Transformers documentation
OPT
このモデルは2022年5月2日にHF papersで公開され、2022年5月12日にHugging Face Transformersに貢献されました。
OPT
OPTは、パラメータ数が125Mから175Bにわたる、オープンソースのデコーダーオンリー型事前学習済みtransformersのスイートです。OPTモデルは因果言語モデリングのために設計されており、大規模かつ責任ある再現可能な研究を可能にすることを目的としています。OPT-175Bは、炭素フットプリントをGPT-3の1/7に抑えながら、GPT-3と同等のパフォーマンスを発揮します。
すべてのオリジナルのOPTチェックポイントは、OPTコレクション内で確認できます。
このモデルは、ArthurZ、ybelkada、patrickvonplaten によって提供されました。
OPTモデルのより多くの例、つまりOPTを異なる言語タスクに適用する方法については、右側のサイドバーにあるOPTモデルをクリックしてください。
以下の例では、Pipeline、AutoModel、およびコマンドラインからテキストを生成する方法を示しています。
from transformers import pipeline
pipeline = pipeline(task="text-generation", model="facebook/opt-125m", device=0)
pipeline("Once upon a time, in a land far, far away,", max_length=50, num_return_sequences=1)from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m", device_map="auto", attn_implementation="sdpa")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/opt-350m")
prompt = ("Once upon a time, in a land far, far away, ")
model_inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=30, do_sample=False)
tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0]Quantization は、重みを低精度で表現することで、大規模モデルのメモリ負荷を軽減します。利用可能な Quantization バックエンドの詳細については、Quantization の概要を参照してください。
以下の例では、bitsandbytesを使用して重みを8ビットに量子化します。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
bnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-13b", attn_implementation="sdpa", quantization_config=bnb_config, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/opt-13b")
prompt = ("Once upon a time, in a land far, far away, ")
model_inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=30, do_sample=False)
tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0]注記
- OPTは、すべてのプロンプトの先頭に
EOSトークン</s>を追加します。
リソース
- PEFT、bitsandbytes、Transformers を使用して OPT をファインチューニングする例については、この ノートブック を参照してください。
- How 🤗 Accelerate runs very large models thanks to PyTorch というブログ記事では、OPT を推論に使用する方法が紹介されています。
OPTConfig
クラス transformers.OPTConfig
< 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 = 50272hidden_size: int = 768num_hidden_layers: int = 12ffn_dim: int = 3072max_position_embeddings: int = 2048do_layer_norm_before: bool = True_remove_final_layer_norm: bool = Falseword_embed_proj_dim: int | None = Nonedropout: float | int = 0.1attention_dropout: float | int = 0.0num_attention_heads: int = 12activation_function: str = 'relu'layerdrop: float | int = 0.0init_std: float = 0.02use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 1bos_token_id: int | None = 2eos_token_id: int | list[int] | None = 2enable_bias: bool = Truelayer_norm_elementwise_affine: bool = Truetie_word_embeddings: bool = True )
パラメータ
- vocab_size (
int、任意、デフォルトは50272) — モデルの語彙サイズです。input_idsで表現できるトークンの種類数を定義します。 - hidden_size (
int、任意、デフォルトは768) — 隠れ表現の次元数。 - num_hidden_layers (
int、任意、デフォルトは12) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。 - ffn_dim (
int、任意、デフォルトは3072) — MLP 表現の次元数。 - max_position_embeddings (
int、任意、デフォルトは2048) — このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長です。 - do_layer_norm_before (
bool、省略可、デフォルトはTrue) — アテンションブロックの前にレイヤーノーマルを実行するかどうか。 - word_embed_proj_dim (
int, 省略可) —word_embed_proj_dimを設定すると、例opt-350mのように単語埋め込みを低次元に射影できます。デフォルト値はhidden_sizeです。 - dropout (
Union[float, int]、任意、デフォルト値は0.1) — すべての dropout レイヤーの比率です。 - attention_dropout (
Union[float, int]、任意、デフォルトは0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。 - num_attention_heads (
int、任意、デフォルトは12) — Transformerデコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。 - activation_function (
str、任意、デフォルトはrelu) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、"gelu"、"relu"、"silu"など。 - layerdrop (
Union[float, int]、任意、デフォルトは0.0) — LayerDrop の確率です。詳細は [LayerDrop の論文](https://huggingface.co/papers/1909.11556 を参照)をご覧ください。 - init_std (
float、任意、デフォルトは0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。 - use_cache (
bool、任意、デフォルトはTrue) — モデルが最後のキー/バリューの注意を返すかどうか（すべてのモデルで利用されるわけではありません）。config.is_decoder=Trueの場合、またはモデルがデコーダー専用の生成モデルである場合にのみ関連します。 - pad_token_id (
int、任意、デフォルトは1) — 語彙内でパディングに使用されるトークン ID。 - bos_token_id (
