Hugging Face's logo

Transformers documentation

GPT-2

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.2).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2020-11-16.

FlashAttention SDPA

GPT-2

GPT-2 là phiên bản mở rộng của GPT, một mô hình ngôn ngữ transformer nhân quả, với số lượng tham số và dữ liệu huấn luyện lớn hơn 10 lần. Mô hình được tiền huấn luyện trên bộ dữ liệu 40GB để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi dựa trên tất cả các từ trước đó. Cách tiếp cận này cho phép mô hình thực hiện nhiều tác vụ hạ nguồn trong cài đặt zero-shot. Bài đăng trên blog do OpenAI phát hành có thể được tìm thấy tại đây.

Kiến trúc mô hình sử dụng cơ chế chú ý đơn hướng (nhân quả), trong đó mỗi token chỉ có thể chú ý đến các token trước đó, giúp nó đặc biệt hiệu quả cho các tác vụ tạo văn bản.

Bạn có thể tìm thấy tất cả các checkpoint GPT-2 gốc dưới tổ chức cộng đồng OpenAI.

Nhấp vào các mô hình GPT-2 ở thanh bên phải để xem thêm các ví dụ về cách áp dụng GPT-2 cho các tác vụ ngôn ngữ khác nhau.

Đặt use_kernels=True trong from_pretrained() để thay thế các lớp được hỗ trợ bằng các kernel tối ưu từ Hub. Xem Tải kernel để biết thêm.

Ví dụ dưới đây minh họa cách tạo văn bản bằng Pipeline hoặc AutoModel, và từ dòng lệnh.

Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline


pipeline = pipeline(task="text-generation", model="openai-community/gpt2", device=0)
pipeline("Hello, I'm a language model")

Người dùng cũng có thể triển khai mô hình bằng vLLM với transformers backend.

vllm serve openai-community/gpt2 --model-imp transformers

Quantization giảm gánh nặng bộ nhớ của các mô hình lớn bằng cách biểu diễn trọng số ở độ chính xác thấp hơn. Tham khảo tổng quan về Quantization để biết thêm các backend quantization khả dụng.

Ví dụ bên dưới sử dụng bitsandbytes để chỉ lượng tử hóa trọng số xuống 4-bit.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig


quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype="float16",
    bnb_4bit_use_double_quant=True
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "openai-community/gpt2-xl",
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2-xl")
inputs = tokenizer("Once upon a time, there was a magical forest", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Ghi chú

GPT2Config

lớp transformers.GPT2Config

< >

( 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 = 50257n_positions: int = 1024n_embd: int = 768n_layer: int = 12n_head: int = 12n_inner: int | None = Noneactivation_function: str = 'gelu_new'resid_pdrop: float | int = 0.1embd_pdrop: float | int = 0.1attn_pdrop: float | int = 0.1layer_norm_epsilon: float = 1e-05initializer_range: float = 0.02summary_type: str = 'cls_index'summary_use_proj: bool = Truesummary_activation: str | None = Nonesummary_proj_to_labels: bool = Truesummary_first_dropout: float | int = 0.1scale_attn_weights: bool = Trueuse_cache: bool = Truebos_token_id: int | None = 50256eos_token_id: int | list[int] | None = 50256pad_token_id: int | None = Nonescale_attn_by_inverse_layer_idx: bool = Falsereorder_and_upcast_attn: bool = Falseadd_cross_attention: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )

