用于推理的多语言模型
🤗 Transformers 中有几个多语言模型，它们的推理用法与单语言模型有所不同。不过，并非 *所有* 多语言模型的用法都不同。一些模型，例如 google-bert/bert-base-multilingual-uncased，可以用与单语言模型相同的方式使用。本指南将向您展示如何使用推理用法不同的多语言模型。
XLM
XLM 有十个不同的检查点，其中只有一个是单语言的。其余九个模型检查点可以分为两类：使用语言嵌入的检查点和不使用语言嵌入的检查点。
使用语言嵌入的 XLM
以下 XLM 模型使用语言嵌入来指定推理时使用的语言
FacebookAI/xlm-mlm-ende-1024（掩码语言建模，英语-德语）FacebookAI/xlm-mlm-enfr-1024（掩码语言建模，英语-法语）FacebookAI/xlm-mlm-enro-1024（掩码语言建模，英语-罗马尼亚语）FacebookAI/xlm-mlm-xnli15-1024（掩码语言建模，XNLI 语言）FacebookAI/xlm-mlm-tlm-xnli15-1024（掩码语言建模 + 翻译，XNLI 语言）FacebookAI/xlm-clm-enfr-1024（因果语言建模，英语-法语）FacebookAI/xlm-clm-ende-1024（因果语言建模，英语-德语）
语言嵌入表示为与传递给模型的 input_ids 形状相同的张量。这些张量中的值取决于使用的语言，并由标记器的 lang2id 和 id2lang 属性识别。
在此示例中，加载 FacebookAI/xlm-clm-enfr-1024 检查点（因果语言建模，英语-法语）
>>> import torch
>>> from transformers import XLMTokenizer, XLMWithLMHeadModel
>>> tokenizer = XLMTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/xlm-clm-enfr-1024")
>>> model = XLMWithLMHeadModel.from_pretrained("FacebookAI/xlm-clm-enfr-1024")标记器的 lang2id 属性显示了此模型的语言及其 ID
>>> print(tokenizer.lang2id)
{'en': 0, 'fr': 1}接下来，创建一个示例输入
>>> input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Wikipedia was used to")]) # batch size of 1将语言 ID 设置为 "en" 并使用它来定义语言嵌入。语言嵌入是一个填充了 0 的张量，因为这是英语的语言 ID。此张量应与 input_ids 大小相同。
>>> language_id = tokenizer.lang2id["en"] # 0
>>> langs = torch.tensor([language_id] * input_ids.shape[1]) # torch.tensor([0, 0, 0, ..., 0])
>>> # We reshape it to be of size (batch_size, sequence_length)
>>> langs = langs.view(1, -1) # is now of shape [1, sequence_length] (we have a batch size of 1)现在，您可以将 input_ids 和语言嵌入传递给模型
>>> outputs = model(input_ids, langs=langs)run_generation.py 脚本可以使用 xlm-clm 检查点生成带有语言嵌入的文本。
不使用语言嵌入的 XLM
以下 XLM 模型在推理过程中不需要语言嵌入
FacebookAI/xlm-mlm-17-1280（掩码语言建模，17 种语言）FacebookAI/xlm-mlm-100-1280（掩码语言建模，100 种语言）
与之前的 XLM 检查点不同，这些模型用于通用句子表示。
BERT
以下 BERT 模型可用于多语言任务
google-bert/bert-base-multilingual-uncased（掩码语言建模 + 下一句预测，102 种语言）google-bert/bert-base-multilingual-cased（掩码语言建模 + 下一句预测，104 种语言）
这些模型在推理过程中不需要语言嵌入。它们应该从上下文中识别语言并进行相应推断。
XLM-RoBERTa
以下 XLM-RoBERTa 模型可用于多语言任务
FacebookAI/xlm-roberta-base（掩码语言建模，100 种语言）FacebookAI/xlm-roberta-large（掩码语言建模，100 种语言）
XLM-RoBERTa 在 100 种语言的 2.5TB 新创建和清理的 CommonCrawl 数据上进行了训练。在分类、序列标注和问答等下游任务上，它比之前发布的多语言模型（如 mBERT 或 XLM）取得了显著的进步。
M2M100
以下 M2M100 模型可用于多语言翻译
facebook/m2m100_418M（翻译）facebook/m2m100_1.2B（翻译）
在此示例中，加载 facebook/m2m100_418M 检查点以将中文翻译成英文。您可以在标记器中设置源语言
>>> from transformers import M2M100ForConditionalGeneration, M2M100Tokenizer
>>> en_text = "Do not meddle in the affairs of wizards, for they are subtle and quick to anger."
>>> chinese_text = "不要插手巫師的事務, 因為他們是微妙的, 很快就會發怒."
>>> tokenizer = M2M100Tokenizer.from_pretrained("facebook/m2m100_418M", src_lang="zh")
>>> model = M2M100ForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/m2m100_418M")标记化文本
>>> encoded_zh = tokenizer(chinese_text, return_tensors="pt")M2M100 强制将目标语言 ID 作为第一个生成的标记，以翻译成目标语言。在 generate 方法中将 forced_bos_token_id 设置为 en 以翻译成英文
>>> generated_tokens = model.generate(**encoded_zh, forced_bos_token_id=tokenizer.get_lang_id("en"))
>>> tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
'Do not interfere with the matters of the witches, because they are delicate and will soon be angry.'MBart
以下 MBart 模型可用于多语言翻译
facebook/mbart-large-50-one-to-many-mmt（一对多多语言机器翻译，50 种语言）facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt（多对多多语言机器翻译，50 种语言）facebook/mbart-large-50-many-to-one-mmt（多对一多语言机器翻译，50 种语言）facebook/mbart-large-50（多语言翻译，50 种语言）facebook/mbart-large-cc25
在此示例中，加载 facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt 检查点以将芬兰语翻译成英文。您可以在标记器中设置源语言
>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
>>> en_text = "Do not meddle in the affairs of wizards, for they are subtle and quick to anger."
>>> fi_text = "Älä sekaannu velhojen asioihin, sillä ne ovat hienovaraisia ja nopeasti vihaisia."
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt", src_lang="fi_FI")
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt")标记化文本
>>> encoded_en = tokenizer(en_text, return_tensors="pt")MBart 强制将目标语言 ID 作为第一个生成的标记，以翻译成目标语言。在 generate 方法中将 forced_bos_token_id 设置为 en 以翻译成英文
>>> generated_tokens = model.generate(**encoded_en, forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["en_XX"])
>>> tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
"Don't interfere with the wizard's affairs, because they are subtle, will soon get angry."如果您使用的是 facebook/mbart-large-50-many-to-one-mmt 检查点，则无需强制将目标语言 ID 作为第一个生成的标记，否则用法相同。