int、任意、デフォルトは2) — 語彙におけるストリーム開始に使用されるトークン ID。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]]、任意、デフォルトは2) — 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。 - enable_bias (
bool、任意、デフォルトはTrue) — アテンションブロック内の線形層でバイアス項を使用するかどうかを指定します。 - layer_norm_elementwise_affine (
bool、任意、デフォルトはTrue) — LayerNorm に学習可能なパラメータを含めるかどうかを指定します。 - tie_word_embeddings (
bool、任意、デフォルトはTrue) — モデルのtied_weights_keysマッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうかを指定します。
これは OPTModel の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Opt モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、facebook/opt-350m と同様の設定が得られます。
設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。
例:
>>> from transformers import OPTConfig, OPTModel
>>> # Initializing a OPT facebook/opt-large style configuration
>>> configuration = OPTConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the facebook/opt-large style configuration
>>> model = OPTModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configOPTModel
class transformers.OPTModel
< source >( config: OPTConfig )
パラメータ
- config (OPTConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
特定のヘッドを付加せず、生のhidden-statesを出力する素のOpt Model。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1].
戻り値
BaseModelOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または BaseModelOutputWithPast。設定（OPTConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
OPTModelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
last_hidden_state (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。past_key_valuesが使用されている場合、出力されるのは、形状(batch_size, 1, hidden_size)のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。自己アテンションブロック（および
config.is_encoder_decoder=Trueの場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values入力参照）。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
OPTForCausalLM
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、shape(batch_size, sequence_length)、任意) — マスク言語モデリング損失を計算するためのラベルです。インデックスは[0, ..., config.vocab_size]の範囲内であるか、-100 である必要があります（input_idsの docstring を参照）。インデックスが-100に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は[0, ..., config.vocab_size]の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]、省略可、デフォルトは0) —intの場合、最後のlogits_to_keepトークンについて logits を計算します。0の場合、すべてのinput_idsについて logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。torch.Tensorの場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元テンソルである必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめた形式）を使用する場合に有用です。
戻り値
CausalLMOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
torch.FloatTensor のタプル、または CausalLMOutputWithPast（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（OPTConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
OPTForCausalLM の forward メソッドは、__call__ という特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
loss (
torch.FloatTensor、shape(1,)、optional、labelsが指定された場合に返されます) — 言語モデリングの損失（次のトークン予測用）。logits (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。逐次デコーディングを高速化するために使用できる（
past_key_values入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, OPTForCausalLM
>>> model = OPTForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/opt-350m")
>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious. I'm just a little bit of a weirdo."OPTForSequenceClassification
クラス transformers.OPTForSequenceClassification
< source >( config: OPTConfig )
パラメータ
- config (OPTConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
シーケンス分類ヘッド（線形層）を上部に備えたOPTモデルのtransformer。
OPTForSequenceClassification は、GPT-2 などの他の causal モデルと同様に、最後のトークンを使用して分類を行います。
最後のトークンに対して分類を行うため、最後のトークンの位置を知る必要があります。pad_token_idが設定に定義されている場合、各行でパディングトークンではない最後のトークンを探します。pad_token_idが定義されていない場合、バッチの各行の最後の値をそのまま採用します。inputs_embedsがinput_idsの代わりに渡された場合、パディングトークンを推測できないため、同様にバッチの各行の最後の値を採用します。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → SequenceClassifierOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.FloatTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、shape(batch_size,)、任意) — シーケンス分類/回帰の損失を計算するためのラベル。インデックスは[0, ..., config.num_labels - 1]の範囲である必要があります。config.num_labels == 1の場合は回帰損失(平均二乗誤差)が計算され、config.num_labels > 1の場合は分類損失(クロスエントロピー)が計算されます。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1].
