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PLBart

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이 모델은 2021-03-10에 HF papers에 게시되었으며, 2022-02-18에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.

PLBart

FlashAttention SDPA

개요

PLBART 모델은 Wasi Uddin Ahmad, Saikat Chakraborty, Baishakhi Ray, Kai-Wei Chang이 Unified Pre-training for Program Understanding and Generation에서 제안했습니다. 이것은 코드 요약, 코드 생성, 코드 번역 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 BART와 유사한 모델입니다. 사전 학습된 모델 plbart-base은 Java, Python, English에 대한 다국어 노이즈 제거 작업으로 학습되었습니다.

추상 내용에 따르면

코드 요약 및 생성은 프로그래밍 언어(PL)와 자연어(NL) 간의 변환을 가능하게 하며, 코드 번역은 레거시 코드를 한 PL에서 다른 PL로 마이그레이션하는 데 활용됩니다. 이 논문에서는 프로그램 및 언어 이해와 생성 작업의 광범위한 스펙트럼을 수행할 수 있는 시퀀스-투-시퀀스 모델인 PLBART를 소개합니다. PLBART는 Java와 Python 함수 및 관련 NL 텍스트의 방대한 컬렉션에서 노이즈 제거 오토인코딩을 통해 사전 학습됩니다. 영어 코드 요약, 코드 생성, 7개 프로그래밍 언어에 대한 코드 번역에 대한 실험 결과, PLBART가 최첨단 모델보다 우수하거나 동등한 성능을 보임이 확인되었습니다. 또한, 프로그램 수정, 클론 감지, 취약 코드 감지와 같은 판별 작업에 대한 실험은 PLBART의 프로그램 이해 능력에 대한 효과성을 입증합니다. 나아가 분석 결과, PLBART는 프로그램 의미론에 필수적인 프로그램 문법, 스타일(예: 식별자 명명 규칙), 논리적 흐름(예: else 블록 내부의 if 블록은 else if 블록과 동등함)을 학습하여 제한된 어노테이션에서도 뛰어난 성능을 발휘하는 것으로 나타났습니다.

이 모델은 gchhablani가 기여했습니다. 저자의 코드는 여기에서 확인할 수 있습니다.

사용 예시

PLBart는 주로 코드-텍스트, 텍스트-코드, 코드-코드 작업을 위해 설계된 다국어 인코더-디코더(시퀀스-투-시퀀스) 모델입니다. 이 모델은 다국어를 지원하므로 다른 형식의 시퀀스를 기대합니다. 소스 텍스트와 대상 텍스트 모두에 특수한 언어 ID 토큰이 추가됩니다. 소스 텍스트 형식은 X [eos, src_lang_code]이며, 여기서 X는 소스 텍스트입니다. 대상 텍스트 형식은 [tgt_lang_code] X [eos]입니다. bos는 절대 사용되지 않습니다.

논문을 참고하여 이 부분에 대해 자세히 알아보세요.

언어 코드가 필요한 경우, call()은 텍스트를 첫 번째 인자로 또는 text 키워드 인자로 전달하면 소스 텍스트 형식으로 인코딩하고, text_target 키워드 인자로 전달하면 대상 텍스트 형식으로 인코딩합니다.

지도 학습

from transformers import PLBartTokenizer


tokenizer = PLBartTokenizer.from_pretrained("uclanlp/plbart-base", src_lang="en_XX", tgt_lang="python")
example_python_phrase = "def maximum(a,b,c):NEW_LINE_INDENTreturn max([a,b,c])"
expected_translation_english = "Returns the maximum value of a b c."
inputs = tokenizer(example_python_phrase, text_target=expected_translation_english, return_tensors="pt").to(model.device)
model(**inputs)

생성

target text를 생성할 때 decoder_start_token_id를 대상 언어 id로 설정합니다. 다음 예제는 uclanlp/plbart-python-en_XX 모델을 사용하여 Python을 English로 번역하는 방법을 보여줍니다.

