estiverem ambos não definidos, decoder_inputs_embeds assume o valor de inputs_embeds.

  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size,), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de classificação/regressão de sequência. Os índices devem estar em [-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]. Todos os rótulos definidos como -100 são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para rótulos em [0, ..., config.vocab_size]
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
  • output_attentions (bool, opcional) — Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte attentions nos tensores retornados para mais detalhes.
  • output_hidden_states (bool, opcional) — Indica se as hidden states de todas as camadas devem ser retornadas. Consulte hidden_states em tensors retornados para mais detalhes.
  • return_dict (bool, opcional) — Indica se deve retornar um ModelOutput em vez de uma tupla simples.

Retorna

ProphetNetSeq2SeqLMOutput ou tuple(torch.Tensor)

Um ProphetNetSeq2SeqLMOutput ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (ProphetNetConfig) e das entradas.

O método forward de ProphetNetForConditionalGeneration sobrescreve o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem.

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça principal de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).

  • logits_ngram (torch.Tensor de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem do fluxo de previsão (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de atenção) do decodificador que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do decodificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

  • decoder_ngram_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do fluxo de predição do decodificador na saída de cada camada, mais as saídas do embedding inicial.

  • decoder_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

  • decoder_ngram_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length).

    Pesos de atenção do stream de predição do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

  • cross_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size), opcional) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do codificador do modelo.

  • encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do codificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

  • encoder_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção do codificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

Exemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, ProphetNetForConditionalGeneration

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = ProphetNetForConditionalGeneration.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")

>>> input_ids = tokenizer(
...     "Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt"
... ).input_ids  # Batch size 1
>>> decoder_input_ids = tokenizer("Studies show that", return_tensors="pt").input_ids  # Batch size 1
>>> outputs = model(input_ids=input_ids, decoder_input_ids=decoder_input_ids)

>>> logits_next_token = outputs.logits  # logits to predict next token as usual
>>> logits_ngram_next_tokens = outputs.logits_ngram  # logits to predict 2nd, 3rd, ... next tokens

ProphetNetForCausalLM

classe transformers.ProphetNetForCausalLM

< >

( config: ProphetNetConfig )

Parâmetros

  • config (ProphetNetConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

A parte de decodificador independente do ProphetNetModel com um cabeçalho de lm no topo. O modelo pode ser usado para causal

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = 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 ) → ProphetNetDecoderLMOutput or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • input_ids (torch.Tensor de formato (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • encoder_hidden_states (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Sequência de hidden-states na saída da última camada do encoder. Usada na cross-attention se o modelo estiver configurado como um decoder.
  • encoder_attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento da entrada do codificador. Essa máscara é usada na atenção cruzada se o modelo estiver configurado como um decodificador. Valores da máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.
  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de modelagem de linguagem da esquerda para a direita (previsão da próxima palavra). Os índices devem estar em [-100, 0, ..., config.vocab_size] (veja a docstring de input_ids). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size]
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
  • output_attentions (bool, opcional) — Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte attentions nos tensores retornados para mais detalhes.
  • output_hidden_states (bool, opcional) — Indica se as hidden states de todas as camadas devem ser retornadas. Consulte hidden_states em tensors retornados para mais detalhes.
  • return_dict (bool, opcional) — Indica se deve retornar um ModelOutput em vez de uma tupla simples.

Retorna

ProphetNetDecoderLMOutput ou tuple(torch.Tensor)

Um ProphetNetDecoderLMOutput ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (ProphetNetConfig) e das entradas.

O método forward de ProphetNetForCausalLM substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem.

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça principal de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).

  • logits_ngram (torch.Tensor de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem do fluxo de previsão (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de atenção) do decodificador que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • hidden_states_ngram (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, ngram * decoder_sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do fluxo de predição do decodificador na saída de cada camada, mais as saídas do embedding inicial.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

  • ngram_attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_attn_heads, decoder_sequence_length, decoder_sequence_length).

    Pesos de atenção do stream de predição do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada no

  • cross_attentions (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

Exemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, ProphetNetForCausalLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = ProphetNetForCausalLM.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> assert model.config.is_decoder, f"{model.__class__} has to be configured as a decoder."
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> logits = outputs.logits

>>> # Model can also be used with EncoderDecoder framework
>>> from transformers import BertTokenizer, EncoderDecoderModel, AutoTokenizer
>>> import torch

>>> tokenizer_enc = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-large-uncased")
>>> tokenizer_dec = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/prophetnet-large-uncased")
>>> model = EncoderDecoderModel.from_encoder_decoder_pretrained(
...     "google-bert/bert-large-uncased", "microsoft/prophetnet-large-uncased"
... )

>>> ARTICLE = (
...     "the us state department said wednesday it had received no "
...     "formal word from bolivia that it was expelling the us ambassador there "
...     "but said the charges made against him are `` baseless ."
... )
>>> input_ids = tokenizer_enc(ARTICLE, return_tensors="pt").input_ids
>>> labels = tokenizer_dec(
...     "us rejects charges against its ambassador in bolivia", return_tensors="pt"
... ).input_ids
>>> outputs = model(input_ids=input_ids, decoder_input_ids=labels[:, :-1], labels=labels[:, 1:])

>>> loss = outputs.loss
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