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GPTSAN-japanese
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GPTSAN-japanese
此模型仅处于维护模式，我们不接受任何更改其代码的新 PR。如果您在运行此模型时遇到任何问题，请重新安装支持此模型的最后一个版本：v4.40.2。您可以通过运行以下命令来执行此操作：pip install -U transformers==4.40.2。
概述
GPTSAN-japanese 模型由 Toshiyuki Sakamoto (tanreinama) 在仓库中发布。
GPTSAN 是一个使用 Switch Transformer 的日语语言模型。它的结构与 T5 论文中作为 Prefix LM 介绍的模型相同，并且支持文本生成和掩码语言建模任务。这些基本任务同样可以微调用于翻译或摘要。
使用示例
generate() 方法可以用于使用 GPTSAN-Japanese 模型生成文本。
>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
>>> model = AutoModel.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese").cuda()
>>> x_tok = tokenizer("は、", prefix_text="織田信長", return_tensors="pt")
>>> torch.manual_seed(0)
>>> gen_tok = model.generate(x_tok.input_ids.cuda(), token_type_ids=x_tok.token_type_ids.cuda(), max_new_tokens=20)
>>> tokenizer.decode(gen_tok[0])
'織田信長は、2004年に『戦国BASARA』のために、豊臣秀吉'GPTSAN 特性
GPTSAN 具有一些独特的特性。它具有 Prefix-LM 的模型结构。对于前缀输入 tokens，它充当移位的掩码语言模型。无前缀的输入行为类似于正常的生成模型。Spout 向量是 GPTSAN 特定的输入。Spout 经过随机输入预训练，但您可以在微调期间指定文本类别或任意向量。这允许您指示生成文本的倾向。GPTSAN 具有基于 Switch-Transformer 的稀疏前馈网络。您还可以添加其他层并进行部分训练。有关详细信息，请参阅原始 GPTSAN 仓库。
Prefix-LM 模型
GPTSAN 具有 T5 论文中名为 Prefix-LM 的模型结构。（原始 GPTSAN 仓库称之为 hybrid）在 GPTSAN 中，Prefix-LM 的 Prefix 部分，即可被 tokens 引用的输入位置，可以指定为任意长度。每个批次也可以指定不同的任意长度。此长度适用于为 tokenizer 输入的 prefix_text 中的文本。Tokenizer 返回 Prefix-LM 的 Prefix 部分的掩码作为 token_type_ids。该模型将 token_type_ids 为 1 的部分视为 Prefix 部分，即输入可以引用之前和之后的 tokens。
使用技巧
指定 Prefix 部分是通过传递给 self-attention 的掩码完成的。当 token_type_ids=None 或全部为零时，它等效于常规的因果掩码
例如
x_token = tokenizer(“ｱｲｳｴ”) input_ids: | SOT | SEG | ｱ | ｲ | ｳ | ｴ | token_type_ids: | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | prefix_lm_mask: SOT | 1 0 0 0 0 0 | SEG | 1 1 0 0 0 0 | ｱ | 1 1 1 0 0 0 | ｲ | 1 1 1 1 0 0 | ｳ | 1 1 1 1 1 0 | ｴ | 1 1 1 1 1 1 |
x_token = tokenizer("", prefix_text=“ｱｲｳｴ”) input_ids: | SOT | ｱ | ｲ | ｳ | ｴ | SEG | token_type_ids: | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | prefix_lm_mask: SOT | 1 1 1 1 1 0 | ｱ | 1 1 1 1 1 0 | ｲ | 1 1 1 1 1 0 | ｳ | 1 1 1 1 1 0 | ｴ | 1 1 1 1 1 0 | SEG | 1 1 1 1 1 1 |
x_token = tokenizer(“ｳｴ”, prefix_text=“ｱｲ”) input_ids: | SOT | ｱ | ｲ | SEG | ｳ | ｴ | token_type_ids: | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | prefix_lm_mask: SOT | 1 1 1 0 0 0 | ｱ | 1 1 1 0 0 0 | ｲ | 1 1 1 0 0 0 | SEG | 1 1 1 1 0 0 | ｳ | 1 1 1 1 1 0 | ｴ | 1 1 1 1 1 1 |
Spout 向量
Spout 向量是用于控制文本生成的特殊向量。此向量被视为自注意力机制中的第一个嵌入，以便为生成的 tokens 带来额外的注意力。在 Tanrei/GPTSAN-japanese 发布的预训练模型中，Spout 向量是一个 128 维向量，它通过模型中的 8 个全连接层并投影到充当外部注意力的空间中。通过全连接层投影的 Spout 向量被拆分，以便传递给所有自注意力层。
GPTSanJapaneseConfig
class transformers.GPTSanJapaneseConfig
< source >( vocab_size = 36000 max_position_embeddings = 1280 d_model = 1024 d_ff = 8192 d_ext = 4096 d_spout = 128 num_switch_layers = 10 num_ext_layers = 0 num_heads = 16 num_experts = 16 expert_capacity = 128 dropout_rate = 0.0 layer_norm_epsilon = 1e-05 router_bias = False router_jitter_noise = 0.0 router_dtype = 'float32' router_ignore_padding_tokens = False output_hidden_states = False output_attentions = False initializer_factor = 0.002 output_router_logits = False use_cache = True separator_token_id = 35998 pad_token_id = 35995 eos_token_id = 35999 **kwargs )
参数
- vocab_size (
int, 可选, 默认为 36000) — GPTSANJapanese 模型的词汇表大小。定义了调用 GPTSanJapaneseModel 时传递的inputs_ids可以表示的不同 tokens 的数量。 - max_position_embeddings (
int, 可选, 默认为 1280) — 此模型可能使用的最大序列长度。默认设置为 1280。 - d_model (
