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MVP

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이 모델은 2022-06-24에 HF papers에 게시되었으며, 2022-06-29에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.

MVP

개요

MVP 모델은 Tianyi Tang, Junyi Li, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen이 MVP: Multi-task Supervised Pre-training for Natural Language Generation에서 제안했습니다.

추상에서 언급하듯,

  • MVP는 표준 Transformer 인코더-디코더 아키텍처를 따릅니다.
  • MVP는 라벨이 있는 데이터셋을 사용하여 지도 사전 학습됩니다.
  • MVP에는 특정 작업을 수행하는 모델의 역량을 자극하기 위한 작업별 소프트 프롬프트도 있습니다.
  • MVP는 자연어 생성을 위해 특별히 설계되었으며, 요약, 데이터-텍스트 생성, 오픈엔디드 대화 시스템, 스토리 생성, 질의응답, 질문 생성, 태스크 지향적 대화 시스템, 상식 생성, 패러프레이즈 생성, 텍스트 스타일 전이, 텍스트 단순화 등 다양한 생성 작업에 적용할 수 있습니다. 또한, 시퀀스 분류와 (추출형) 질의응답과 같은 자연어 이해 작업에도 적용할 수 있습니다.

이 모델은 Tianyi Tang님이 기여했습니다. 자세한 정보와 사용 방법은 여기에서 확인할 수 있습니다.

사용 팁

  • MVP, 작업별 프롬프트가 포함된 MVP, 다중 작업 사전 학습 변형 모델 등 일련의 모델을 여기에서 공개했습니다.
  • 프롬프트 없이 모델을 사용하려면(표준 Transformer), MvpForConditionalGeneration.from_pretrained('RUCAIBox/mvp', device_map="auto")를 통해 로드할 수 있습니다.
  • 요약과 같은 작업별 프롬프트를 사용하는 모델을 사용하려면 MvpForConditionalGeneration.from_pretrained('RUCAIBox/mvp-summarization', device_map="auto")를 통해 로드할 수 있습니다.
  • 모델은 set_lightweight_tuning() 메서드를 통해 Prefix-tuning에 기반한 경량 프롬프트 튜닝을 지원합니다.

사용 예시

요약 작업의 경우, MVP와 요약 전용 프롬프트를 사용한 MVP를 사용하는 것이 예시입니다.

from transformers import MvpForConditionalGeneration, MvpTokenizer


tokenizer = MvpTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", device_map="auto")
model_with_prompt = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp-summarization", device_map="auto")

inputs = tokenizer(
    "Summarize: You may want to stick it to your boss and leave your job, but don't do it if these are your reasons.",
    return_tensors="pt",
)
generated_ids = model.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
["Why You Shouldn't Quit Your Job"]

generated_ids = model_with_prompt.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
["Don't do it if these are your reasons"]

데이터-텍스트 생성의 경우, MVP와 다중 작업 사전 학습 변형을 사용하는 것이 예시입니다.

from transformers import MvpForConditionalGeneration, MvpTokenizerFast


tokenizer = MvpTokenizerFast.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", device_map="auto")
model_with_mtl = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mtl-data-to-text", device_map="auto")

inputs = tokenizer(
    "Describe the following data: Iron Man | instance of | Superhero [SEP] Stan Lee | creator | Iron Man",
    return_tensors="pt",
)
generated_ids = model.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
['Stan Lee created the character of Iron Man, a fictional superhero appearing in American comic']

generated_ids = model_with_mtl.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
['Iron Man is a fictional superhero appearing in American comic books published by Marvel Comics.']

