Transformers documentation
DeBERTa
이 모델은 2020-06-05에 HF papers에 게시되었으며, 2020-11-16에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.
DeBERTa
DeBERTa는 분리된 어텐션(disentangled attention)과 강화된 마스크 디코더라는 두 가지 핵심 아이디어를 통해 BERT와 RoBERTa의 사전 학습 효율을 향상시킵니다. BERT처럼 모든 것을 혼합하는 대신, DeBERTa는 단어의 내용(content)과 위치(position)를 분리하여 독립적으로 처리합니다. 이를 통해 어떤 내용이 전달되고 있는지, 그리고 문장 내에서 어디에서 일어나고 있는지에 대해 더 명확한 인식을 갖게 됩니다.
향상된 마스크 디코더는 더 나은 예측을 위해 전통적인 softmax 디코더를 대체합니다.
RoBERTa보다 적은 학습 데이터에도 불구하고 DeBERTa는 여러 벤치마크에서 더 높은 성능을 달성합니다.
모든 원본 DeBERTa 체크포인트는 Microsoft 조직에서 찾을 수 있습니다.
DeBERTa 모델을 적용하여 다양한 언어 작업을 수행하는 방법에 대한 추가 예제는 오른쪽 사이드바의 DeBERTa 모델 항목을 클릭하여 확인하세요.
아래 예제는 Pipeline, AutoModel 및 명령줄을 사용하여 텍스트를 분류하는 방법을 보여줍니다.
from transformers import pipeline
classifier = pipeline(
task="text-classification",
model="microsoft/deberta-base-mnli",
device=0,
)
classifier({
"text": "A soccer game with multiple people playing.",
"text_pair": "Some people are playing a sport."
})import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name = "microsoft/deberta-base-mnli"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-base-mnli")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/deberta-base-mnli", device_map="auto")
inputs = tokenizer(
"A soccer game with multiple people playing.",
"Some people are playing a sport.",
return_tensors="pt"
).to(model.device)
with torch.no_grad():
logits = model(**inputs).logits
predicted_class = logits.argmax().item()
labels = ["contradiction", "neutral", "entailment"]
print(f"The predicted relation is: {labels[predicted_class]}")The input is a single word "Notes". 참고
- DeBERTa는 상대 위치 임베딩을 사용하므로 BERT와 달리 오른쪽 패딩이 필요하지 않습니다.
- 최상의 결과를 얻으려면 MNLI, RTE, SST-2와 같은 문장 수준 또는 문장 쌍 분류 작업에 DeBERTa를 사용하세요.
- 토큰 레벨 작업(마스크 언어 모델링 등)에 DeBERTa를 사용하는 경우, 토큰 레벨 작업용으로 사전 학습되거나 파인튜닝된 체크포인트를 로드하는지 확인하세요.