from transformers import PLBartForConditionalGeneration, PLBartTokenizer


tokenizer = PLBartTokenizer.from_pretrained("uclanlp/plbart-python-en_XX", src_lang="python", tgt_lang="en_XX")
example_python_phrase = "def maximum(a,b,c):NEW_LINE_INDENTreturn max([a,b,c])"
inputs = tokenizer(example_python_phrase, return_tensors="pt").to(model.device)
model = PLBartForConditionalGeneration.from_pretrained("uclanlp/plbart-python-en_XX", device_map="auto")
translated_tokens = model.generate(**inputs, decoder_start_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["en_XX"])
tokenizer.batch_decode(translated_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
"Returns the maximum value of a b c."

리소스

PLBartConfig

class transformers.PLBartConfig

< >

( 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 = 50005max_position_embeddings: int = 1024encoder_layers: int = 6encoder_ffn_dim: int = 3072encoder_attention_heads: int = 12decoder_layers: int = 6decoder_ffn_dim: int = 3072decoder_attention_heads: int = 12encoder_layerdrop: float | int = 0.0decoder_layerdrop: float | int = 0.0use_cache: bool = Trueactivation_function: str = 'gelu'd_model: int = 768dropout: float | int = 0.1attention_dropout: float | int = 0.1activation_dropout: float | int = 0.0init_std: float = 0.02classifier_dropout: float | int = 0.0scale_embedding: bool = Truepad_token_id: int | None = 1bos_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 2forced_eos_token_id: int | list[int] | None = 2is_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 50005) — 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 6) — Transformer 인코더의 숨겨진 레이어 수입니다. 설정하지 않으면 num_layers와 동일한 값을 사용합니다.
  • encoder_ffn_dim (int, 선택 사항, 기본값 3072) — 인코더의 “중간” 레이어(일반적으로 feed-forward 레이어라고도 함)의 차원입니다.
  • encoder_attention_heads (int, 선택 사항, 기본값 12) — Transformer 인코더의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.
  • decoder_layers (int, 선택 사항, 기본값 6) — Transformer decoder의 hidden layer 수입니다. 설정하지 않으면 num_layers와 동일한 값을 사용합니다.
  • decoder_ffn_dim (int, 선택 사항, 기본값 3072) — decoder의 “intermediate”(일반적으로 feed-forward라고도 함) 레이어의 차원입니다.
  • decoder_attention_heads (int, 선택 사항, 기본값 12) — 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.
  • 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.
  • 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 768) — 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 0.1) — 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 True) — 임베딩을 sqrt(d_model)로 나누어 스케일링할지 여부입니다.
  • 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.
  • forced_eos_token_id (Union[int, list[int]], 선택, 기본값 2) — max_length에 도달했을 때 마지막 생성 토큰으로 강제할 토큰의 id입니다. 일반적으로 eos_token_id로 설정됩니다.
  • 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 PLBartModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Plbart 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 uclanlp/plbart-base와 유사한 설정이 생성됩니다.

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

예:

>>> from transformers import PLBartConfig, PLBartModel

>>> # Initializing a PLBART uclanlp/plbart-base style configuration
>>> configuration = PLBartConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the uclanlp/plbart-base style configuration
>>> model = PLBartModel(configuration)

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

PLBartTokenizer

class transformers.PLBartTokenizer

< >

( vocab_filebos_token = '<s>'eos_token = '</s>'sep_token = '</s>'cls_token = '<s>'unk_token = '<unk>'pad_token = '<pad>'mask_token = '<mask>'language_codes = 'base'src_lang = Nonetgt_lang = Nonesp_model_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Noneadditional_special_tokens = Noneclean_up_tokenization_spaces = True**kwargs )