Tham số

  • vocab_size (int, tùy chọn, mặc định là 50257) — Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi input_ids.
  • n_positions (int, tùy chọn, mặc định là 1024) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.
  • n_embd (int, tùy chọn, mặc định là 768) — Kích thước của các embedding và hidden states.
  • n_layer (int, tùy chọn, mặc định là 12) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
  • n_head (int, tùy chọn, mặc định là 12) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.
  • n_inner (int, tùy chọn) — Kích thước của các biểu diễn MLP.
  • activation_function (str, tùy chọn, mặc định là gelu_new) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
  • resid_pdrop (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.1) — Xác suất dropout cho tất cả các lớp fully connected trong embeddings, encoder và pooler.
  • embd_pdrop (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.1) — Tỷ lệ dropout cho các embedding.
  • attn_pdrop (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.1) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
  • layer_norm_epsilon (float, tùy chọn, mặc định là 1e-05) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).
  • initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
  • summary_type (string, tuỳ chọn, mặc định là "cls_index") — Tham số được sử dụng khi thực hiện tóm tắt chuỗi, dùng trong các mô hình GPT2DoubleHeadsModel. Phải là một trong các lựa chọn sau:
    • "last": Lấy trạng thái ẩn của token cuối cùng (giống như XLNet).
    • "first": Lấy trạng thái ẩn của token đầu tiên (giống như BERT).
    • "mean": Lấy trung bình của các hidden states của tất cả các token.
    • "cls_index": Cung cấp một Tensor chứa vị trí của token phân loại (giống như GPT/GPT-2).
    • "attn": Chưa được triển khai, hãy sử dụng multi-head attention.
  • summary_use_proj (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Tham số được sử dụng khi thực hiện tóm tắt chuỗi, dùng trong các mô hình GPT2DoubleHeadsModel. Xác định có thêm một phép chiếu (projection) sau bước trích xuất vector hay không.
  • summary_activation (str, tùy chọn) — Tham số được sử dụng khi thực hiện tóm tắt chuỗi. Được dùng cho đầu ra multiple choice trong GPT2DoubleHeadsModel. Truyền "tanh" để áp dụng hàm kích hoạt tanh cho đầu ra, mọi giá trị khác sẽ không áp dụng hàm kích hoạt nào.
  • summary_proj_to_labels (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Tham số được sử dụng khi thực hiện tóm tắt chuỗi, dùng trong các mô hình GPT2DoubleHeadsModel. Xác định xem đầu ra của phép chiếu có nên có config.num_labels hay config.hidden_size lớp.
  • summary_first_dropout (float, tùy chọn, mặc định là 0.1) — Tham số được sử dụng khi thực hiện tóm tắt chuỗi, dùng trong các mô hình GPT2DoubleHeadsModel. Tỷ lệ dropout được sử dụng sau phép chiếu và kích hoạt.
  • scale_attn_weights (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên chia embeddings cho sqrt(d_model) để chuẩn hóa hay không.
  • use_cache (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem mô hình có nên trả về các chú ý key/values cuối cùng hay không (không được sử dụng bởi tất cả các mô hình). Chỉ liên quan nếu config.is_decoder=True hoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder.
  • bos_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 50256) — Token id được sử dụng cho beginning-of-stream trong bảng từ vựng.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], tùy chọn, mặc định là 50256) — Token id được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.
  • pad_token_id (int, tùy chọn) — Token id được sử dụng để đệm trong từ vựng.
  • scale_attn_by_inverse_layer_idx (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nhân thêm trọng số attention với 1 / layer_idx + 1 hay không.
  • reorder_and_upcast_attn (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên nhân các key (K) trước khi tính attention (tích vô hướng) và nâng cấp tích vô hướng/softmax của attention lên float() khi huấn luyện với độ chính xác hỗn hợp hay không.
  • add_cross_attention (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Xác định xem có nên thêm các lớp cross-attention vào mô hình hay không.
  • tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một GPT2Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Gpt2 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của openai-community/gpt2

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

Ví dụ:

>>> from transformers import GPT2Config, GPT2Model

>>> # Initializing a GPT2 configuration
>>> configuration = GPT2Config()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = GPT2Model(configuration)

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

GPT2Tokenizer

lớp transformers.GPT2Tokenizer

< >

( vocab: str | dict[str, int] | None = Nonemerges: str | list[str] | None = Noneerrors: str = 'replace'unk_token: tokenizers.AddedToken | str = '<|endoftext|>'bos_token: tokenizers.AddedToken | str = '<|endoftext|>'eos_token: tokenizers.AddedToken | str = '<|endoftext|>'pad_token: tokenizers.AddedToken | str | None = Noneadd_prefix_space = False**kwargs )