가벼운 튜닝, 즉, 모델을 고정하고 프롬프트만 튜닝하는 경우, MVP를 무작위로 초기화된 프롬프트 또는 작업별 프롬프트와 함께 로드할 수 있습니다. 우리의 코드는 원본 논문에 따라 BART를 사용한 Prefix-tuning도 지원합니다.

from transformers import MvpForConditionalGeneration


model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", use_prompt=True, device_map="auto")
# the number of trainable parameters (full tuning)
sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
468116832

# lightweight tuning with randomly initialized prompts
model.set_lightweight_tuning()
# the number of trainable parameters (lightweight tuning)
sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
61823328

# lightweight tuning with task-specific prompts
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mtl-data-to-text", device_map="auto")
model.set_lightweight_tuning()
# original lightweight Prefix-tuning
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/bart-large", use_prompt=True, device_map="auto")
model.set_lightweight_tuning()

리소스

MvpConfig

클래스 transformers.MvpConfig

< >

( 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 = Truevocab_size: int = 50267max_position_embeddings: int = 1024encoder_layers: int = 12encoder_ffn_dim: int = 4096encoder_attention_heads: int = 16decoder_layers: int = 12decoder_ffn_dim: int = 4096decoder_attention_heads: int = 16encoder_layerdrop: float | int = 0.0decoder_layerdrop: float | int = 0.0activation_function: str = 'gelu'd_model: int = 1024dropout: float | int = 0.1attention_dropout: float | int = 0.0activation_dropout: float | int = 0.0init_std: float = 0.02classifier_dropout: float | int = 0.0scale_embedding: bool = Falseuse_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 1bos_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 2decoder_start_token_id: int | None = 2use_prompt: bool = Falseprompt_length: int = 100prompt_mid_dim: int = 800is_decoder: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )

매개변수

  • is_encoder_decoder (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 모델이 인코더/디코더로 사용되는지 여부를 나타냅니다.
  • vocab_size (int, 선택 사항, 기본값 50267) — 모델의 어휘 크기입니다. input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.
  • max_position_embeddings (int, 선택 사항, 기본값 1024) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.
  • encoder_layers (int, 선택 사항, 기본값 12) — Transformer 인코더의 숨겨진 레이어 수입니다. 설정하지 않으면 num_layers와 동일한 값을 사용합니다.
  • encoder_ffn_dim (int, 선택 사항, 기본값 4096) — encoder의 “intermediate”(일반적으로 feed-forward라고도 함) 레이어의 차원입니다.
  • encoder_attention_heads (int, 선택 사항, 기본값 16) — Transformer 인코더의 각 어텐션 레이어에 사용할 어텐션 헤드 수입니다.
  • decoder_layers (int, 선택 사항, 기본값 12) — Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수입니다. 설정하지 않으면 num_layers와 동일한 값을 사용합니다.
  • decoder_ffn_dim (int, 선택 사항, 기본값 4096) — decoder의 “intermediate”(일반적으로 feed-forward라고도 함) 레이어의 차원.
  • decoder_attention_heads (int, 선택 사항, 기본값 16) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head 수입니다.
  • encoder_layerdrop (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — 인코더의 LayerDrop 확률입니다. 자세한 내용은 [LayerDrop 논문](https://huggingface.co/papers/1909.11556 참조)을 참고하세요.
  • decoder_layerdrop (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — 디코더의 LayerDrop 확률입니다. 자세한 내용은 [LayerDrop 논문](https://huggingface.co/papers/1909.11556 참조)을 참고하세요.
  • activation_function (str, 선택 사항, 기본값 gelu) — 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어, "gelu", "relu", "silu" 등이 있습니다.
  • d_model (int, 선택 사항, 기본값 1024) — 인코더 레이어와 풀러 레이어의 크기입니다.
  • dropout (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.1) — 모든 dropout 레이어에 적용할 비율입니다.
  • attention_dropout (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.
  • activation_dropout (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — 완전 연결 레이어 내부 활성화에 적용할 dropout 비율입니다.
  • init_std (float, 선택 사항, 기본값 0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.
  • classifier_dropout (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — classifier의 dropout 비율입니다.
  • scale_embedding (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 임베딩을 sqrt(d_model)로 나누어 스케일링할지 여부.
  • use_cache (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 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.
  • pad_token_id (int, 선택 사항, 기본값 1) — 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다.
  • bos_token_id (int, 선택 사항, 기본값 0) — 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 id입니다.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], 선택 사항, 기본값 2) — 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다.
  • decoder_start_token_id (int, 선택 사항, 기본값 2) — 인코더-디코더 모델이 bos와 다른 토큰으로 디코딩을 시작하는 경우, 해당 토큰의 id입니다.
  • use_prompt (bool, 선택, 기본값 False) — 프롬프트를 사용할지 여부.
  • prompt_length (int, 선택 사항, 기본값 100) — 프롬프트의 길이입니다.
  • prompt_mid_dim (int, 선택 사항, 기본값 800) — prompt의 “intermediate” 레이어 차원.
  • is_decoder (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 모델이 디코더로 사용되는지 여부입니다. False인 경우 모델은 인코더로 사용됩니다.
  • tie_word_embeddings (bool, 선택, 기본값 True) — 모델의 tied_weights_keys 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