매개변수

  • vocab_file (str) — 어휘 파일의 경로입니다.
  • src_lang (str, 선택) — 원본 언어를 나타내는 문자열입니다.
  • tgt_lang (str, 선택) — 대상 언어를 나타내는 문자열입니다.
  • bos_token (str, 선택 사항, 기본값 "<s>") — 시퀀스 시작 토큰입니다.
  • eos_token (str, 선택 사항, 기본값 "</s>") — 시퀀스 종료 토큰입니다.
  • 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, 기본값 "<s>") — 모든 작업에서 첫 번째 토큰으로 사용되는 특수 토큰인 cls 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, 기본값은 "<mask>") — 가리개 값에 사용되는 토큰입니다. 이는 가리개 작업을 통해 이 모델을 학습시킬 때 사용되는 토큰입니다. 이 토큰은 "base" 토크나이저 유형에서만 사용됩니다. "multi" 토크나이저의 경우, 다운스트림 작업에서는 가리개가 수행되지 않습니다.
  • language_codes (str, 선택 사항, 기본값 "base") — 사용할 언어 코드를 지정합니다. "base" 또는 "multi" 중 하나여야 합니다.
  • sp_model_kwargs (dict, 선택 사항) — 다음 메서드에 전달됩니다. SentencePieceProcessor.__init__() SentencePiece의 Python 래퍼 를 사용하여 다음을 설정할 수 있습니다:
    • enable_sampling: 서브워드 정규화를 활성화합니다.
    • nbest_size: unigram의 샘플링 파라미터입니다. BPE-Dropout에는 적용되지 않습니다.
      • nbest_size = {0,1}: 샘플링이 수행되지 않습니다.
      • nbest_size > 1: nbest_size 결과에서 샘플링합니다.
      • nbest_size < 0: nbest_size가 무한하다고 가정하고, forward-filtering-and-backward-sampling 알고리즘을 사용하여 모든 가설(lattice)에서 샘플링합니다.
    • alpha: unigram 샘플링의 smoothing parameter 및 BPE-dropout의 merge 작업 dropout 확률

PLBART 토크나이저를 구성합니다.

RobertaTokenizer 및 XLNetTokenizer에서 파생되었습니다. SentencePiece를 기반으로 합니다.

토큰화 방법은 소스 언어 문서의 경우 <tokens> <eos> <language code>이며,

<tokens> <eos>` for target language documents.

예:

>>> from transformers import PLBartTokenizer

>>> tokenizer = PLBartTokenizer.from_pretrained("uclanlp/plbart-python-en_XX", src_lang="python", tgt_lang="en_XX")
>>> example_python_phrase = "def maximum(a,b,c):NEW_LINE_INDENTreturn max([a,b,c])"
>>> expected_translation_english = "Returns the maximum value of a b c."
>>> inputs = tokenizer(example_python_phrase, text_target=expected_translation_english, return_tensors="pt")

build_inputs_with_special_tokens

< >

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

매개변수

  • token_ids_0 (list[int]) — 특별 토큰이 추가될 ID 목록입니다.
  • token_ids_1 (list[int], 선택 사항) — 시퀀스 쌍을 위한 선택적 두 번째 ID 목록입니다.

반환값

list[int]

적절한 특수 토큰이 포함된 입력 ID 목록.

특수 토큰을 추가하여 시퀀스 또는 시퀀스 쌍에서 모델 입력을 구성합니다.

이 메서드는 토크나이저의 special_tokens_pattern을 기반으로 입력을 동적으로 구성합니다:

  • "none": 특수 토큰 없음
  • "cls_sep": [CLS] seq0 [SEP] 또는 [CLS] seq0 [SEP] seq1 [SEP]
  • "eos": seq0 [EOS] 또는 seq0 [EOS] seq1 [EOS]
  • "bos": [BOS] seq0 또는 [BOS] seq0 [BOS] seq1
  • "bos_eos": [BOS] seq0 [EOS] 또는 [BOS] seq0 [EOS] seq1 [EOS]
  • "cls_double_sep": [CLS] seq0 [SEP] 또는 [CLS] seq0 [SEP] [SEP] seq1 [SEP]
  • "prefix_suffix": <prefix_tokens> seq0 [seq1] <suffix_tokens> (토크나이저에 저장된 사용자 정의 prefix/suffix)

PLBartModel

class transformers.PLBartModel

< >

( config: PLBartConfig )

매개변수

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

특정 헤드가 위에 없는 Plbart Model은 원시 hidden-states를 출력합니다.

