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BigBirdPegasus

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BigBirdPegasus

PyTorch

概述

BigBird 模型由 Zaheer、Manzil、Guruganesh、Guru、Dubey、Kumar Avinava、Ainslie、Joshua、Alberti、Chris、Ontanon、Santiago、Pham、Philip、Ravula、Anirudh、Wang、Qifan、Yang、Li 等人在 Big Bird: Transformers for Longer Sequences 中提出。BigBird 是一种基于稀疏注意力的 Transformer，它将 BERT 等基于 Transformer 的模型扩展到更长的序列。除了稀疏注意力，BigBird 还对输入序列应用了全局注意力和随机注意力。理论上，稀疏、全局和随机注意力的结合可以近似全注意力，同时在处理长序列时计算效率更高。由于能够处理更长的上下文，BigBird 在各种长文档 NLP 任务（如问答和摘要）上的表现优于 BERT 或 RoBERTa。

论文摘要如下：

基于 Transformers 的模型（如 BERT）已成为 NLP 领域最成功的深度学习模型之一。然而，它们的一个核心限制是，由于其全注意力机制，其（主要是在内存方面）对序列长度的依赖性是二次的。为解决此问题，我们提出了 BigBird，这是一种稀疏注意力机制，可将二次依赖性降至线性。我们证明了 BigBird 是序列函数的通用近似器并且是图灵完备的，从而保留了二次全注意力模型的这些特性。同时，我们的理论分析揭示了在稀疏注意力机制中加入关注整个序列的 O(1) 全局标记（如 CLS）的一些好处。所提出的稀疏注意力机制能够处理比以往使用类似硬件所能处理的序列长 8 倍的序列。由于能够处理更长的上下文，BigBird 在问答和摘要等各种 NLP 任务中的性能得到了显著提升。我们还提出了在基因组学数据上的新应用。

原始代码可以在这里找到。

使用技巧

  • 有关 BigBird 注意力机制工作原理的详细解释，请参阅这篇博客文章。
  • BigBird 有两种实现方式：**original_full** 和 **block_sparse**。对于序列长度小于 1024 的情况，建议使用 **original_full**，因为使用 **block_sparse** 注意力没有优势。
  • 当前代码使用 3 个块的窗口大小和 2 个全局块。
  • 序列长度必须能被块大小整除。
  • 当前实现仅支持 **ITC**。
  • 当前实现不支持 **num_random_blocks = 0**。
  • BigBirdPegasus 使用 PegasusTokenizer。
  • BigBird 是一个带有绝对位置嵌入的模型，因此通常建议在输入的右侧而不是左侧进行填充。

资源

BigBirdPegasusConfig

class transformers.BigBirdPegasusConfig

< >

( vocab_size = 96103 max_position_embeddings = 4096 encoder_layers = 16 encoder_ffn_dim = 4096 encoder_attention_heads = 16 decoder_layers = 16 decoder_ffn_dim = 4096 decoder_attention_heads = 16 encoder_layerdrop = 0.0 decoder_layerdrop = 0.0 use_cache = True is_encoder_decoder = True activation_function = 'gelu_new' d_model = 1024 dropout = 0.1 attention_dropout = 0.0 activation_dropout = 0.0 init_std = 0.02 decoder_start_token_id = 2 classifier_dropout = 0.0 scale_embedding = True pad_token_id = 0 bos_token_id = 2 eos_token_id = 1 attention_type = 'block_sparse' block_size = 64 num_random_blocks = 3 use_bias = False **kwargs )