이것은 MvpModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Mvp 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 RUCAIBox/mvp와 유사한 구성이 생성됩니다.

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

예:

>>> from transformers import MvpConfig, MvpModel

>>> # Initializing a MVP RUCAIBox/mvp style configuration
>>> configuration = MvpConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the RUCAIBox/mvp style configuration
>>> model = MvpModel(configuration)

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

MvpTokenizer

클래스 transformers.RobertaTokenizer

< >

( vocab: str | dict[str, int] | None = Nonemerges: str | list[str] | None = Noneerrors: str = 'replace'bos_token: str = '<s>'eos_token: str = '</s>'sep_token: str = '</s>'cls_token: str = '<s>'unk_token: str = '<unk>'pad_token: str = '<pad>'mask_token: str = '<mask>'add_prefix_space: bool = Falsetrim_offsets: bool = True**kwargs )

매개변수

  • vocab (str, dict 또는 list, 선택 사항) — 사용자 정의 어휘 사전입니다. 제공되지 않으면 vocab_file에서 어휘를 로드합니다.
  • merges (str 또는 list, 선택 사항) — 사용자 정의 merges 목록입니다. 제공되지 않으면 merges_file에서 merges를 로드합니다.
  • errors (str, 선택, 기본값 "replace") — 바이트를 UTF-8로 디코딩할 때 따를 패러다임. 자세한 내용은 bytes.decode를 참조하세요.
  • bos_token (str, 선택 사항, 기본값은 "<s>") — 사전 학습 시 사용된 시퀀스 시작 토큰입니다. 시퀀스 분류기 토큰으로 사용할 수 있습니다.

    특수 토큰을 사용하여 시퀀스를 구성할 때, 시퀀스의 시작에 사용되는 토큰은 이 토큰이 아닙니다. 사용되는 토큰은 cls_token입니다.

  • eos_token (str, 선택 사항, 기본값은 "</s>") — 시퀀스 종료 토큰입니다. 특수 토큰을 사용하여 시퀀스를 구성할 때, 시퀀스 종료에 사용되는 토큰은 이 토큰이 아닙니다. 시퀀스 종료에 사용되는 토큰은 sep_token입니다.

    특수 토큰을 사용하여 시퀀스를 구성할 때, 시퀀스 끝에는 이 토큰이 사용되지 않습니다. 사용되는 토큰은 sep_token입니다.