戻り値
SequenceClassifierOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
SequenceClassifierOutputWithPast、またはtorch.FloatTensorのタプル（return_dict=Falseが渡された場合、またはconfig.return_dict=Falseの場合）。設定（OPTConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
OPTForSequenceClassificationのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
loss (
torch.FloatTensor、shape(1,)、optional、labelsが指定された場合に返されます) — 分類損失（config.num_labels==1 の場合は回帰損失）。logits (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, config.num_labels)) — SoftMax 適用前の分類スコア（config.num_labels==1 の場合は回帰スコア）。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。逐次デコーディングを高速化するために使用できる（
past_key_values入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
単一ラベル分類の例:
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, OPTForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/opt-350m")
>>> model = OPTForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/opt-350m")
>>> 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 = OPTForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/opt-350m", num_labels=num_labels)
>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...マルチラベル分類の例:
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, OPTForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/opt-350m")
>>> model = OPTForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/opt-350m", 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 = OPTForSequenceClassification.from_pretrained(
... "facebook/opt-350m", 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).lossOPTForQuestionAnswering
class transformers.OPTForQuestionAnswering
< source >( config: OPTConfig )
パラメータ
- config (OPTConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
SQuAD などの抽出型質問応答タスク向けに、span start logits と span end logits を計算するために hidden-states の出力上に線形層を配置した span 分類ヘッドを備えた Opt transformer。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonestart_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneend_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → QuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.FloatTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - start_positions (
torch.LongTensor、shape(batch_size,)、任意) — トークン分類損失の計算に使用する、ラベル付きスパンの開始位置（インデックス）のラベルです。 位置はシーケンスの長さ（sequence_length）にクランプされます。シーケンス外の位置は、損失の計算には考慮されません。 - end_positions (
torch.LongTensor、形状(batch_size,)、任意) — トークン分類損失の計算に使用する、ラベル付きスパンの終了位置（インデックス）のラベルです。 位置はシーケンスの長さ（sequence_length）にクランプされます。シーケンス外の位置は、損失の計算には考慮されません。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1].
戻り値
QuestionAnsweringModelOutput または tuple(torch.FloatTensor)
torch.FloatTensor のタプル、または QuestionAnsweringModelOutput（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（OPTConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
OPTForQuestionAnsweringのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
loss (
torch.FloatTensor、shape(1,)、optional、labelsが指定された場合に返されます)— 総スパン抽出損失は、開始位置と終了位置に対する Cross-Entropy の和です。start_logits (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length)) — SoftMax 適用前のスパン開始スコア。end_logits (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length)) — スパンの終了スコア（SoftMax 適用前）。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, OPTForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> torch.manual_seed(4)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/opt-350m")
>>> # note: we are loading a OPTForQuestionAnswering from the hub here,
>>> # so the head will be randomly initialized, hence the predictions will be random
>>> model = OPTForQuestionAnswering.from_pretrained("facebook/opt-350m")
>>> 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()
>>> answer_offset = len(tokenizer(question)[0])
>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[
... 0, answer_offset + answer_start_index : answer_offset + answer_end_index + 1
... ]
>>> predicted = tokenizer.decode(predict_answer_tokens)
>>> predicted
' a nice puppet'