参数

  • vocab_size (int, 可选, 默认为 96103) — BigBirdPegasus 模型的词汇表大小。定义了在调用 BigBirdPegasusModel 时，inputs_ids 可以表示的不同词元数量。
  • d_model (int, 可选, 默认为 1024) — 各层和池化层的维度。
  • encoder_layers (int, 可选, 默认为 16) — 编码器层数。
  • decoder_layers (int, 可选, 默认为 16) — 解码器层数。
  • encoder_attention_heads (int, 可选, 默认为 16) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数量。
  • decoder_attention_heads (int, 可选, 默认为 16) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。
  • decoder_ffn_dim (int, 可选, 默认为 4096) — 解码器中“中间”层（通常称为前馈层）的维度。
  • encoder_ffn_dim (int, 可选, 默认为 4096) — 编码器中“中间”层（通常称为前馈层）的维度。
  • activation_function (str 或 function, 可选, 默认为 "gelu_new") — 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。如果为字符串，则支持 "gelu"、"relu"、"silu" 和 "gelu_new"。
  • dropout (float, 可选, 默认为 0.1) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。
  • attention_dropout (float, 可选, 默认为 0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。
  • activation_dropout (float, 可选, 默认为 0.0) — 全连接层中激活函数的 dropout 比率。
  • classifier_dropout (float, 可选, 默认为 0.0) — 分类器的 dropout 比率。
  • max_position_embeddings (int, 可选, 默认为 4096) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常将其设置为一个较大的值以防万一（例如 1024、2048 或 4096）。
  • init_std (float, 可选, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的截断正态分布初始化器的标准差。
  • encoder_layerdrop (float, 可选, 默认为 0.0) — 编码器的 LayerDrop 概率。更多细节请参见 [LayerDrop 论文](https://huggingface.co/papers/1909.11556)。
  • decoder_layerdrop (float, 可选, 默认为 0.0) — 解码器的 LayerDrop 概率。更多细节请参见 [LayerDrop 论文](https://huggingface.co/papers/1909.11556)。
  • use_cache (bool, 可选, 默认为 `True`) — 模型是否应返回最后一个键/值注意力（并非所有模型都使用）。
  • attention_type (str, 可选, 默认为 "block_sparse") — 在编码器中是使用论文中介绍的块稀疏注意力（复杂度为 n）还是原始注意力层（复杂度为 n^2）。可能的值为 "original_full" 和 "block_sparse"。
  • use_bias (bool, 可选, 默认为 False) — 是否在查询、键、值中使用偏置。
  • block_size (int, 可选, 默认为 64) — 每个块的大小。仅在 attention_type == "block_sparse" 时有效。
  • num_random_blocks (int, 可选, 默认为 3) — 每个查询将关注的随机块数量。仅在 attention_type == "block_sparse" 时有效。
  • scale_embeddings (bool, 可选, 默认为 True) — 是否使用 (hidden_size ** 0.5) 来缩放嵌入。

这是一个配置类，用于存储 BigBirdPegasusModel 的配置。它用于根据指定的参数实例化 BigBirdPegasus 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 BigBirdPegasus google/bigbird-pegasus-large-arxiv 架构类似的配置。

配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请阅读 PretrainedConfig 的文档。

示例

>>> from transformers import BigBirdPegasusConfig, BigBirdPegasusModel

>>> # Initializing a BigBirdPegasus bigbird-pegasus-base style configuration
>>> configuration = BigBirdPegasusConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the bigbird-pegasus-base style configuration
>>> model = BigBirdPegasusModel(configuration)

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

BigBirdPegasusModel

class transformers.BigBirdPegasusModel

< >

( config: BigBirdPegasusConfig )

参数

  • config (BigBirdPegasusConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。

基础的 Bigbird Pegasus 模型，输出原始的隐藏状态，顶部没有任何特定的头（head）。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪注意力头等）。

该模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。可以像常规的 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None cross_attn_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_outputs: typing.Optional[list[torch.FloatTensor]] = None past_key_values: typing.Optional[list[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None ) → transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下，填充（Padding）将被忽略。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择：

    • 1 表示标记未被遮盖，
    • 0 表示标记被遮盖。

    什么是注意力掩码？

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length), 可选) — 为翻译和摘要训练提供。默认情况下，模型将按照论文中的方法，通过将 `input_ids` 右移来创建此张量。
  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length), 可选) — 默认行为：生成一个忽略 `decoder_input_ids` 中填充标记的张量。默认情况下也会使用因果掩码。

    如果你想改变填充行为，应阅读 `modeling_bigbird_pegasus._prepare_decoder_attention_mask` 并根据需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图 1。

  • head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads), 可选) — 用于使自注意力模块中选定的头无效的掩码。掩码值在 `[0, 1]` 中选择：