  • sep_token (str, 선택, 기본값 "</s>") — 여러 시퀀스로 시퀀스를 구성할 때 사용되는 구분 토큰입니다. 예를 들어 시퀀스 분류의 두 시퀀스나 질의응답의 텍스트와 질문 등에 사용됩니다. 특수 토큰으로 구성된 시퀀스의 마지막 토큰으로도 사용됩니다.
  • cls_token (str, 선택 사항, 기본값 "<s>") — 시퀀스 분류(토큰별 분류가 아닌 전체 시퀀스 분류)를 수행할 때 사용되는 분류기 토큰입니다. 특수 토큰을 사용하여 시퀀스를 구성할 경우 시퀀스의 첫 번째 토큰입니다.
  • unk_token (str, 선택 사항, 기본값 "<unk>") — 미지의 토큰입니다. 어휘에 없는 토큰은 ID로 변환할 수 없으므로, 대신 이 토큰으로 설정됩니다.
  • pad_token (str, 선택 사항, 기본값 "<pad>") — 패딩에 사용되는 토큰입니다. 예를 들어, 길이가 다른 시퀀스를 배치(batching)할 때 사용됩니다.
  • mask_token (str, 선택 사항, 기본값 "<mask>") — 값을 마스킹하는 데 사용되는 토큰입니다. 이는 masked language modeling으로 이 모델을 학습할 때 사용되는 토큰이며, 모델이 예측을 시도하는 대상이 되는 토큰입니다.
  • add_prefix_space (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 입력에 공백을 앞에 추가할지 여부입니다. 이를 통해 첫 번째 단어를 다른 단어와 동일하게 처리할 수 있습니다. (RoBERTa 토크나이저는 앞선 공백을 통해 단어의 시작을 감지합니다).
  • trim_offsets (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 후처리 단계에서 공백이 포함되지 않도록 오프셋을 잘라낼지 여부입니다.

HuggingFace의 tokenizers 라이브러리를 기반으로 하는 RoBERTa 토크나이저를 구성합니다. Byte-Pair-Encoding에 기반합니다.

이 토크나이저는 공백을 토큰의 일부로 취급하도록 학습되었습니다(sentencepiece와 유사한 방식) 따라서 한 단어는

문장의 시작(공백 없이)에 위치하는 경우와 그렇지 않은 경우에 따라 다르게 인코딩됩니다:

>>> from transformers import RobertaTokenizer

>>> tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[0, 31414, 232, 2]

>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[0, 20920, 232, 2]

add_prefix_space=True를 전달하여 이 토크나이저를 인스턴스화하거나 특정 텍스트에 호출할 때 해당 동작을 우회할 수 있지만, 모델이 이러한 방식으로 사전 학습되지 않았으므로 성능이 저하될 수 있습니다.

is_split_into_words=True와 함께 사용할 경우, 이 토크나이저는 add_prefix_space=True로 초기화해야 합니다.

이 토크나이저는 대부분의 주요 메서드를 포함하는 TokenizersBackend에서 상속됩니다. 해당 메서드에 대한 자세한 내용은 이 상위 클래스를 참고하세요.

MvpModel

클래스 transformers.MvpModel

< >

( config: MvpConfig )

매개변수

  • config (MvpConfig) — 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.

Model의 맨 위 특정 head 없이 raw hidden-states를 출력하는 bare Mvp입니다.

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.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: list[torch.FloatTensor] | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → Seq2SeqModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.

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

    입력 ID란 무엇인가요?

  • 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?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 어휘에서 디코더 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 인덱스는 AutoTokenizer를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()을 참조하세요. 디코더 입력 ID란 무엇인가요? Mvp는 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 eos_token_id를 사용합니다. past_key_values를 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_input_ids만 입력하면 됩니다(past_key_values 참조). 번역 및 요약 학습의 경우 decoder_input_ids를 제공해야 합니다. decoder_input_ids가 제공되지 않으면, 해당 논문에 따라 노이즈 제거 사전 학습을 위해 input_ids를 오른쪽으로 이동시켜 이 텐서를 생성합니다.

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

    디코더 입력 ID란 무엇인가요?

    Mvp는 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 eos_token_id를 사용합니다. past_key_values를 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_input_ids만 입력하면 됩니다(past_key_values 참조).