Tham số

  • vocab_file (str) — Đường dẫn đến tệp từ vựng.
  • merges_file (str) — Đường dẫn đến tệp merges.
  • errors (str, tùy chọn, mặc định là "replace") — Quy tắc áp dụng khi giải mã bytes sang UTF-8. Xem bytes.decode để biết thêm thông tin.
  • unk_token (str, tùy chọn, mặc định là "<|endoftext|>") — Token không xác định. Một token không có trong từ vựng sẽ không thể được chuyển đổi thành ID và sẽ được gán thành token này thay thế.
  • bos_token (str, tùy chọn, mặc định là "<|endoftext|>") — Token bắt đầu chuỗi.
  • eos_token (str, tùy chọn, mặc định là "<|endoftext|>") — Token kết thúc chuỗi.
  • pad_token (str, tùy chọn) — Token được sử dụng để đệm, chẳng hạn khi xử lý các lô (batch) gồm các chuỗi có độ dài khác nhau.
  • add_prefix_space (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có thêm một khoảng trắng ban đầu vào đầu vào hay không. Điều này cho phép xử lý từ đầu tiên giống như bất kỳ từ nào khác. (Trình phân tách GPT2 phát hiện đầu từ bằng khoảng trắng phía trước).
  • add_bos_token (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có thêm token bắt đầu câu ban đầu vào đầu vào hay không. Điều này cho phép xử lý từ đầu tiên giống như bất kỳ từ nào khác.
  • vocab (str hoặc dict[str, int], không bắt buộc) — Từ điển từ vựng tùy chỉnh. Nếu không được cung cấp, từ vựng sẽ được tải từ vocab_file.
  • merges (str hoặc list[str], tùy chọn) — Danh sách merges tùy chỉnh. Nếu không được cung cấp, merges sẽ được tải từ merges_file.

Xây dựng bộ phân từ GPT-2. Dựa trên Byte-Pair-Encoding ở mức byte.

Tokenizer này được huấn luyện để coi khoảng trắng như một phần của các token (tương tự như sentencepiece) nên một từ sẽ

sẽ được mã hóa khác nhau tùy thuộc vào việc nó nằm ở đầu câu (không có khoảng trắng) hay không:

>>> from transformers import GPT2Tokenizer

>>> tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[15496, 995]

>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[18435, 995]

Bạn có thể tránh hành vi đó bằng cách truyền add_prefix_space=True khi khởi tạo tokenizer này hoặc khi bạn gọi nó trên một số văn bản, nhưng vì mô hình không được tiền huấn luyện theo cách này, nó có thể dẫn đến giảm hiệu suất.

Khi được sử dụng với is_split_into_words=True, tokenizer này sẽ thêm một khoảng trắng trước mỗi từ (kể cả từ đầu tiên).

Tokenizer này kế thừa từ TokenizersBackend, lớp chứa hầu hết các phương thức chính. Người dùng nên tham khảo lớp cha này để biết thêm thông tin về các phương thức đó.

save_vocabulary

< >

( save_directory: strfilename_prefix: str | None = None )

Đầu ra cụ thể của GPT2

lớp transformers.models.gpt2.modeling_gpt2.GPT2DoubleHeadsModelOutput

< >

( loss: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemc_loss: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelogits: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemc_logits: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonehidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = Noneattentions: tuple[torch.Tensor] | None = None )

Tham số

  • loss (torch.Tensor có hình dạng (1,), tùy chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Mất mô hình hóa ngôn ngữ.
  • mc_loss (torch.Tensor có hình dạng (1,), tùy chọn, được trả về khi mc_labels được cung cấp) — Mất phân loại lựa chọn nhiều.
  • logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_choices, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token từ vựng trước SoftMax).
  • mc_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_choices)) — Điểm dự đoán của đầu phân loại lựa chọn nhiều (điểm cho mỗi lựa chọn trước SoftMax).
  • past_key_values (Cache, tuỳ chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một Cache instance. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache.

    Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu model có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có shape (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Lớp cơ sở cho các đầu ra của các mô hình dự đoán xem hai câu có liên tiếp hay không.

GPT2Model

lớp transformers.GPT2Model

< >

( config: GPT2Config )

Tham số

  • config (GPT2Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Mô hình Gpt2 thuần túy, xuất ra các hidden-state thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)

Tham số

  • input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length nếu past_key_values là None nếu không past_key_values.get_seq_length() (sequence_length của các trạng thái past key value đầu vào). Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển.

    Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ những input_ids chưa được tính toán phần quá khứ nên được truyền vào dưới dạng input_ids.

    Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

    ID đầu vào là gì?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.

    Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

    Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

    Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).

  • attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • token_type_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của đầu vào. Các chỉ số được chọn trong [0, 1]:
    • 0 tương ứng với một token sentence A,
    • 1 tương ứng với một token sentence B.

    ID loại token là gì?

  • position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].

    ID vị trí là gì?

  • inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
  • encoder_hidden_states (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention nếu model được cấu hình như một decoder.
  • encoder_attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm của đầu vào encoder. Mặt nạ này được sử dụng trong cross-attention nếu model được cấu hình như một decoder. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.
  • use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions hoặc tuple(torch.Tensor)

Một BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (GPT2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của GPT2Model ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

  • last_hidden_state (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.

    Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape (batch_size, 1, hidden_size) được xuất ra.