    • 1 表示该头未被遮盖，
    • 0 表示该头被遮盖。
  • decoder_head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_layers, num_heads), 可选) — 用于使解码器中注意力模块选定的头无效的掩码。掩码值在 `[0, 1]` 中选择：

    • 1 表示该头未被遮盖，
    • 0 表示该头被遮盖。
  • cross_attn_head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_layers, num_heads), 可选) — 用于使交叉注意力模块中选定的头无效的掩码。掩码值在 `[0, 1]` 中选择：

    • 1 表示该头未被遮盖，
    • 0 表示该头被遮盖。
  • encoder_outputs (list[torch.FloatTensor], 可选) — 元组，包含 (`last_hidden_state`, *可选*: `hidden_states`, *可选*: `attentions`)。`last_hidden_state` 的形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*）是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力。
  • past_key_values (list[torch.FloatTensor], 可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包含模型在先前解码阶段返回的 `past_key_values`，当 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时。

    允许两种格式：

    • 一个 Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
    • 一个长度为 `config.n_layers` 的 `tuple(torch.FloatTensor)` 的元组，每个元组包含 2 个形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)` 的张量。这也称为旧版缓存格式。

    模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递 `past_key_values`，将返回旧版缓存格式。

    如果使用 `past_key_values`，用户可以选择只输入最后的 `input_ids`（那些没有为其提供过去键值状态的 `input_ids`），其形状为 `(batch_size, 1)`，而不是所有形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的 `input_ids`。

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 `input_ids`。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将 `input_ids` 索引转换为相关向量，这将非常有用。
  • decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), 可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 `decoder_input_ids`。如果使用 `past_key_values`，可以选择只输入最后的 `decoder_inputs_embeds` (见 `past_key_values`)。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将 `decoder_input_ids` 索引转换为相关向量，这将非常有用。

    如果 `decoder_input_ids` 和 `decoder_inputs_embeds` 都未设置，`decoder_inputs_embeds` 将取 `inputs_embeds` 的值。

  • use_cache (bool, 可选) — 如果设置为 `True`，将返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（参见 `past_key_values`）。
  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 `attentions`。
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 `hidden_states`。
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
  • cache_position (torch.LongTensor，形状为 (sequence_length), 可选) — 描绘输入序列标记在序列中位置的索引。与 `position_ids` 不同，此张量不受填充影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。

返回

transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput 或一个 `torch.FloatTensor` 元组（如果传递了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），根据配置（BigBirdPegasusConfig）和输入，包含各种元素。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层输出的隐藏状态序列。

    如果使用了 past_key_values，则只输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

  • past_key_values (EncoderDecoderCache, 可选, 当 `use_cache=True` 被传递或当 `config.use_cache=True` 时返回) — 这是一个 EncoderDecoderCache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_hidden_states=True` 被传递或当 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个是嵌入层的输出，加上每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    解码器在每个层输出的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。

  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_hidden_states=True` 被传递或当 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个是嵌入层的输出，加上每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    编码器在每个层输出的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。

BigBirdPegasusModel 的 forward 方法，重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的流程需要在此函数内定义，但之后应调用 `Module` 实例而不是此函数，因为前者会处理运行前处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。

BigBirdPegasusForConditionalGeneration

class transformers.BigBirdPegasusForConditionalGeneration

< >

( config: BigBirdPegasusConfig )

参数

  • config (BigBirdPegasusConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。

带有语言建模头的 BigBirdPegasus 模型。可用于摘要任务。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪注意力头等）。

该模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。可以像常规的 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None cross_attn_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_outputs: typing.Optional[list[torch.FloatTensor]] = None past_key_values: typing.Optional[list[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None ) → transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下，填充（Padding）将被忽略。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值在 `[0, 1]` 中选择：

    • 1 表示标记未被遮盖，
    • 0 表示标记被遮盖。

    什么是注意力掩码？

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length), 可选) — 为翻译和摘要训练提供。默认情况下，模型将按照论文中的方法，通过将 `input_ids` 右移来创建此张量。
  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length), 可选) — 默认行为：生成一个忽略 `decoder_input_ids` 中填充标记的张量。默认情况下也会使用因果掩码。