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

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

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = 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 = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → 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.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor 다음 shape를 가진 (batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 어휘에서 decoder 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 인덱스는 checkpoint에 따라 AutoTokenizer 또는 PLBartMultiTokenizer를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode()와 PreTrainedTokenizer.call()을 참조하세요. decoder input ID란 무엇인가요? PLBart는 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 소스 언어와 대상 언어에 따라 달라지는 특정 언어 id 토큰을 사용합니다. 예를 들어 en_XX의 경우 50003, java의 경우 50001입니다. 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, 모델은 논문에 따라 denoising pre-training을 위해 input_ids를 오른쪽으로 이동시켜 이 텐서를 생성합니다.

    체크포인트에 따라 AutoTokenizer 또는 PLBartMultiTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    디코더 입력 ID란 무엇인가요?

    PLBart는 소스 언어와 대상 언어에 따라 달라지는 특정 언어 ID 토큰을 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 사용합니다. 예를 들어 en_XX의 경우 50003, java의 경우 50001입니다. 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 (` —
  • ` obj —torch.LongTensor, shape (batch_size, target_sequence_length), 선택): 기본 동작: decoder_input_ids의 pad 토큰을 무시하는 텐서를 생성합니다. 기본적으로 Causal mask도 사용됩니다.
  • 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).

반환값

Seq2SeqModelOutput 또는 tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor의 튜플 또는 Seq2SeqModelOutput입니다. return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우, PLBartConfig와 입력에 따라 다양한 요소로 구성됩니다.

PLBartModel의 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.

PLBartForConditionalGeneration

클래스 transformers.PLBartForConditionalGeneration

< >

( config: PLBartConfig )

매개변수

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

언어 모델링 헤드를 갖춘 PLBART 모델입니다. 코드-텍스트, 텍스트-코드, 코드-코드 변환에 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.LongTensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = 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.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → 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.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor 다음 shape를 가진 (batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 어휘에서 decoder 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 인덱스는 체크포인트에 따라 AutoTokenizer 또는 PLBartMultiTokenizer를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode()와 PreTrainedTokenizer.call()을 참조하세요. decoder input ID란 무엇인가요? PLBart는 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 소스 언어와 대상 언어에 따라 달라지는 특정 언어 ID 토큰을 사용합니다. 예를 들어 en_XX의 경우 50003, java의 경우 50001입니다. 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, 모델은 논문에 따라 denoising pre-training을 위해 input_ids를 오른쪽으로 이동시켜 이 텐서를 생성합니다.

    체크포인트에 따라 AutoTokenizer 또는 PLBartMultiTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    디코더 입력 ID란 무엇인가요?

    PLBart는 소스 언어와 대상 언어에 따라 달라지는 특정 언어 ID 토큰을 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 사용합니다. 예를 들어 en_XX의 경우 50003, java의 경우 50001입니다. 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 (` —
  • ` obj —torch.LongTensor, shape (batch_size, target_sequence_length), 선택): 기본 동작: decoder_input_ids의 pad 토큰을 무시하는 텐서를 생성합니다. 기본적으로 Causal mask도 사용됩니다.
  • 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).

반환값

Seq2SeqLMOutput 또는 tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor의 튜플 또는 Seq2SeqLMOutput입니다. return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우, 구성(PLBartConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

PLBartForConditionalGeneration의 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.