    번역 및 요약 학습을 위해 decoder_input_ids를 제공해야 합니다. decoder_input_ids가 제공되지 않으면, 해당 논문에 따라 노이즈 제거 사전 학습을 위해 input_ids를 오른쪽으로 이동시켜 이 텐서를 생성합니다.

  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor 다음 형태의 (batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 기본 동작: decoder_input_ids. 의 pad 토큰을 무시하는 텐서를 생성합니다. 기본값으로 Causal mask도 사용됩니다. 패딩 동작을 변경하려면 modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask를 읽고 필요에 맞게 수정해야 합니다. 기본 전략에 대한 자세한 내용은 논문에서 다이어그램 1을 참고하세요.

    패딩 동작을 변경하려면 modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask를 읽고 필요에 맞게 수정해야 합니다. 기본 전략에 대한 자세한 정보는 논문의 다이어그램 1을 참고하세요.

  • encoder_outputs (list[torch.FloatTensor], 선택 사항) — (last_hidden_state, 선택 사항: hidden_states, 선택 사항: attentions)으로 구성된 튜플입니다. last_hidden_state의 형태는 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항)이며, 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다.
  • 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.

  • 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.
  • decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor 형상이 (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 선택적으로 decoder_input_ids 대신 임베딩된 표현을 직접 전달할 수 있습니다. past_key_values 을(를) 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_inputs_embeds 만 입력하면 됩니다(참고: past_key_values). 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 decoder_input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어를 원할 때 유용합니다.

    decoder_input_ids와 decoder_inputs_embeds가 모두 설정되지 않은 경우, decoder_inputs_embeds는 inputs_embeds의 값을 가져옵니다.

  • 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

Seq2SeqModelOutput 또는 tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor의 튜플 또는 Seq2SeqModelOutput입니다. return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우, 구성(MvpConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

MvpModel의 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 decoder 마지막 레이어 출력의 hidden-state 시퀀스입니다.

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

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

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

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택, 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, 형태는 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어 출력의 decoder hidden-states와 선택적인 초기 embedding 출력

  • decoder_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.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.

  • 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.

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

  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 모델 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택, 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 레이어 출력의 인코더 hidden-states와 선택적인 초기 임베딩 출력.

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 선택, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(각 레이어마다 하나)로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 인코더 attention 가중치입니다.

MvpForConditionalGeneration

class transformers.MvpForConditionalGeneration

< >

( config: MvpConfig )

매개변수

  • config (MvpConfig) — 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.

언어 모델링 헤드가 있는 MVP 모델. 다양한 텍스트 생성 작업에 사용할 수 있습니다.

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.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: list[torch.FloatTensor] | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → Seq2SeqLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.

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

    입력 ID란 무엇인가요?

  • 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?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor 다음 형식의 (batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 어휘(decoder input sequence) 토큰의 인덱스입니다. 인덱스는 AutoTokenizer를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()을 참조하세요. decoder input ID란 무엇인가요? Mvp는 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 eos_token_id를 사용합니다. past_key_values를 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_input_ids만 입력하면 됩니다(past_key_values 참조). 번역 및 요약 학습의 경우 decoder_input_ids를 제공해야 합니다. decoder_input_ids가 제공되지 않으면, 해당 논문에 따라 노이즈 제거 사전 학습을 위해 input_ids를 오른쪽으로 이동시켜 이 텐서를 생성합니다.

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

    디코더 입력 ID란 무엇인가요?

    Mvp는 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 eos_token_id를 사용합니다. past_key_values를 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_input_ids만 입력하면 됩니다(past_key_values 참조).

    번역 및 요약 학습을 위해 decoder_input_ids를 제공해야 합니다. decoder_input_ids가 제공되지 않으면, 해당 논문에 따라 노이즈 제거 사전 학습을 위해 input_ids를 오른쪽으로 이동시켜 이 텐서를 생성합니다.

