Transformers documentation
BigBird
该模型于 2020-07-28 在 HF papers 上发表，并于 2021-03-30 贡献给 Hugging Face Transformers。
BigBird
BigBird 是一种 Transformer 模型，旨在处理最长 4096 的序列长度，而 BERT 仅支持 512。传统 Transformer 在处理长输入时面临困难，因为随着序列长度的增加，注意力机制的计算开销会急剧上升。BigBird 通过采用稀疏注意力机制来解决这一问题，即它不会试图一次性关注所有内容。相反，它将局部注意力、随机注意力以及少量全局 token 相结合，以处理整个输入。这种组合使其兼具两者的优势：在保持计算效率的同时，仍能捕获足够的序列信息以充分理解内容。因此，BigBird 非常适合涉及长文档的任务，例如问答、摘要生成以及基因组学应用。
您可以在 Google 组织下找到所有原始的 BigBird 检查点。
点击右侧边栏中的 BigBird 模型，以查看将 BigBird 应用于不同语言任务的更多示例。
以下示例演示了如何使用 Pipeline、AutoModel 以及命令行来预测 [MASK] 标记。
from transformers import pipeline
pipeline = pipeline(
task="fill-mask",
model="google/bigbird-roberta-base",
device=0
)
pipeline("Plants create [MASK] through a process known as photosynthesis.")import torch
from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"google/bigbird-roberta-base",
)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(
"google/bigbird-roberta-base",
device_map="auto",
)
inputs = tokenizer("Plants create [MASK] through a process known as photosynthesis.", return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.logits
masked_index = torch.where(inputs['input_ids'] == tokenizer.mask_token_id)[1]
predicted_token_id = predictions[0, masked_index].argmax(dim=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)
print(f"The predicted token is: {predicted_token}")备注
- 输入应在右侧进行填充，因为 BigBird 使用绝对位置嵌入。
- BigBird 支持
original_full和block_sparse注意力机制。如果输入序列长度小于 1024，建议使用original_full，因为稀疏模式对较小的输入带来的收益有限。 - 当前实现使用 3 个窗口块和 2 个全局块，仅支持 ITC 实现，并且不支持
num_random_blocks=0。 - 序列长度必须能被块大小整除。
资源
- 阅读 BigBird 博客文章，了解其注意力机制的更多细节。
BigBirdConfig
class transformers.BigBirdConfig
< 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 = 50358hidden_size: int = 768num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12intermediate_size: int = 3072hidden_act: str = 'gelu_new'hidden_dropout_prob: float | int = 0.1attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1max_position_embeddings: int = 4096type_vocab_size: int = 2initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-12use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2sep_token_id: int | None = 66attention_type: str = 'block_sparse'use_bias: bool = Truerescale_embeddings: bool = Falseblock_size: int = 64num_random_blocks: int = 3classifier_dropout: float | int | None = Noneis_decoder: bool = Falseadd_cross_attention: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )
参数
- vocab_size (
int，可选，默认为50358) — 模型的词汇表大小。定义了input_ids可以表示的不同 token 的数量。 - hidden_size (
int，可选，默认为768) — 隐藏表示的维度。 - num_hidden_layers (
int, 可选, 默认为12) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int，可选，默认为12) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - intermediate_size (
int，可选，默认为3072) — MLP 表示的维度。 - hidden_act (
str，可选，默认为gelu_new) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、"relu"、"silu"等。 - hidden_dropout_prob (
Union[float, int]，可选，默认为0.1) — 嵌入层、编码器和池化层中所有全连接层的 dropout 概率。 - attention_probs_dropout_prob (
Union[float, int]，可选，默认为0.1) — 注意力概率的 dropout 比率。 - max_position_embeddings (
int，可选，默认为4096) — 该模型可能使用的最大序列长度。 - type_vocab_size (
int，可选，默认为2) —token_type_ids的词汇表大小。 - initializer_range (
float，可选，默认为0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - layer_norm_eps (
float，可选，默认为1e-12) — 层归一化层所使用的 epsilon 值。 - use_cache (
bool，可选，默认为True) — 模型是否应返回最后一次键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅当config.is_decoder=True或模型为仅解码器生成式模型时相关。 - pad_token_id (
int, 可选，默认为0) — 词表中用于填充的 token id。 - bos_token_id (
int，可选，默认为1) — 词汇表中用于表示流起始的 token id。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]]，可选，默认为2) — 词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 token id。 - sep_token_id (
int，可选，默认为66) — 词汇表中用于分隔符的 token id。 - attention_type (
str，可选，默认为"block_sparse") — 是否使用论文中引入的块稀疏注意力（复杂度为 n），还是原始注意力层（复杂度为 n^2）。可选值为"original_full"和"block_sparse"。 - use_bias (
bool，可选，默认为True) — 是否在 query、key 和 value 中使用偏置。 - rescale_embeddings (