int, 可选, 默认为 1024) — 编码器层和池化层的大小。 - d_ff (
int, 可选, 默认为 8192) — 每个SwitchTransformersBlock中间前馈层的大小。 - d_ext (
int, 可选, 默认为 4096) — 每个 Extra-layers 中间前馈层的大小。 - d_spout (
int, 可选, 默认为 128) —spout向量的大小。 - num_switch_layers (
int, 可选, 默认为 10) — Switch Transformer 层中的层数。 - num_ext_layers (
int, 可选, 默认为 0) — Extra-layers 中的层数。 - num_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。 - num_experts (
int, 可选, 默认为 16) — 每个 SwitchTransformer 层的专家数量。 - expert_capacity (
int, 可选, 默认为 128) — 每个专家可以存储的 tokens 数量。如果设置为 1，则模型将表现得像一个常规的 Transformer。 - dropout_rate (
float, 可选, 默认为 0.0) — 所有 dropout 层的比率。 - layer_norm_eps (
float, 可选, 默认为 1e-5) — 层归一化层使用的 epsilon 值。 - router_bias (
bool, 可选, 默认为False) — 是否向路由器添加偏差。 - router_jitter_noise (
float, 可选, 默认为 0.0) — 要添加到路由器的噪声量。在预测期间将其设置为 0.0，或在训练期间设置小值（通常为 1e-2）。 - router_dtype (
str, 可选, 默认为"float32") — 路由器使用的dtype。最好将dtype保留为"float32"，如 论文 中 selective precision 讨论中所述。 - router_ignore_padding_tokens (
bool, 可选, 默认为False) — 是否在路由时忽略填充 token。 - output_hidden_states (
bool, 可选, 默认为False) — 是否返回所有层的隐藏状态。 更多细节请查看返回张量下的hidden_states。 - output_attentions (
bool, 可选, 默认为False) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。 - initializer_factor (
float, 可选, 默认为 0.002) — 用于初始化所有权重矩阵的因子。 - output_router_logits (
bool, 可选, 默认为False) — 是否返回所有专家的路由器 logits。 - use_cache (
bool, 可选, 默认为True) — 模型是否应返回最后的键/值注意力 (并非所有模型都使用)。
这是用于存储 GPTSanJapaneseModel 配置的配置类。 它用于根据指定的参数实例化 GPTSANJapanese 模型，定义模型架构。 使用默认值实例化配置将产生与 GPTSANJapanese Tanrei/GPTSAN-japanese 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。
GPTSanJapaneseTokenizer
class transformers.GPTSanJapaneseTokenizer
< source >( vocab_file emoji_file unk_token = '<|nottoken|>' pad_token = '<|separator|>' bos_token = '<|startoftext|>' eos_token = '<|endoftext|>' sep_token = '<|segmenter|>' do_clean_text = False **kwargs )
参数
- vocab_file (
str) — 包含词汇表的文件。 - emoji_file (
str) — 包含 emoji 的文件。 - unk_token (
str, 可选, 默认为"<|nottoken|>") — 用于未知字符的 token。 - pad_token (
str, 可选, 默认为"<|separator|>") — 用于填充的 token。 - bos_token (
str, 可选, 默认为"<|startoftext|>") — 序列开始 token。 - eos_token (
str, 可选, 默认为"<|endoftext|>") — 序列结束 token。 - sep_token (
str, 可选, 默认为"<|segmenter|>") — 用于分隔 token 为前缀部分和通用输入部分的特殊 token。 - do_clean_text (
bool, 可选, 默认为False) — 是否清理 URL、EMAIL、TEL、日语日期和日语价格的文本。
此 tokenizer 基于 GPTNeoXJapaneseTokenizer，并进行了以下修改
- 正确解码 byte0~byte255 tokens
- 添加了 bagofword token 处理
- 为 Prefix-LM 模型返回 token_type_ids。bagofword token 表示前一个 token 的重复，并在解码时转换为 3 个连续的 token。此外，原始的日语特殊子词编码已在此存储库中发布 (https://github.com/tanreinama/Japanese-BPEEncoder_V2)。 token_type_ids 是一个掩码，指示 Prefix-LM 模型的前缀输入位置。 要指定前缀位置，请为 prefix_text 指定前缀输入，或将前缀部分和其后的部分句子指定为批量输入的文本对。
示例
>>> from transformers import GPTSanJapaneseTokenizer
>>> tokenizer = GPTSanJapaneseTokenizer.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
>>> # You can confirm both 慶応 and 慶應 are encoded to 17750
>>> tokenizer("吾輩は猫である🐯。実は慶応(慶應)大学出身")["input_ids"]
[35993, 35998, 34347, 31459, 30647, 31448, 25, 30659, 35729, 35676, 32417, 30647, 17750, 35589, 17750, 35590, 321, 1281]
>>> # Both 慶応 and 慶應 are decoded to 慶応
>>> tokenizer.decode(tokenizer("吾輩は猫である🐯。実は慶応(慶應)大学出身")["input_ids"])
'吾輩は猫である🐯。実は慶応(慶応)大学出身'Prefix-LM 示例
>>> from transformers import GPTSanJapaneseTokenizer
>>> tokenizer = GPTSanJapaneseTokenizer.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
>>> tokenizer("実は慶応(慶應)大学出身", prefix_text="吾輩は猫である🐯。")["input_ids"]