  • past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

    Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu config.is_encoder_decoder=True trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), tùy chọn, được trả về khi output_attentions=True và config.add_cross_attention=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.

GPT2LMHeadModel

lớp transformers.GPT2LMHeadModel

< >

( config: GPT2Config )

Tham số

  • config (GPT2Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Model transformer GPT2 với đầu mô hình hóa ngôn ngữ phía trên (lớp tuyến tính có trọng số được liên kết với các nhúng đầu vào).

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs ) → CausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)

Tham số

  • input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length nếu past_key_values là None nếu không past_key_values.get_seq_length() (sequence_length của các trạng thái past key value đầu vào). Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển.

    Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ những input_ids chưa được tính toán phần quá khứ nên được truyền vào dưới dạng input_ids.

    Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

    ID đầu vào là gì?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.

    Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

    Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

    Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).

  • attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • token_type_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của đầu vào. Các chỉ số được chọn trong [0, 1]:
    • 0 tương ứng với một token sentence A,
    • 1 tương ứng với một token sentence B.

    ID loại token là gì?

  • position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].

    ID vị trí là gì?

  • inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
  • encoder_hidden_states (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention nếu model được cấu hình như một decoder.
  • encoder_attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm của đầu vào encoder. Mặt nạ này được sử dụng trong cross-attention nếu model được cấu hình như một decoder. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.
  • labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, input_ids_length), tùy chọn) — Nhãn cho mô hình hóa ngôn ngữ. Lưu ý rằng các nhãn được dịch chuyển bên trong mô hình, tức là bạn có thể đặt labels = input_ids Các chỉ số được chọn trong [-100, 0, ..., config.vocab_size] Tất cả các nhãn được đặt thành -100 sẽ bị bỏ qua (che), loss chỉ được tính cho các nhãn trong [0, ..., config.vocab_size]
  • use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là 0) — Nếu là int, tính logits cho logits_to_keep token cuối. Nếu là 0, tính logits cho tất cả input_ids (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là torch.Tensor, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).

Trả về

CausalLMOutputWithCrossAttentions hoặc tuple(torch.Tensor)

Một CausalLMOutputWithCrossAttentions hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (GPT2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của GPT2LMHeadModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

  • loss (torch.Tensor có shape (1,), tùy chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).

  • logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số của cross attention sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu cross-attention.

  • past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

    Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

Ví dụ:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("openai-community/gpt2")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"])
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits

GPT2DoubleHeadsModel

lớp transformers.GPT2DoubleHeadsModel

< >

( config: GPT2Config )

Tham số

  • config (GPT2Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Model transformer GPT2 với một đầu mô hình hóa ngôn ngữ và một đầu phân loại nhiều lựa chọn ở trên, ví dụ cho các tác vụ RocStories/SWAG. Hai đầu này là hai lớp tuyến tính. Đầu mô hình hóa ngôn ngữ có trọng số được liên kết với các nhúng đầu vào, còn đầu phân loại nhận đầu vào là đầu vào của chỉ số token phân loại được chỉ định trong chuỗi đầu vào).

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemc_token_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemc_labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → GPT2DoubleHeadsModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Tham số

  • input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length nếu past_key_values là None nếu không past_key_values.get_seq_length() (sequence_length của các trạng thái past key value đầu vào). Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển.

    Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ những input_ids chưa được tính toán phần quá khứ nên được truyền vào dưới dạng input_ids.

    Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

    ID đầu vào là gì?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.

    Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

    Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

    Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).

  • attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • token_type_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của đầu vào. Các chỉ số được chọn trong [0, 1]:
    • 0 tương ứng với một token sentence A,
    • 1 tương ứng với một token sentence B.

    ID loại token là gì?

  • position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].

    ID vị trí là gì?

  • inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
  • mc_token_ids (torch.LongTensor có shape (batch_size, num_choices), tùy chọn, mặc định là chỉ số của token cuối cùng của input) — Chỉ số của token phân loại trong mỗi chuỗi input. Được chọn trong khoảng [0, input_ids.size(-1) - 1].
  • labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, input_ids_length), tùy chọn) — Nhãn cho mô hình hóa ngôn ngữ. Lưu ý rằng các nhãn được dịch chuyển bên trong mô hình, tức là bạn có thể đặt labels = input_ids. Các chỉ số được chọn trong [-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]. Tất cả các nhãn được đặt thành -100 sẽ bị bỏ qua (che), loss chỉ được tính cho các nhãn trong [0, ..., config.vocab_size - 1]
  • mc_labels (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất phân loại lựa chọn nhiều. Chỉ số phải nằm trong [0, ..., num_choices] trong đó num_choices là kích thước của chiều thứ hai của các tensor đầu vào. (xem input_ids ở trên)
  • use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

GPT2DoubleHeadsModelOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một GPT2DoubleHeadsModelOutput hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (GPT2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của GPT2DoubleHeadsModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

  • loss (torch.Tensor có shape (1,), tùy chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss của language modeling.