  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor 다음 shape를 가진 (batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 기본 동작: decoder_input_ids. Causal mask도 기본적으로 사용됩니다. 패딩 동작을 변경하려면 modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask를 읽고 필요에 맞게 수정해야 합니다. 기본 전략에 대한 자세한 내용은 논문에서 다이어그램 1을 참고하세요.

    패딩 동작을 변경하려면 modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask를 읽고 필요에 맞게 수정해야 합니다. 기본 전략에 대한 자세한 정보는 논문의 다이어그램 1을 참고하세요.

  • encoder_outputs (list[torch.FloatTensor], 선택 사항) — (last_hidden_state, 선택 사항: hidden_states, 선택 사항: attentions)으로 구성된 튜플입니다. last_hidden_state의 형태는 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항)이며, 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다.
  • 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.

  • 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.
  • decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor 형상이 (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 선택적으로 decoder_input_ids 대신 임베딩된 표현을 직접 전달할 수 있습니다. past_key_values 을(를) 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_inputs_embeds 만 입력하면 됩니다(참고: past_key_values). 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 decoder_input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어를 원할 때 유용합니다.

    decoder_input_ids와 decoder_inputs_embeds가 모두 설정되지 않은 경우, decoder_inputs_embeds는 inputs_embeds의 값을 가져옵니다.

  • labels (torch.LongTensor, shape (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 마스크 언어 모델링 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는 [0, ..., config.vocab_size] 범위 내의 값이거나 -100이어야 합니다(input_ids docstring 참조). 인덱스가 -100으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 [0, ..., config.vocab_size] 범위의 라벨을 가진 토큰에 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.

반환값

Seq2SeqLMOutput 또는 tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor의 튜플 또는 Seq2SeqLMOutput입니다. return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우에도 동일합니다. 구성(MvpConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

MvpForConditionalGeneration의 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) — 언어 모델링 손실.

  • 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).

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

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

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택, 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, 형태는 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 디코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.

  • decoder_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.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.

  • 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.

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

  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 모델 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택, 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 인코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 선택, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(각 레이어마다 하나)로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 인코더 attention 가중치입니다.

요약의 예시:

모델 파인튜닝

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MvpForConditionalGeneration

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")

>>> inputs = tokenizer(
...     "Summarize: You may want to stick it to your boss and leave your job, but don't do it if these are your reasons.",
...     return_tensors="pt",
... )
>>> labels = tokenizer("Bad Reasons To Quit Your Job", return_tensors="pt")["input_ids"]

>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> loss.backward()

모델 미세 조정 후 추론

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

>>> generated_text = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)

MvpForSequenceClassification

class transformers.MvpForSequenceClassification

< >

( config: MvpConfig**kwargs )

매개변수

  • config (MvpConfig) — 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.

GLUE 작업과 같이 풀링된 출력 위에 선형 레이어를 배치한 시퀀스 분류/헤드가 있는 Mvp 모델.

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.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: list[torch.FloatTensor] | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → Seq2SeqSequenceClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.

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

    입력 ID란 무엇인가요?

  • 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?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 어휘에서 디코더 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 인덱스는 AutoTokenizer를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()을 참조하세요. 디코더 입력 ID란 무엇인가요? Mvp는 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 eos_token_id를 사용합니다. past_key_values를 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_input_ids만 입력하면 됩니다(past_key_values 참조). 번역 및 요약 학습의 경우 decoder_input_ids를 제공해야 합니다. decoder_input_ids가 제공되지 않으면, 해당 논문에 따라 노이즈 제거 사전 학습을 위해 input_ids를 오른쪽으로 이동시켜 이 텐서를 생성합니다.

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

    디코더 입력 ID란 무엇인가요?

    Mvp는 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 eos_token_id를 사용합니다. past_key_values를 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_input_ids만 입력하면 됩니다(past_key_values 참조).