[35993, 34347, 31459, 30647, 31448, 25, 30659, 35729, 35676, 35998, 32417, 30647, 17750, 35589, 17750, 35590, 321, 1281]
>>> # Mask for Prefix-LM inputs
>>> tokenizer("実は慶応(慶應)大学出身", prefix_text="吾輩は猫である🐯。")["token_type_ids"]
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]批量编码示例
>>> from transformers import GPTSanJapaneseTokenizer
>>> tokenizer = GPTSanJapaneseTokenizer.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
>>> tokenizer([["武田信玄", "は、"], ["織田信長", "の配下の、"]], padding=True)["input_ids"]
[[35993, 35998, 8640, 25948, 35993, 35998, 30647, 35675, 35999, 35999], [35993, 35998, 10382, 9868, 35993, 35998, 30646, 9459, 30646, 35675]]
>>> # Mask for Prefix-LM inputs
>>> tokenizer([["武田信玄", "は、"], ["織田信長", "の配下の、"]], padding=True)["token_type_ids"]
[[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
>>> # Mask for padding
>>> tokenizer([["武田信玄", "は、"], ["織田信長", "の配下の、"]], padding=True)["attention_mask"]
[[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]将 token (字符串) 序列转换为单个字符串。
create_token_type_ids_from_sequences
< source >( token_ids_0: typing.List[int] token_ids_1: typing.Optional[typing.List[int]] = None )
tokenizer 返回 token_type_ids 作为前缀部分和其余部分之间的分隔符。 token_type_ids 对于前缀部分为 1，对于 token 的其余部分为 0。
示例
>>> from transformers import GPTSanJapaneseTokenizer
>>> tokenizer = GPTSanJapaneseTokenizer.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
>>> x_token = tokenizer("ｱｲｳｴ")
>>> # input_ids: | SOT | SEG | ｱ | ｲ | ｳ | ｴ |
>>> # token_type_ids: | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
>>> x_token = tokenizer("", prefix_text="ｱｲｳｴ")
>>> # input_ids: | SOT | ｱ | ｲ | ｳ | ｴ | SEG |
>>> # token_type_ids: | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 |
>>> x_token = tokenizer("ｳｴ", prefix_text="ｱｲ")
>>> # input_ids: | SOT | ｱ | ｲ | SEG | ｳ | ｴ |
>>> # token_type_ids: | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |GPTSanJapaneseModel
class transformers.GPTSanJapaneseModel
< source >( config: GPTSanJapaneseConfig )
参数
- config (GPTSanJapaneseConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
裸 GPTSAN-japanese 模型 Transformer 输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定的 head。
GPTSAN-japanese 模型在 General-purpose Swich transformer based Japanese language model 中被提出。
此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其用作常规 PyTorch 模块，并参阅 PyTorch 文档以获取与常规使用和行为相关的所有事项。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None spout: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None past_key_values: typing.Optional[typing.Tuple[typing.Tuple[torch.FloatTensor]]] = None head_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = False inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None output_router_logits: typing.Optional[bool] = None num_precontext: typing.Optional[torch.LongTensor] = None )
参数
- input_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor) — 词汇表中输入序列 token 的索引。 GPTSAN-japanese 是一个生成句子续写或预测掩码位置 token 的模型。 模型输入所需的特殊 token 会自动附加。 - attention_mask (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor, 可选) — 用于避免在填充 token 索引上执行注意力的掩码。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 未被掩码 的 token，
- 0 表示 已被掩码 的 token。
- token_type_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor, 可选) — 用于掩码 Prefix-LM 输入中的前缀部分的输入。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 前缀 输入的 token，
- 0 表示 非前缀 输入的 token。
- spout (