bool，可选，默认为False) — 是否使用 (hidden_size ** 0.5) 对嵌入进行重新缩放。 - block_size (
int，可选，默认为 64) — 每个块的大小。仅在attention_type == "block_sparse"时有用。 - num_random_blocks (
int，可选，默认为 3) — 每个查询将关注这些数量的随机块。仅在attention_type == "block_sparse"时有效。 - classifier_dropout (
Union[float, int], 可选) — 分类器的 dropout 比率。 - is_decoder (
bool，可选，默认为False) — 指示该模型是否用作解码器。如果为False，则模型用作编码器。 - add_cross_attention (
bool，可选，默认为False) — 是否应在模型中添加交叉注意力层。 - tie_word_embeddings (
bool，可选，默认为True) — 是否根据模型的tied_weights_keys映射来绑定权重嵌入。
这是用于存储 BigBirdModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Big Bird 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 google/bigbird-roberta-base 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
示例：
>>> from transformers import BigBirdConfig, BigBirdModel
>>> # Initializing a BigBird google/bigbird-roberta-base style configuration
>>> configuration = BigBirdConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the google/bigbird-roberta-base style configuration
>>> model = BigBirdModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configBigBirdTokenizer
class transformers.BigBirdTokenizer
< source >( vocab: str | dict | list | None = Noneunk_token = '<unk>'bos_token = '<s>'eos_token = '</s>'pad_token = '<pad>'sep_token = '[SEP]'mask_token = '[MASK]'cls_token = '[CLS]'add_prefix_space = True**kwargs )
参数
- vocab (
str、dict或list，可选) — 自定义词汇表。如果未提供，则从 vocab_file 加载词汇表。 - unk_token (
str，可选，默认为"<unk>") — 未知标记。不在词汇表中的标记无法转换为 ID，因此会被设置为该标记。 - bos_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 预训练期间使用的序列起始标记。也可用作序列分类标记。在构建序列时，如果使用了特殊标记，序列开头使用的并不是这个标记。实际使用的标记是
cls_token。 - eos_token (
str，可选，默认为"</s>") — 序列结束标记。.. note:: 在使用特殊标记构建序列时，序列结束使用的标记并非此标记，而是sep_token。 - pad_token (
str，可选，默认为"<pad>") — 用于填充的标记，例如在对长度不同的序列进行批处理时。 - sep_token (
str，可选，默认为"[SEP]") — 分隔符 token，用于从多个序列构建序列时，例如用于序列分类的两个序列，或用于问答的文本和问题。它也用作使用特殊 token 构建的序列的最后一个 token。 - mask_token (
str, 可选，默认为"[MASK]") — 用于掩码值的标记。这是在使用掩码语言建模训练该模型时所使用的标记，也是模型试图预测的目标标记。 - cls_token (
str，可选，默认为"[CLS]") — 用于序列分类的分类器标记（即对整个序列进行分类，而非逐标记分类）。当使用特殊标记构建序列时，它是序列的第一个标记。 - add_prefix_space (
bool，可选，默认为True) — 是否要在输入前添加一个初始空格。这样可以像处理其他单词一样处理开头的单词。 - vocab_file (
str, 可选) — 包含实例化分词器所需词汇表的 SentencePiece 文件（通常具有 .spm 扩展名）。 - tokenizer_file (
str, 可选) — 指向包含分词器序列化内容的 tokenizers JSON 文件的路径。
构建一个“快速”的 BigBird 分词器（基于 HuggingFace 的 tokenizers 库）。该分词器基于 Unigram。此分词器继承自 PreTrainedTokenizerFast，后者包含了大部分主要方法。用户应参考该父类以获取有关这些方法的更多信息。
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]
从未添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。
对于快速分词器，数据整理器会传入 already_has_special_tokens=True 来调用此方法，以在已格式化的序列上构建掩码。在这种情况下，我们通过检查元素是否属于 all_special_ids 来计算掩码。
BigBird 特定输出
类 transformers.models.big_bird.modeling_big_bird.BigBirdForPreTrainingOutput
< source >( loss: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneprediction_logits: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneseq_relationship_logits: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonehidden_states: tuple[torch.FloatTensor] | None = Noneattentions: tuple[torch.FloatTensor] | None = None )
参数
- loss (
*optional*, returned whenlabelsis provided,torch.FloatTensorof shape(1,)) — Total loss as the sum of the masked language modeling loss and the next sequence prediction (classification) loss. - prediction_logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。 - seq_relationship_logits（形状为
(batch_size, 2)的torch.FloatTensor）— 下一句预测（分类）头的预测分数（SoftMax 之前 True/False 延续的分数）。 - hidden_states (
tuple[torch.FloatTensor], 可选, 在以下情况下返回output_hidden_states=True被传入或config.output_hidden_states=True) — 元组，包含torch.FloatTensor(（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每一层输出的一个张量），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size).模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- attentions (
tuple[torch.FloatTensor], 可选, 在传入output_attentions=True或config.output_attentions=True) — 元组，包含torch.FloatTensor(每层一个，形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
BigBirdForPreTraining 的输出类型。