DebertaConfig
클래스 transformers.DebertaConfig
< source >( 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 = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: 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 = Nonevocab_size: int = 50265hidden_size: int = 768num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12intermediate_size: int = 3072hidden_act: str = 'gelu'hidden_dropout_prob: float | int = 0.1attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1max_position_embeddings: int = 512type_vocab_size: int = 0initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-07relative_attention: bool = Falsemax_relative_positions: int = -1pad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Noneposition_biased_input: bool = Truepos_att_type: str | list[str] | None = Nonepooler_dropout: float | int = 0.0pooler_hidden_act: str = 'gelu'legacy: bool = Truetie_word_embeddings: bool = True )
매개변수
- vocab_size (
int, 선택 사항, 기본값50265) — 모델의 어휘 크기입니다.input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다. - hidden_size (
int, 선택 사항, 기본값768) — 숨겨진 표현의 차원입니다. - num_hidden_layers (
int, 선택 사항, 기본값12) — Transformer 디코더의 숨겨진 레이어 수. - num_attention_heads (
int, 선택 사항, 기본값12) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다. - intermediate_size (
int, 선택 사항, 기본값3072) — MLP 표현의 차원입니다. - hidden_act (
str, 선택 사항, 기본값gelu) — 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어,"gelu","relu","silu"등이 있습니다. - hidden_dropout_prob (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값0.1) — 임베딩, 인코더, 풀러의 모든 완전 연결 계층에 적용되는 드롭아웃 확률입니다. - attention_probs_dropout_prob (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값0.1) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. - max_position_embeddings (
int, 선택 사항, 기본값512) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다. - type_vocab_size (
int, 선택 사항, 기본값0) —token_type_ids의 어휘 크기입니다. - initializer_range (
float, 선택 사항, 기본값0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. - layer_norm_eps (
float, 선택 사항, 기본값1e-07) — 레이어 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다. - relative_attention (
bool, 선택 사항, 기본값False) — 상대 위치 인코딩을 사용할지 여부. - max_relative_positions (
int, 선택 사항, 기본값 -1) — 상대 위치의 범위[-max_position_embeddings, max_position_embeddings]입니다.max_position_embeddings와 동일한 값을 사용하세요. - pad_token_id (
int, 선택 사항, 기본값0) — 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다. - bos_token_id (
int, 선택 사항) — 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 선택) — 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다. - position_biased_input (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 콘텐츠 임베딩에 절대 위치 임베딩을 추가할지 여부. - pos_att_type (
list[str], 선택 사항) — 상대 위치 주의력(relative position attention)의 유형입니다.["p2c", "c2p"]의 조합으로 구성될 수 있으며, 예를 들어["p2c"],["p2c", "c2p"]와 같습니다. - pooler_dropout (
float, 선택 사항, 기본값0) — pooler 모듈의 dropout rate입니다. - pooler_hidden_act (
str, 선택 사항, 기본값"gelu") — dropout 모듈에서 사용되는 활성화 함수입니다. - legacy (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 모델이 mask infilling 작업에서 제대로 작동하지 않는 레거시LegacyDebertaOnlyMLMHead를 사용할지 여부입니다. - tie_word_embeddings (
bool, 선택, 기본값True) — 모델의tied_weights_keys매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.
이것은 DebertaModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Deberta 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 초기화하면 microsoft/deberta-base와 유사한 설정이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
예:
>>> from transformers import DebertaConfig, DebertaModel
>>> # Initializing a DeBERTa microsoft/deberta-base style configuration
>>> configuration = DebertaConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the microsoft/deberta-base style configuration