    번역 및 요약 학습을 위해 decoder_input_ids를 제공해야 합니다. decoder_input_ids가 제공되지 않으면, 해당 논문에 따라 노이즈 제거 사전 학습을 위해 input_ids를 오른쪽으로 이동시켜 이 텐서를 생성합니다.

  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor 다음 형태의 (batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 기본 동작: decoder_input_ids. 의 pad 토큰을 무시하는 텐서를 생성합니다. 기본값으로 Causal mask도 사용됩니다. 패딩 동작을 변경하려면 modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask를 읽고 필요에 맞게 수정해야 합니다. 기본 전략에 대한 자세한 내용은 논문에서 다이어그램 1을 참고하세요.

    패딩 동작을 변경하려면 modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask를 읽고 필요에 맞게 수정해야 합니다. 기본 전략에 대한 자세한 정보는 논문의 다이어그램 1을 참고하세요.

  • encoder_outputs (list[torch.FloatTensor], 선택 사항) — (last_hidden_state, 선택 사항: hidden_states, 선택 사항: attentions)으로 구성된 튜플입니다. last_hidden_state의 형태는 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항)이며, 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다.
  • 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.
  • decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor 형상이 (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 선택적으로 decoder_input_ids 대신 임베딩된 표현을 직접 전달할 수 있습니다. past_key_values 을(를) 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_inputs_embeds 만 입력하면 됩니다(참고: past_key_values). 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 decoder_input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어를 원할 때 유용합니다.

    decoder_input_ids와 decoder_inputs_embeds가 모두 설정되지 않은 경우, decoder_inputs_embeds는 inputs_embeds의 값을 가져옵니다.

  • 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

Seq2SeqSequenceClassifierOutput 또는 tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor의 튜플 또는 Seq2SeqSequenceClassifierOutput입니다. return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우, 구성(MvpConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

MvpForSequenceClassification의 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, label이 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 (EncoderDecoderCache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — EncoderDecoderCache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv 캐시 가이드를 참고하세요.

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

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택, 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, 형태는 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 디코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.

  • decoder_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.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.

  • 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.

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

  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 모델 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택, 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 인코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 선택, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(각 레이어마다 하나)로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 인코더 attention 가중치입니다.

단일 레이블 분류의 예시:

num_labels개의 클래스로 모델을 fine-tuning

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MvpForSequenceClassification

>>> num_labels = 2  # for example, this is a binary classification task
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForSequenceClassification.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", num_labels=num_labels)

>>> inputs = tokenizer("Classify: Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> labels = torch.tensor(1)  # the real label for inputs

>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> loss.backward()

모델 미세 조정 후 추론

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

>>> predicted_class_id = logits.argmax()

MvpForQuestionAnswering

클래스 transformers.MvpForQuestionAnswering

< >

( config: MvpConfig )

매개변수

  • config (MvpConfig) — 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 head를 최상단에 배치한 Mvp transformer(hidden-states 출력 위에 선형 레이어를 올려 span start logits과 span end logits을 계산).

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.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: list[torch.FloatTensor] | None = Nonestart_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneend_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

매개변수

  • input_ids (torch.Tensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.

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

    입력 ID란 무엇인가요?

  • 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?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 어휘에서 디코더 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 인덱스는 AutoTokenizer를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()을 참조하세요. 디코더 입력 ID란 무엇인가요? Mvp는 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 eos_token_id를 사용합니다. past_key_values를 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_input_ids만 입력하면 됩니다(past_key_values 참조). 번역 및 요약 학습의 경우 decoder_input_ids를 제공해야 합니다. decoder_input_ids가 제공되지 않으면, 해당 논문에 따라 노이즈 제거 사전 학습을 위해 input_ids를 오른쪽으로 이동시켜 이 텐서를 생성합니다.

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

    디코더 입력 ID란 무엇인가요?

    Mvp는 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 eos_token_id를 사용합니다. past_key_values를 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_input_ids만 입력하면 됩니다(past_key_values 참조).