BigBirdModel
class transformers.BigBirdModel
< source >( config: BigBirdConfigadd_pooling_layer = True )
参数
- config (BigBirdConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
- add_pooling_layer (
bool，可选，默认为True) — 是否添加池化层
未添加任何特定头部的裸 Big Bird 模型，直接输出原始隐藏状态。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - encoder_hidden_states (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型被配置为解码器，则用于交叉注意力。 - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对编码器输入中填充 token 索引执行注意力的掩码。如果模型被配置为解码器，此掩码将用于交叉注意力。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。
返回值
BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或 torch.FloatTensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（BigBirdConfig）和输入。
BigBirdModel 的 forward 方法会重写 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。pooler_output (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列中第一个 token（分类 token）的最后一层隐藏状态，经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后的结果。例如，对于 BERT 系列模型，这返回的是分类 token 经过线性层和 tanh 激活函数处理后的结果。线性层的权重是在预训练期间通过下一句预测（分类）目标进行训练的。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions（
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）—— 一个torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
cross_attentions（
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_attentions=True且config.add_cross_attention=True时，或在config.output_attentions=True时返回）—— 一个torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器交叉注意力层在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于在交叉注意力头中计算加权平均值。
past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果
config.is_encoder_decoder=True则还包括交叉注意力块中的键和值），可用于（参见past_key_values输入）加速顺序解码。
BigBirdForPreTraining
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonenext_sentence_label: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BigBirdForPreTrainingOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]范围内（参见input_ids的文档字符串）。索引设置为-100的 token 将被忽略（即被掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]范围内的 token 进行计算。 - next_sentence_label (
torch.LongTensor形状为(batch_size,), ，可选) — 用于计算下一句预测（分类）损失的标签。如果指定，nsp 损失将添加到 masked_lm 损失中。输入应为序列对（参见input_ids的文档字符串）。索引应在[0, 1]:- 0 表示序列 B 是序列 A 的延续，
- 1 表示序列 B 是随机序列。
返回值
BigBirdForPreTrainingOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 BigBirdForPreTrainingOutput 或 torch.FloatTensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（BigBirdConfig）和输入。
BigBirdForPreTraining 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
*optional*，在提供labels时返回，形状为(1,)的torch.FloatTensor) — 总损失，为掩码语言建模损失与下一句预测（分类）损失之和。prediction_logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。seq_relationship_logits（形状为
(batch_size, 2)的torch.FloatTensor）— 下一句预测（分类）头的预测分数（SoftMax 之前 True/False 延续的分数）。hidden_states (
tuple[torch.FloatTensor]，可选，在传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每一层输出的一个张量），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions（
tuple[torch.FloatTensor]，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）—— 一个torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForPreTraining
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> model = BigBirdForPreTraining.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> prediction_logits = outputs.prediction_logits
>>> seq_relationship_logits = outputs.seq_relationship_logitsBigBirdForCausalLM
class transformers.BigBirdForCausalLM
< source >( config: BigBirdConfig )
参数
- config (BigBirdConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
带有 language modeling 头部的 BigBird 模型，用于 CLM 微调。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - encoder_hidden_states (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型被配置为解码器，则用于交叉注意力。 - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对编码器输入中填充 token 索引执行注意力的掩码。如果模型被配置为解码器，此掩码将用于交叉注意力。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算从左到右的语言建模损失（下一个词预测）的标签。索引应位于[-100, 0, ..., config.vocab_size]范围内（参见input_ids的文档字符串）。索引设置为-100的 token 将被 忽略（即被掩码），损失仅针对标签位于[0, ..., config.vocab_size]范围内的 token 进行计算。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 可选，默认为0) — 如果为int，则计算最后logits_to_keep个 token 的 logits。如果为0，则计算所有input_ids的 logits（特殊情况）。生成过程只需要最后一个 token 的 logits，仅针对该 token 进行计算可以节省内存，对于长序列或大词汇量而言，这种节省相当显著。 如果为torch.Tensor，则必须是一维张量，对应于序列长度维度中需要保留的索引。 这在使用打包张量格式（将批次和序列长度合并为单一维度）时非常有用。