    如果你想改变填充行为，应阅读 `modeling_bigbird_pegasus._prepare_decoder_attention_mask` 并根据需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图 1。

  • head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads), 可选) — 用于使自注意力模块中选定的头无效的掩码。掩码值在 `[0, 1]` 中选择：

    • 1 表示该头未被遮盖，
    • 0 表示该头被遮盖。
  • decoder_head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_layers, num_heads), 可选) — 用于使解码器中注意力模块选定的头无效的掩码。掩码值在 `[0, 1]` 中选择：

    • 1 表示该头未被遮盖，
    • 0 表示该头被遮盖。
  • cross_attn_head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_layers, num_heads), 可选) — 用于使交叉注意力模块中选定的头无效的掩码。掩码值在 `[0, 1]` 中选择：

    • 1 表示该头未被遮盖，
    • 0 表示该头被遮盖。
  • encoder_outputs (list[torch.FloatTensor], 可选) — 元组，包含 (`last_hidden_state`, *可选*: `hidden_states`, *可选*: `attentions`)。`last_hidden_state` 的形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*）是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力。
  • past_key_values (list[torch.FloatTensor], 可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包含模型在先前解码阶段返回的 `past_key_values`，当 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时。

    允许两种格式：

    • 一个 Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
    • 一个长度为 `config.n_layers` 的 `tuple(torch.FloatTensor)` 的元组，每个元组包含 2 个形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)` 的张量。这也称为旧版缓存格式。

    模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递 `past_key_values`，将返回旧版缓存格式。

    如果使用 `past_key_values`，用户可以选择只输入最后的 `input_ids`（那些没有为其提供过去键值状态的 `input_ids`），其形状为 `(batch_size, 1)`，而不是所有形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的 `input_ids`。

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 `input_ids`。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将 `input_ids` 索引转换为相关向量，这将非常有用。
  • decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), 可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 `decoder_input_ids`。如果使用 `past_key_values`，可以选择只输入最后的 `decoder_inputs_embeds` (见 `past_key_values`)。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将 `decoder_input_ids` 索引转换为相关向量，这将非常有用。

    如果 `decoder_input_ids` 和 `decoder_inputs_embeds` 都未设置，`decoder_inputs_embeds` 将取 `inputs_embeds` 的值。

  • labels (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在 `[0, ..., config.vocab_size]` 或 -100 之间（见 `input_ids` 文档）。索引设置为 `-100` 的标记将被忽略（遮盖），损失仅对标签在 `[0, ..., config.vocab_size]` 范围内的标记进行计算。
  • use_cache (bool, 可选) — 如果设置为 `True`，将返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（参见 `past_key_values`）。
  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 `attentions`。
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 `hidden_states`。
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
  • cache_position (torch.LongTensor，形状为 (sequence_length), 可选) — 描绘输入序列标记在序列中位置的索引。与 `position_ids` 不同，此张量不受填充影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。

返回

transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或一个 `torch.FloatTensor` 元组（如果传递了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），根据配置（BigBirdPegasusConfig）和输入，包含各种元素。

  • loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 语言建模损失。

  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 torch.FloatTensor) — 语言建模头部的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。

  • past_key_values (EncoderDecoderCache, 可选, 当 `use_cache=True` 被传递或当 `config.use_cache=True` 时返回) — 这是一个 EncoderDecoderCache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_hidden_states=True` 被传递或当 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个是嵌入层的输出，加上每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    解码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。

  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_hidden_states=True` 被传递或当 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个是嵌入层的输出，加上每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    编码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。

BigBirdPegasusForConditionalGeneration 的 forward 方法，重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的流程需要在此函数内定义，但之后应调用 `Module` 实例而不是此函数，因为前者会处理运行前处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。

摘要示例

>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdPegasusForConditionalGeneration

>>> model = BigBirdPegasusForConditionalGeneration.from_pretrained("google/bigbird-pegasus-large-arxiv")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-pegasus-large-arxiv")

>>> ARTICLE_TO_SUMMARIZE = (
...     "The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural "
...     "networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder "
...     "and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer, "
...     "based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely. "
...     "Experiments on two machine translation tasks show these models to be superior in quality "
...     "while being more parallelizable and requiring significantly less time to train."
... )
>>> inputs = tokenizer([ARTICLE_TO_SUMMARIZE], max_length=4096, return_tensors="pt", truncation=True)

>>> # Generate Summary
>>> summary_ids = model.generate(inputs["input_ids"], num_beams=4, max_length=15)
>>> tokenizer.batch_decode(summary_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
'dominant sequence models are based on recurrent or convolutional neural networks .'