>>> model = DebertaModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configDebertaTokenizer
클래스 transformers.DebertaTokenizer
< source >( vocab: str | dict[str, int] | None = Nonemerges: str | list[str] | None = Noneerrors = 'replace'bos_token = '[CLS]'eos_token = '[SEP]'sep_token = '[SEP]'cls_token = '[CLS]'unk_token = '[UNK]'pad_token = '[PAD]'mask_token = '[MASK]'add_prefix_space = False**kwargs )
매개변수
- vocab_file (
str, 선택 사항) — 어휘 파일의 경로입니다. - merges_file (
str, 선택) — merges 파일의 경로. - tokenizer_file (
str, 선택 사항) — vocab 파일 대신 사용할 토크나이저 파일의 경로입니다. - errors (
str, 선택, 기본값"replace") — 바이트를 UTF-8로 디코딩할 때 따를 패러다임. 자세한 내용은 bytes.decode를 참조하세요. - bos_token (
str, 선택 사항, 기본값"[CLS]") — 시퀀스 시작 토큰입니다. - eos_token (
str, 선택 사항, 기본값"[SEP]") — 시퀀스 종료 토큰입니다. - sep_token (
str, 선택, 기본값"[SEP]") — 여러 시퀀스로 시퀀스를 구성할 때 사용되는 구분 토큰입니다. 예를 들어 시퀀스 분류의 두 시퀀스나 질의응답의 텍스트와 질문 등에 사용됩니다. 특수 토큰으로 구성된 시퀀스의 마지막 토큰으로도 사용됩니다. - cls_token (
str, 선택 사항, 기본값"[CLS]") — 시퀀스 분류(토큰별 분류가 아닌 전체 시퀀스에 대한 분류)를 수행할 때 사용되는 분류기 토큰입니다. 특수 토큰을 사용하여 시퀀스를 구성할 경우 시퀀스의 첫 번째 토큰입니다. - unk_token (
str, 선택 사항, 기본값"[UNK]") — 미지의 토큰입니다. 어휘에 없는 토큰은 ID로 변환할 수 없으므로, 대신 이 토큰으로 설정됩니다. - pad_token (
str, 선택 사항, 기본값"[PAD]") — 패딩에 사용되는 토큰입니다. 예를 들어, 길이가 다른 시퀀스를 배치(batching)할 때 사용됩니다. - mask_token (
str, 선택 사항, 기본값"[MASK]") — 값을 마스킹하는 데 사용되는 토큰입니다. 이는 masked language modeling으로 이 모델을 학습시킬 때 사용되는 토큰이며, 모델이 예측을 시도하는 대상이 되는 토큰입니다. - add_prefix_space (
bool, 선택 사항, 기본값False) — 입력에 맨 앞 공백을 추가할지 여부입니다. 이를 통해 맨 앞의 단어를 다른 단어와 동일하게 처리할 수 있습니다. (Deberta 토크나이저는 앞선 공백을 기준으로 단어의 시작을 감지합니다).
HuggingFace의 tokenizers 라이브러리를 기반으로 하는 “fast” DeBERTa 토크나이저를 구성합니다. 바이트 수준 Byte-Pair-Encoding에 기반합니다.
이 토크나이저는 공백을 토큰의 일부로 취급하도록 학습되었습니다(sentencepiece와 유사한 방식) 따라서 한 단어는
문장의 시작(공백 없이)에 위치하는 경우와 그렇지 않은 경우에 따라 다르게 인코딩됩니다:
>>> from transformers import DebertaTokenizer
>>> tokenizer = DebertaTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-base")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[1, 31414, 232, 2]
>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[1, 20920, 232, 2]이 토크나이저를 인스턴스화할 때 add_prefix_space=True를 전달하여 해당 동작을 우회할 수 있지만, 모델이 이러한 방식으로 사전 학습되지 않았으므로 성능이 저하될 수 있습니다.
is_split_into_words=True와 함께 사용할 경우, 이 토크나이저는add_prefix_space=True로 초기화해야 합니다.
이 토크나이저는 대부분의 주요 메서드를 포함하는 PreTrainedTokenizerFast를 상속합니다. 해당 메서드에 대한 자세한 내용은 이 상위 클래스를 참고하세요.
get_special_tokens_mask
< source >( token_ids_0: list[int]token_ids_1: list[int] | None = Nonealready_has_special_tokens: bool = False ) → A list of integers in the range [0, 1]
…
빠른 토크나이저의 경우, 데이터 콜레이터는 이미 포맷된 시퀀스에 대한 마스크를 생성하기 위해 already_has_special_tokens=True를 전달하여 이 함수를 호출합니다. 이 경우 all_special_ids에 대한 멤버십을 확인하여 마스크를 계산합니다.
DebertaModel
클래스 transformers.DebertaModel
< source >( config: DebertaConfig )
매개변수
- config (DebertaConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
특정 헤드가 위에 없는 Deberta 모델로, 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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(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
- token_type_ids (
torch.Tensor형상(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스. 인덱스는[0, 1]:- 0은 sentence A 토큰에 해당합니다.
- 1은 sentence B 토큰에 해당합니다.
- position_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 입력 시퀀스 토큰의 위치 임베딩에서 각 토큰의 위치 인덱스. 범위는[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - output_attentions (
bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의attentions항목을 참조하세요. - output_hidden_states (
bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중hidden_states항목을 참고하세요. - return_dict (
bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.