    번역 및 요약 학습을 위해 decoder_input_ids를 제공해야 합니다. decoder_input_ids가 제공되지 않으면, 해당 논문에 따라 노이즈 제거 사전 학습을 위해 input_ids를 오른쪽으로 이동시켜 이 텐서를 생성합니다.

  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor 다음 shape를 가진 (batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 기본 동작: decoder_input_ids. Causal mask도 기본적으로 사용됩니다. 패딩 동작을 변경하려면 modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask를 읽고 필요에 맞게 수정해야 합니다. 기본 전략에 대한 자세한 내용은 논문에서 다이어그램 1을 참고하세요.

    패딩 동작을 변경하려면 modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask를 읽고 필요에 맞게 수정해야 합니다. 기본 전략에 대한 자세한 정보는 논문의 다이어그램 1을 참고하세요.

  • encoder_outputs (list[torch.FloatTensor], 선택 사항) — (last_hidden_state, 선택 사항: hidden_states, 선택 사항: attentions)으로 구성된 튜플입니다. last_hidden_state의 형태는 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항)이며, 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다.
  • 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.
  • 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.
  • decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor 형상이 (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 선택적으로 decoder_input_ids 대신 임베딩된 표현을 직접 전달할 수 있습니다. past_key_values 을(를) 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 decoder_inputs_embeds 만 입력하면 됩니다(참고: past_key_values). 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 decoder_input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어를 원할 때 유용합니다.

    decoder_input_ids와 decoder_inputs_embeds가 모두 설정되지 않은 경우, decoder_inputs_embeds는 inputs_embeds의 값을 가져옵니다.

  • 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

Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput 또는 tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor의 튜플 또는 Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput입니다. return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우, MvpConfig와 입력에 따라 다양한 요소로 구성됩니다.

MvpForQuestionAnswering의 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.

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

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

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택, 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, 형태는 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 디코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.

  • decoder_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.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.

  • 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.

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

  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 모델 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 선택, 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 인코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 선택, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(각 레이어마다 하나)로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 인코더 attention 가중치입니다.

예:

추출형 질의응답을 위한 모델의 fine-tuning, 그리고 BartForConditionalGeneration을 사용하여 생성형 질의응답도 지원합니다

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MvpForQuestionAnswering

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForQuestionAnswering.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")

>>> inputs = tokenizer(
...     "Answer the following question: Who was Jim Henson? [SEP] Jim Henson was a nice puppet",
...     return_tensors="pt",
... )
>>> target_start_index = torch.tensor([18])
>>> target_end_index = torch.tensor([19])

>>> loss = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index).loss
>>> loss.backward()

모델 미세 조정 후 추론

>>> 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]
>>> predict_answer = tokenizer.decode(predict_answer_tokens)

MvpForCausalLM

class transformers.MvpForCausalLM

< >

( config: MvpConfig )

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.

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

    입력 ID란 무엇인가요?

  • 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?

  • encoder_hidden_states (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states 시퀀스입니다. 모델이 decoder로 구성된 경우 cross-attention에 사용됩니다.
  • encoder_attention_mask (torch.FloatTensor 형상 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 인코더 입력의 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션을 수행하지 않도록 하는 마스크입니다. 모델이 디코더로 구성된 경우 크로스 어텐션에 이 마스크가 사용됩니다. [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0
  • 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.

  • 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.
  • labels (torch.LongTensor, shape (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 마스크 언어 모델링 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는 [0, ..., config.vocab_size] 범위 내의 값이거나 -100이어야 합니다(input_ids docstring 참조). 인덱스가 -100으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 [0, ..., config.vocab_size] 범위의 라벨을 가진 토큰에 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)

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

MvpForCausalLM의 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:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MvpForCausalLM

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForCausalLM.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")

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

>>> logits = outputs.logits
>>> list(logits.shape)
[1, 8, 50267]
Update on GitHub

←MuseGlimmerAssistant myt5→