BigBirdPegasusForSequenceClassification

class transformers.BigBirdPegasusForSequenceClassification

< >

( config: BigBirdPegasusConfig **kwargs )

参数

  • config (BigBirdPegasusConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。

BigBirdPegasus 模型，顶部带有一个序列分类/头（在池化输出之上有一个线性层），例如用于 GLUE 任务。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪注意力头等）。

该模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。可以像常规的 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None cross_attn_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_outputs: typing.Optional[list[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None ) → transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下，填充将被忽略。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力操作的掩码。掩码值选自 [0, 1]：

    • 1 表示标记未被掩码，
    • 0 表示标记已被掩码。

    什么是注意力掩码？

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length)，可选) — 为翻译和摘要训练提供。默认情况下，模型将按照论文中的方法将 input_ids 向右移动来创建此张量。
  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认行为：生成一个忽略 decoder_input_ids 中填充标记的张量。默认情况下也会使用因果掩码。

    如果你想更改填充行为，应阅读 modeling_bigbird_pegasus._prepare_decoder_attention_mask 并根据需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图1。

  • head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于置零自注意力模块中选定头的掩码。掩码值选自 [0, 1]：

    • 1 表示头未被掩码，
    • 0 表示头已被掩码。
  • decoder_head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于置零解码器中注意力模块选定头的掩码。掩码值选自 [0, 1]：

    • 1 表示头未被掩码，
    • 0 表示头已被掩码。
  • cross_attn_head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于置零交叉注意力模块中选定头的掩码。掩码值选自 [0, 1]：

    • 1 表示头未被掩码，
    • 0 表示头已被掩码。
  • encoder_outputs (list[torch.FloatTensor]，可选) — 元组，包含 (last_hidden_state, 可选: hidden_states, 可选: attentions)。形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 last_hidden_state (可选) 是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。在解码器的交叉注意力中使用。
  • inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 input_ids。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更能控制如何将 input_ids 索引转换为关联向量，这会很有用。
  • decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 decoder_input_ids。如果使用了 past_key_values，则可以选择只输入最后一个 decoder_inputs_embeds（参见 past_key_values）。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更能控制如何将 decoder_input_ids 索引转换为关联向量，这会很有用。

    如果 decoder_input_ids 和 decoder_inputs_embeds 都未设置，decoder_inputs_embeds 将取 inputs_embeds 的值。

  • labels (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 范围内。如果 config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。
  • use_cache (bool，可选) — 如果设置为 True，将返回 past_key_values 键值状态，可用于加速解码（参见 past_key_values）。
  • output_attentions (bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
  • output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
  • return_dict (bool，可选) — 是返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
  • cache_position (torch.LongTensor，形状为 (sequence_length)，可选) — 描述输入序列标记在序列中位置的索引。与 position_ids 不同，此张量不受填充影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。

返回

transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置（BigBirdPegasusConfig）和输入而变化的不同元素。

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 label 时返回) — 分类 (如果 config.num_labels==1 则为回归) 损失。

  • logits (形状为 (batch_size, config.num_labels) 的 torch.FloatTensor) — 分类（如果 config.num_labels==1，则为回归）分数（SoftMax 之前）。

  • past_key_values (EncoderDecoderCache, 可选, 当 `use_cache=True` 被传递或当 `config.use_cache=True` 时返回) — 这是一个 EncoderDecoderCache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_hidden_states=True` 被传递或当 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个是嵌入层的输出，加上每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    解码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。

  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_hidden_states=True` 被传递或当 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个是嵌入层的输出，加上每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    编码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。

BigBirdPegasusForSequenceClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传播的流程需要在此函数内定义，但之后应调用 `Module` 实例而不是此函数，因为前者会处理运行前处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。