반환값
BaseModelOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutput (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(DebertaConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
DebertaModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 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.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
DebertaPreTrainedModel
class transformers.DebertaPreTrainedModel
< source >( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )
매개변수
- config (PreTrainedConfig) — 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.
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.
DebertaForMaskedLM
클래스 transformers.DebertaForMaskedLM
< source >( config: DebertaConfig )
매개변수
- config (DebertaConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
language modeling 헤드가 위에 있는 Deberta 모델입니다.”
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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → MaskedLMOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(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
- token_type_ids (
torch.Tensor형상(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스. 인덱스는[0, 1]:- 0은 sentence A 토큰에 해당합니다.
- 1은 sentence B 토큰에 해당합니다.
- position_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 입력 시퀀스 토큰의 위치 임베딩에서 각 토큰의 위치 인덱스. 범위는[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - labels (
torch.LongTensor, shape(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 마스크 언어 모델링 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는[-100, 0, ..., config.vocab_size]범위여야 합니다(input_idsdocstring 참조). 인덱스가-100으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 라벨이[0, ..., config.vocab_size]범위에 있는 토큰에 대해서만 계산됩니다. - output_attentions (
bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의attentions항목을 참조하세요. - output_hidden_states (
bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중hidden_states항목을 참고하세요. - return_dict (
bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.
반환값
MaskedLMOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 MaskedLMOutput (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우). 구성(DebertaConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
DebertaForMaskedLM의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
loss (
torch.Tensor, shape(1,), 선택 사항,labels이 제공될 때 반환됨) — Masked language modeling (MLM) loss.logits (
torch.Tensor, 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.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 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.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> from transformers import AutoTokenizer, DebertaForMaskedLM
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-base")
>>> model = DebertaForMaskedLM.from_pretrained("microsoft/deberta-base")
>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]
>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
>>> tokenizer.decode(predicted_token_id)
...
>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-<mask> tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)
>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)
>>> round(outputs.loss.item(), 2)
...DebertaForSequenceClassification
class transformers.DebertaForSequenceClassification
< source >( config: DebertaConfig )
매개변수
- config (DebertaConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
DeBERTa 모델은 풀링된 출력 위에 선형 레이어를 배치한 시퀀스 분류/회귀 헤드를 갖춘 transformer로, GLUE 작업 등에 사용됩니다.
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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → SequenceClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(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
- token_type_ids (
torch.Tensor형상(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스. 인덱스는[0, 1]:- 0은 sentence A 토큰에 해당합니다.
- 1은 sentence B 토큰에 해당합니다.
- position_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 입력 시퀀스 토큰의 위치 임베딩에서 각 토큰의 위치 인덱스. 범위는[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - 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. - output_attentions (
bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의attentions항목을 참조하세요. - output_hidden_states (
bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중hidden_states항목을 참고하세요. - return_dict (
bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.
반환값
SequenceClassifierOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 SequenceClassifierOutput입니다. 구성(DebertaConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하며, return_dict=False가 전달되거나 config.return_dict=False인 경우에도 동일합니다.
DebertaForSequenceClassification의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
loss (
torch.Tensor, shape(1,), 선택 사항,labels이 제공될 때 반환됨) — 분류 (또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 손실.logits (
torch.Tensor, shape(batch_size, config.num_labels)) — SoftMax 적용 전 분류(또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 점수.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 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.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
단일 레이블 분류의 예시:
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, DebertaForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-base")
>>> model = DebertaForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/deberta-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 = DebertaForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/deberta-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, DebertaForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-base")
>>> model = DebertaForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/deberta-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 = DebertaForSequenceClassification.from_pretrained(
... "microsoft/deberta-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).lossDebertaForTokenClassification
클래스 transformers.DebertaForTokenClassification
< source >( config: DebertaConfig )
매개변수
- config (DebertaConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
토큰 분류 헤드가 위에 있는 Deberta transformer입니다(숨겨진 상태(hidden-states) 출력 위에 선형 레이어가 있는 구조)로, 예를 들어 Named-Entity-Recognition(NER) 작업에 사용됩니다.