torch.Tensor，形状为(batch_size, config.d_spout)) — 此向量通过一个 8 层 FFN 进行转换，可以用来替代past_key_values。 - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))，长度为config.n_layers，每个元组包含 4 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)的张量) — 包含注意力模块的预计算的键和值隐藏状态。 可用于加速解码。如果使用
past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的），而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。 - head_mask (
torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于置空自注意力模块中选定头的掩码。掩码值选定在[0, 1]中： - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参见past_key_values）。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — （可选）您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您希望比模型的内部嵌入查找矩阵更精确地控制如何将input_ids索引转换为关联的向量，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）您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，则可以选择仅输入最后一个decoder_inputs_embeds（参见past_key_values）。如果您希望比模型的内部嵌入查找矩阵更精确地控制如何将decoder_input_ids索引转换为关联的向量，这将非常有用。 - 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，请参见返回张量下的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，请参见返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - router_logits (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_router_logits=True或config.add_router_probs=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)。 解码器模型的路由器 logits，用于计算混合专家模型（Mixture of Experts models）的辅助损失。 - num_precontext (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,1)) — 输入中hybrid输入 tokens 的长度。 此长度之前的 tokens 像 BERT 一样同时参考前文和后文，之后的 tokens 像 GPT 一样仅参考前文。另请参见：https://github.com/tanreinama/GPTSAN/blob/main/report/model.md
GPTSanJapaneseModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应在此之后调用 Module 实例，而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
GPTSanJapaneseForConditionalGeneration
class transformers.GPTSanJapaneseForConditionalGeneration
< source >( config: GPTSanJapaneseConfig )
参数
- config (GPTSanJapaneseConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
带有语言建模头的裸 GPTSAN-japanese 模型。
GPTSAN-japanese 模型在 General-purpose Swich transformer based Japanese language model 中被提出。
此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其用作常规 PyTorch 模块，并参阅 PyTorch 文档以获取与常规使用和行为相关的所有事项。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None spout: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None past_key_values: typing.Optional[typing.Tuple[typing.Tuple[torch.FloatTensor]]] = None head_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = False inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None output_router_logits: typing.Optional[bool] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None )
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 tokens 的索引。 GPTSAN-japanese 是一个生成句子续写或预测掩码位置 tokens 的模型。 模型输入的特殊 tokens 会自动附加。 - attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 掩码，用于避免在填充 token 索引上执行注意力机制。 掩码值选定在[0, 1]中：- 1 表示 未被掩码 的 tokens，
- 0 表示 被掩码 的 tokens。
- token_type_ids (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 一种输入，用于掩盖 Prefix-LM 输入中的前缀部分。 掩码值选定在[0, 1]中：- 1 表示作为 前缀 输入的 tokens，
- 0 表示 非前缀 输入的 tokens。
- spout (
torch.Tensor，形状为(batch_size, config.d_spout)) — 此向量通过一个 8 层 FFN 进行转换，可以用来替代past_key_values。 - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))，长度为config.n_layers，每个元组包含 4 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)的张量) — 包含注意力模块的预计算的键和值隐藏状态。 可用于加速解码。如果使用
past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的），而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。 - head_mask (
torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于置空自注意力模块中选定头的掩码。掩码值选定在[0, 1]中： - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参见past_key_values）。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — （可选）您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想要比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，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）您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，则可以选择仅输入最后一个decoder_inputs_embeds（请参阅past_key_values）。如果您想要比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将decoder_input_ids索引转换为关联向量，这将非常有用。 - output_attentions (
bool，可选) — （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) — （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) — （可选）是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - router_logits (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_router_logits=True或config.add_router_probs=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)。解码器模型的路由器 logits，用于计算专家混合模型的辅助损失。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算序列分类损失的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中。所有设置为-100的标签都将被忽略（屏蔽），损失仅针对[0, ..., config.vocab_size]中的标签计算
GPTSanJapaneseForConditionalGeneration 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应在此之后调用 Module 实例，而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
使用常规 LM 模型进行文本生成
>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, trainer_utils
>>> device = "cuda"
>>> model = AutoModel.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese").to(device)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
>>> x_token = tokenizer("織田信長は、", return_tensors="pt")
>>> trainer_utils.set_seed(30)
>>> input_ids = x_token.input_ids.to(device)
>>> gen_token = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)
>>> tokenizer.decode(gen_token[0])
"織田信長は、政治・軍事の中枢まで掌握した政治家であり、日本史上類を見ない驚異的な軍事侵攻を続け..."使用 Prefix-LM 模型进行文本生成
>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, trainer_utils
>>> device = "cuda"
>>> model = AutoModel.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese").to(device)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
>>> x_token = tokenizer("", prefix_text="織田信長は、", return_tensors="pt")
>>> trainer_utils.set_seed(30)
>>> input_ids = x_token.input_ids.to(device)
>>> token_type_ids = x_token.token_type_ids.to(device)
>>> gen_token = model.generate(input_ids, token_type_ids=token_type_ids, max_new_tokens=50)
>>> tokenizer.decode(gen_token[0])
"織田信長は、政治・外交で数々の戦果を上げるが、1568年からは、いわゆる本能寺の変で細川晴元に暗殺される..."同时进行文本生成和掩码语言模型
>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, trainer_utils
>>> device = "cuda"
>>> model = AutoModel.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese").to(device)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Tanrei/GPTSAN-japanese")
>>> masked_sentence = "武田信玄は、<|inputmask|>時代ファンならぜひ押さえ<|inputmask|>きたい名将の一人。"
>>> x_token = tokenizer("", prefix_text=masked_sentence, return_tensors="pt")
>>> trainer_utils.set_seed(30)
>>> input_ids = x_token.input_ids.to(device)
>>> token_type_ids = x_token.token_type_ids.to(device)
>>> out_lm_token = model.generate(input_ids, token_type_ids=token_type_ids, max_new_tokens=50)
>>> out_mlm_token = model(input_ids, token_type_ids=token_type_ids).logits.argmax(axis=-1)
>>> tokenizer.decode(out_mlm_token[0])
"武田信玄は、戦国時代ファンならぜひ押さえておきたい名将の一人。"
>>> tokenizer.decode(out_lm_token[0][input_ids.shape[1] :])
"武田氏の三代に渡った武田家のひとり\n甲斐市に住む、日本史上最大の戦国大名。..."