单标签分类示例

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdPegasusForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-pegasus-large-arxiv")
>>> model = BigBirdPegasusForSequenceClassification.from_pretrained("google/bigbird-pegasus-large-arxiv")

>>> 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 = BigBirdPegasusForSequenceClassification.from_pretrained("google/bigbird-pegasus-large-arxiv", num_labels=num_labels)

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

多标签分类示例

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdPegasusForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-pegasus-large-arxiv")
>>> model = BigBirdPegasusForSequenceClassification.from_pretrained("google/bigbird-pegasus-large-arxiv", 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 = BigBirdPegasusForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "google/bigbird-pegasus-large-arxiv", 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

BigBirdPegasusForQuestionAnswering

class transformers.BigBirdPegasusForQuestionAnswering

< >

( config )

参数

带有区间分类头的 Bigbird Pegasus transformer，用于像 SQuAD 这样的抽取式问答任务（在隐藏状态输出之上有一个线性层，用于计算 `span start logits` 和 `span end logits`）。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪注意力头等）。

该模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。可以像常规的 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None cross_attn_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_outputs: typing.Optional[list[torch.FloatTensor]] = None start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None ) → transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_ids (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下，填充将被忽略。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力操作的掩码。掩码值选自 [0, 1]：

    • 1 表示标记未被掩码，
    • 0 表示标记已被掩码。

    什么是注意力掩码？

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length)，可选) — 为翻译和摘要训练提供。默认情况下，模型将按照论文中的方法将 input_ids 向右移动来创建此张量。
  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认行为：生成一个忽略 decoder_input_ids 中填充标记的张量。默认情况下也会使用因果掩码。

    如果你想更改填充行为，应阅读 modeling_bigbird_pegasus._prepare_decoder_attention_mask 并根据需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图1。

  • head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于置零自注意力模块中选定头的掩码。掩码值选自 [0, 1]：

    • 1 表示头未被掩码，
    • 0 表示头已被掩码。
  • decoder_head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于置零解码器中注意力模块选定头的掩码。掩码值选自 [0, 1]：

    • 1 表示头未被掩码，
    • 0 表示头已被掩码。
  • cross_attn_head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于置零交叉注意力模块中选定头的掩码。掩码值选自 [0, 1]：

    • 1 表示头未被掩码，
    • 0 表示头已被掩码。
  • encoder_outputs (list[torch.FloatTensor]，可选) — 元组，包含 (last_hidden_state, 可选: hidden_states, 可选: attentions)。形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 last_hidden_state (可选) 是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。在解码器的交叉注意力中使用。
  • start_positions (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 标记的区间开始位置（索引）的标签，用于计算标记分类损失。位置被限制在序列长度（sequence_length）内。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。
  • end_positions (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 标记的区间结束位置（索引）的标签，用于计算标记分类损失。位置被限制在序列长度（sequence_length）内。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。
  • inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 input_ids。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更能控制如何将 input_ids 索引转换为关联向量，这会很有用。
  • decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, target_sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 decoder_input_ids。如果使用了 past_key_values，则可以选择只输入最后一个 decoder_inputs_embeds（参见 past_key_values）。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更能控制如何将 decoder_input_ids 索引转换为关联向量，这会很有用。

    如果 decoder_input_ids 和 decoder_inputs_embeds 都未设置，decoder_inputs_embeds 将取 inputs_embeds 的值。

  • use_cache (bool，可选) — 如果设置为 True，将返回 past_key_values 键值状态，可用于加速解码（参见 past_key_values）。
  • output_attentions (bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
  • output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
  • return_dict (bool，可选) — 是返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
  • cache_position (torch.LongTensor，形状为 (sequence_length)，可选) — 描述输入序列标记在序列中位置的索引。与 position_ids 不同，此张量不受填充影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。

返回

transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置（BigBirdPegasusConfig）和输入而变化的不同元素。

  • loss (torch.FloatTensor of shape (1,), 可选, 当提供 labels 时返回) — 总范围提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。

  • start_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 范围起始分数（SoftMax 之前）。