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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(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
- token_type_ids (
torch.Tensor형상(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스. 인덱스는[0, 1]:- 0은 sentence A 토큰에 해당합니다.
- 1은 sentence B 토큰에 해당합니다.
- position_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 입력 시퀀스 토큰의 위치 임베딩에서 각 토큰의 위치 인덱스. 범위는[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - labels (
torch.LongTensor, shape(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 토큰 분류 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는[0, ..., config.num_labels - 1]범위에 있어야 합니다. - output_attentions (
bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의attentions항목을 참조하세요. - output_hidden_states (
bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중hidden_states항목을 참고하세요. - return_dict (
bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.
반환값
TokenClassifierOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 TokenClassifierOutput (인수가 return_dict=False인 경우 또는 config.return_dict=False인 경우). 구성(DebertaConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
DebertaForTokenClassification의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
loss (
torch.Tensor, shape(1,), 선택 사항,labels이 제공될 때 반환됨) — 분류 손실.logits (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — SoftMax 적용 전 분류 점수.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 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.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> from transformers import AutoTokenizer, DebertaForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-base")
>>> model = DebertaForTokenClassification.from_pretrained("microsoft/deberta-base")
>>> inputs = tokenizer(
... "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)
>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...
>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...DebertaForQuestionAnswering
class transformers.DebertaForQuestionAnswering
< source >( config: DebertaConfig )
매개변수
- config (DebertaConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
SQuAD와 같은 추출형 질의응답 작업을 위해 Deberta transformer 위에 스팬 분류 헤드를 적용한 모델(숨겨진 상태 출력 위에 선형 레이어를 적용하여 span start logits과 span end logits을 계산).
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonestart_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneend_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → QuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(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
- token_type_ids (
torch.Tensor형상(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스. 인덱스는[0, 1]:- 0은 sentence A 토큰에 해당합니다.
- 1은 sentence B 토큰에 해당합니다.
- position_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 입력 시퀀스 토큰의 위치 임베딩에서 각 토큰의 위치 인덱스. 범위는[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - start_positions (
torch.Tensor, shape(batch_size,), 선택 사항) — 토큰 분류 손실을 계산하기 위해 라벨이 지정된 스팬의 시작 위치(인덱스)에 대한 라벨입니다. 위치는 시퀀스 길이(sequence_length)로 클램프됩니다. 시퀀스 범위를 벗어난 위치는 손실 계산에 반영되지 않습니다. - end_positions (
torch.Tensor, shape(batch_size,), 선택 사항) — 토큰 분류 손실을 계산하기 위해 라벨이 지정된 스팬의 끝 위치(인덱스)에 대한 라벨입니다. 위치는 시퀀스 길이(sequence_length)로 클램프됩니다. 시퀀스 범위를 벗어난 위치는 손실 계산에 반영되지 않습니다. - output_attentions (
bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의attentions항목을 참조하세요. - output_hidden_states (
bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중hidden_states항목을 참고하세요. - return_dict (
bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.
반환값
QuestionAnsweringModelOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 QuestionAnsweringModelOutput입니다. 구성(DebertaConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하며, return_dict=False가 전달되거나 config.return_dict=False인 경우에도 동일합니다.
DebertaForQuestionAnswering의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
loss (
torch.Tensor, shape(1,), 선택 사항,labels이 제공될 때 반환됨) — 전체 span 추출 손실은 시작 및 끝 위치의 Cross-Entropy 합입니다.start_logits (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length)) — SoftMax 적용 전 스팬 시작 점수.end_logits (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length)) — SoftMax 적용 전 스팬 끝 점수.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 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.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> from transformers import AutoTokenizer, DebertaForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-base")
>>> model = DebertaForQuestionAnswering.from_pretrained("microsoft/deberta-base")
>>> 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)
...