마스크 채우기 예시:

>>> from transformers import AutoTokenizer, PLBartForConditionalGeneration

>>> model = PLBartForConditionalGeneration.from_pretrained("uclanlp/plbart-base")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uclanlp/plbart-base")

>>> # en_XX is the language symbol id <LID> for English
>>> TXT = "<s> Is 0 the <mask> Fibonacci number ? </s> en_XX"
>>> input_ids = tokenizer([TXT], add_special_tokens=False, return_tensors="pt").input_ids

>>> logits = model(input_ids).logits
>>> masked_index = (input_ids[0] == tokenizer.mask_token_id).nonzero().item()
>>> probs = logits[0, masked_index].softmax(dim=0)
>>> values, predictions = probs.topk(5)

>>> tokenizer.decode(predictions).split()
['first', 'same', 'highest', 'result', 'number']

PLBartForSequenceClassification

class transformers.PLBartForSequenceClassification

< >

( config: PLBartConfig**kwargs )

매개변수

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

GLUE 작업에 사용되는 PLBart 모델로, 풀링된 출력 위에 선형 레이어를 추가한 시퀀스 분류 헤드(또는 분류기)가 있는 경우를 예로 들 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 = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → 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 다음 형상의 (batch_size, target_sequence_length), 선택 사항) — 어휘에서 디코더 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 인덱스는 체크포인트에 따라 AutoTokenizer 또는 PLBartMultiTokenizer를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode()와 PreTrainedTokenizer.call()을 참조하세요. 디코더 입력 ID란 무엇인가요? PLBart는 소스 언어와 대상 언어에 따라 달라지는 특정 언어 ID 토큰을 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 사용합니다. 예를 들어 en_XX의 경우 50003, java의 경우 50001입니다. 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, 모델은 논문에 따라 노이즈 제거 사전 학습을 위해 input_ids를 오른쪽으로 이동시켜 이 텐서를 생성합니다.

    체크포인트에 따라 AutoTokenizer 또는 PLBartMultiTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    디코더 입력 ID란 무엇인가요?

    PLBart는 소스 언어와 대상 언어에 따라 달라지는 특정 언어 ID 토큰을 decoder_input_ids 생성의 시작 토큰으로 사용합니다. 예를 들어 en_XX의 경우 50003, java의 경우 50001입니다. 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 (` —
  • ` obj —torch.LongTensor, shape (batch_size, target_sequence_length), 선택): 기본 동작: decoder_input_ids의 pad 토큰을 무시하는 텐서를 생성합니다. 기본적으로 Causal mask도 사용됩니다.
  • 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).

반환값

Seq2SeqSequenceClassifierOutput 또는 tuple(torch.FloatTensor)

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

PLBartForSequenceClassification의 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:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, PLBartForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uclanlp/plbart-base")
>>> model = PLBartForSequenceClassification.from_pretrained("uclanlp/plbart-base")

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

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

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

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = PLBartForSequenceClassification.from_pretrained("uclanlp/plbart-base", num_labels=num_labels)

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

다중 레이블 분류의 예시:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, PLBartForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uclanlp/plbart-base")
>>> model = PLBartForSequenceClassification.from_pretrained("uclanlp/plbart-base", problem_type="multi_label_classification")

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

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

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

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = PLBartForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "uclanlp/plbart-base", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

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

PLBartForCausalLM

클래스 transformers.PLBartForCausalLM

< >

( config: PLBartConfig )

매개변수

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

입력 임베딩과 가중치가 공유되는 선형 레이어로 구성된 언어 모델링 헤드가 위에 있는 PLBART 디코더.

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] = 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 = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → 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).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], 선택 사항, 기본값 0) — int인 경우, 마지막 logits_to_keep 토큰에 대한 logits를 계산합니다. 0인 경우, 모든 input_ids에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. torch.Tensor인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 패킹된 텐서 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.

반환값

CausalLMOutputWithCrossAttentions 또는 tuple(torch.FloatTensor)

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

PLBartForCausalLM의 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, PLBartForCausalLM

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uclanlp/plbart-base")
>>> model = PLBartForCausalLM.from_pretrained("uclanlp/plbart-base")
>>> 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
>>> expected_shape = [1, inputs.input_ids.shape[-1], model.config.vocab_size]
>>> list(logits.shape) == expected_shape
True
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