  • end_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 范围结束分数（SoftMax 之前）。

  • past_key_values (EncoderDecoderCache, 可选, 当 `use_cache=True` 被传递或当 `config.use_cache=True` 时返回) — 这是一个 EncoderDecoderCache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_hidden_states=True` 被传递或当 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个是嵌入层的输出，加上每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    解码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。

  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_hidden_states=True` 被传递或当 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个是嵌入层的输出，加上每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    编码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。

BigBirdPegasusForQuestionAnswering 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传播的流程需要在此函数内定义，但之后应调用 `Module` 实例而不是此函数，因为前者会处理运行前处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。

示例

>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdPegasusForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-pegasus-large-arxiv")
>>> model = BigBirdPegasusForQuestionAnswering.from_pretrained("google/bigbird-pegasus-large-arxiv")

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

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

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

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

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

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

BigBirdPegasusForCausalLM

class transformers.BigBirdPegasusForCausalLM

< >

( config )

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None cross_attn_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[tuple[tuple[torch.Tensor]]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None ) → transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下，填充将被忽略。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力操作的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择：

    • 1 表示标记未被屏蔽，
    • 0 表示标记已被屏蔽。

    什么是注意力掩码？

  • encoder_hidden_states (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型配置为解码器，则用于交叉注意力。
  • encoder_attention_mask (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对编码器输入的填充标记索引执行注意力操作的掩码。如果模型配置为解码器，此掩码用于交叉注意力。掩码值在 [0, 1] 中选择：

    • 1 表示标记未被屏蔽，
    • 0 表示标记已被屏蔽。
  • head_mask (torch.Tensor，形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于置零自注意力模块中选定头的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择：

    • 1 表示头未被屏蔽，
    • 0 表示头已被屏蔽。
  • cross_attn_head_mask (torch.Tensor，形状为 (decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于置零交叉注意力模块中选定头的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择：

    • 1 表示头未被屏蔽，
    • 0 表示头已被屏蔽。
  • past_key_values (tuple[tuple[torch.Tensor]], 可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括在解码的先前阶段，当 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时，模型返回的 past_key_values。

    允许两种格式：

    • Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
    • 长度为 config.n_layers 的 tuple(torch.FloatTensor) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量。这也称为旧版缓存格式。

    模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递 past_key_values，将返回旧版缓存格式。

    如果使用 past_key_values，用户可以选择只输入形状为 (batch_size, 1) 的最后 input_ids（那些没有提供其过去键值状态给此模型的 ID），而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的所有 input_ids。

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递 input_ids。如果您希望比模型内部的嵌入查找矩阵更能控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，这将非常有用。
  • labels (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在 [0, ..., config.vocab_size] 或 -100 之间（参见 input_ids 文档字符串）。索引设置为 -100 的标记将被忽略（屏蔽），损失仅对标签在 [0, ..., config.vocab_size] 中的标记计算。
  • use_cache (bool，可选) — 如果设置为 True，则返回 past_key_values 键值状态，可用于加速解码（参见 past_key_values）。
  • output_attentions (bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
  • output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
  • return_dict (bool，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
  • cache_position (torch.LongTensor，形状为 (sequence_length)，可选) — 描述输入序列标记在序列中位置的索引。与 position_ids 相反，此张量不受填充影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。

返回

transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（BigBirdPegasusConfig）和输入，包含各种元素。

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。

  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 torch.FloatTensor) — 语言建模头部的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（一个用于嵌入层的输出（如果模型有嵌入层），每个层的输出各一个），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当 `output_attentions=True` 被传递或当 `config.output_attentions=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

    注意力 softmax 后的交叉注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均。

  • past_key_values (Cache, 可选, 当传递 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 这是一个 Cache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。

    包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

BigBirdPegasusForCausalLM 的前向方法覆盖了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传播的流程需要在此函数内定义，但之后应调用 `Module` 实例而不是此函数，因为前者会处理运行前处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。

示例

>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdPegasusForCausalLM

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-pegasus-large-arxiv")
>>> model = BigBirdPegasusForCausalLM.from_pretrained(
...     "google/bigbird-pegasus-large-arxiv", add_cross_attention=False
... )
>>> 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
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