  • mc_loss (torch.Tensor có shape (1,), tùy chọn, được trả về khi mc_labels được cung cấp) — Lỗi phân loại lựa chọn nhiều (multiple choice classification loss).

  • logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_choices, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token từ vựng trước SoftMax).

  • mc_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_choices)) — Điểm dự đoán của đầu phân loại lựa chọn nhiều (điểm cho mỗi lựa chọn trước SoftMax).

  • past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

    Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2DoubleHeadsModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2DoubleHeadsModel.from_pretrained("openai-community/gpt2")

>>> # Add a [CLS] to the vocabulary (we should train it also!)
>>> num_added_tokens = tokenizer.add_special_tokens({"cls_token": "[CLS]"})
>>> # Update the model embeddings with the new vocabulary size
>>> embedding_layer = model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

>>> choices = ["Hello, my dog is cute [CLS]", "Hello, my cat is cute [CLS]"]
>>> encoded_choices = [tokenizer.encode(s) for s in choices]
>>> cls_token_location = [tokens.index(tokenizer.cls_token_id) for tokens in encoded_choices]

>>> input_ids = torch.tensor(encoded_choices).unsqueeze(0)  # Batch size: 1, number of choices: 2
>>> mc_token_ids = torch.tensor([cls_token_location])  # Batch size: 1

>>> outputs = model(input_ids, mc_token_ids=mc_token_ids)
>>> lm_logits = outputs.logits
>>> mc_logits = outputs.mc_logits

GPT2ForQuestionAnswering

lớp transformers.GPT2ForQuestionAnswering

< >

( config: GPT2Config )

Tham số

  • config (GPT2Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Biến đổi Gpt2 với một đầu phân loại khoảng (span classification head) ở trên cùng cho các tác vụ trả lời câu hỏi trích xuất (extractive question-answering) như SQuAD (một lớp tuyến tính ở trên cùng của đầu ra trạng thái ẩn để tính toán span start logits và span end logits).

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonestart_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneend_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs ) → QuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Tham số

  • input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length nếu past_key_values là None nếu không past_key_values.get_seq_length() (sequence_length của các trạng thái past key value đầu vào). Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển.

    Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ những input_ids chưa được tính toán phần quá khứ nên được truyền vào dưới dạng input_ids.

    Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

    ID đầu vào là gì?

  • attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • token_type_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của đầu vào. Các chỉ số được chọn trong [0, 1]:
    • 0 tương ứng với một token sentence A,
    • 1 tương ứng với một token sentence B.

    ID loại token là gì?

  • position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].

    ID vị trí là gì?

  • inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
  • start_positions (torch.LongTensor có shape (batch_size,), tùy chọn) — Nhãn cho vị trí (chỉ số) bắt đầu của span được gán nhãn để tính toán tổn thất phân loại token. Các vị trí được kẹp (clamp) theo độ dài của chuỗi (sequence_length). Các vị trí nằm ngoài chuỗi không được tính đến khi tính toán tổn thất.
  • end_positions (torch.LongTensor có shape (batch_size,), tùy chọn) — Nhãn cho vị trí (chỉ số) của điểm kết thúc của span được gán nhãn để tính toán tổn thất phân loại token. Các vị trí được kẹp (clamp) theo độ dài của chuỗi (sequence_length). Các vị trí nằm ngoài chuỗi không được tính đến khi tính toán tổn thất.

Trả về

QuestionAnsweringModelOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một QuestionAnsweringModelOutput hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (GPT2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của GPT2ForQuestionAnswering ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

  • loss (torch.Tensor có shape (1,), tuỳ chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Tổng loss trích xuất span là tổng của Cross-Entropy cho các vị trí bắt đầu và kết thúc.

  • start_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length)) — Điểm số bắt đầu span (trước SoftMax).

  • end_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length)) — Điểm số kết thúc span (trước SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ:

>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2ForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2ForQuestionAnswering.from_pretrained("openai-community/gpt2")

>>> 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)
...

GPT2ForSequenceClassification

lớp transformers.GPT2ForSequenceClassification

< >

( config: GPT2Config )

Tham số

  • config (GPT2Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Model transformer GPT2 với đầu phân loại chuỗi (sequence classification head) ở trên (tuyến tính layer).

GPT2ForSequenceClassification sử dụng token cuối cùng để thực hiện phân loại, giống như các mô hình nhân quả khác (ví dụ: GPT-1).

Vì mô hình thực hiện phân loại trên token cuối cùng, nó cần biết vị trí của token cuối cùng. Nếu pad_token_id được định nghĩa trong cấu hình, nó sẽ tìm token cuối cùng không phải là token đệm trong mỗi hàng. Nếu không có pad_token_id nào được định nghĩa, nó đơn giản lấy giá trị cuối cùng trong mỗi hàng của batch. Vì không thể đoán các token đệm khi inputs_embeds được truyền thay vì input_ids, nó cũng thực hiện tương tự (lấy giá trị cuối cùng trong mỗi hàng của batch).

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → SequenceClassifierOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Tham số

  • input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length nếu past_key_values là None nếu không past_key_values.get_seq_length() (sequence_length của các trạng thái past key value đầu vào). Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển.

    Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ những input_ids chưa được tính toán phần quá khứ nên được truyền vào dưới dạng input_ids.

    Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

    ID đầu vào là gì?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.

    Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

    Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

    Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).

  • attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • token_type_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của đầu vào. Các chỉ số được chọn trong [0, 1]:
    • 0 tương ứng với một token sentence A,
    • 1 tương ứng với một token sentence B.

    ID loại token là gì?

  • position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].

    ID vị trí là gì?

  • inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
  • labels (torch.LongTensor có shape (batch_size,), tùy chọn) — Nhãn để tính loss cho phân loại/hồi quy chuỗi. Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.num_labels - 1]. Nếu config.num_labels == 1, loss hồi quy sẽ được tính (Mean-Square loss). Nếu config.num_labels > 1, loss phân loại sẽ được tính (Cross-Entropy).
  • use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

SequenceClassifierOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Một SequenceClassifierOutputWithPast hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (GPT2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của GPT2ForSequenceClassification ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

  • loss (torch.Tensor có shape (1,), optional, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1).

  • logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, config.num_labels)) — Điểm phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1) (trước SoftMax).

  • past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

    Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ về phân loại nhãn đơn:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained("openai-community/gpt2")

>>> 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 = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained("openai-community/gpt2", num_labels=num_labels)

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

Ví dụ về phân loại đa nhãn:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained("openai-community/gpt2", 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 = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "openai-community/gpt2", 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

GPT2ForTokenClassification

lớp transformers.GPT2ForTokenClassification

< >

( config: GPT2Config )

Tham số

  • config (GPT2Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Transformer Gpt2 với một đầu phân loại token phía trên (một lớp tuyến tính phía trên đầu ra của hidden-states), ví dụ cho các tác vụ Nhận thực thể có tên (NER).

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)

Tham số

  • input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length nếu past_key_values là None nếu không past_key_values.get_seq_length() (sequence_length của các trạng thái past key value đầu vào). Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển.

    Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ những input_ids chưa được tính toán phần quá khứ nên được truyền vào dưới dạng input_ids.

    Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

    ID đầu vào là gì?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.

    Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

    Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

    Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).

  • attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
    • 1 cho các token không bị che,
    • 0 cho các token bị che.

    Mặt nạ chú ý là gì?

  • token_type_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của đầu vào. Các chỉ số được chọn trong [0, 1]:
    • 0 tương ứng với một token sentence A,
    • 1 tương ứng với một token sentence B.

    ID loại token là gì?

  • position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].

    ID vị trí là gì?

  • inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
  • labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn để tính loss cho phân loại/hồi quy chuỗi. Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.num_labels - 1]. Nếu config.num_labels == 1, loss hồi quy sẽ được tính (Mean-Square loss). Nếu config.num_labels > 1, loss phân loại sẽ được tính (Cross-Entropy).
  • use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

TokenClassifierOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một TokenClassifierOutput hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (GPT2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của GPT2ForTokenClassification ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

  • loss (torch.Tensor có shape (1,), tuỳ chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss phân loại.

  • logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Điểm phân loại (trước SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ:

>>> from transformers import AutoTokenizer, GPT2ForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
>>> model = GPT2ForTokenClassification.from_pretrained("openai-community/gpt2")

>>> 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)
...
Update on GitHub

←GPT-J GPTBigCode→