返回值
CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 torch.FloatTensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（BigBirdConfig）和输入。
BigBirdForCausalLM 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，在提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions（
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）—— 一个torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
cross_attentions（
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）—— 一个torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的交叉注意力权重，用于在交叉注意力头中计算加权平均值。
past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。
BigBirdForMaskedLM
class transformers.BigBirdForMaskedLM
< source >( config: BigBirdConfig )
参数
- config (BigBirdConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
带有 language modeling 头部的 Big Bird 模型。”
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MaskedLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - encoder_hidden_states (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型被配置为解码器，则用于交叉注意力。 - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对编码器输入中填充 token 索引执行注意力的掩码。如果模型被配置为解码器，此掩码将用于交叉注意力。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]范围内（参见input_ids的文档字符串）。索引设置为-100的 token 将被忽略（即被掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]范围内的 token 进行计算。
返回值
MaskedLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
torch.FloatTensor 类型的 MaskedLMOutput 或元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（BigBirdConfig）和输入。
BigBirdForMaskedLM 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，在提供labels时返回) — 掩码语言建模（MLM）损失。logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions（
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）—— 一个torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForMaskedLM
>>> from datasets import load_dataset
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> model = BigBirdForMaskedLM.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> squad_ds = load_dataset("rajpurkar/squad_v2", split="train")
>>> # select random long article
>>> LONG_ARTICLE_TARGET = squad_ds[81514]["context"]
>>> # select random sentence
>>> LONG_ARTICLE_TARGET[332:398]
'the highest values are very close to the theoretical maximum value'
>>> # add mask_token
>>> LONG_ARTICLE_TO_MASK = LONG_ARTICLE_TARGET.replace("maximum", "[MASK]")
>>> inputs = tokenizer(LONG_ARTICLE_TO_MASK, return_tensors="pt")
>>> # long article input
>>> list(inputs["input_ids"].shape)
[1, 919]
>>> 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)
'maximum'BigBirdForSequenceClassification
class transformers.BigBirdForSequenceClassification
< source >( config: BigBirdConfig )
参数
- config (BigBirdConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
BigBird 模型，顶部带有用于序列分类/回归任务的输出头（在池化输出之上添加一个线性层），例如用于 GLUE 任务。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → SequenceClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。如果config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失）；如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。
返回值
SequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
SequenceClassifierOutput 或 torch.FloatTensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（BigBirdConfig）和输入。
BigBirdForSequenceClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类损失（如果 config.num_labels==1，则为回归损失）。logits（形状为
(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor）— 分类（或当 config.num_labels==1 时为回归）得分（SoftMax 之前）。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions（
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）—— 一个torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForSequenceClassification
>>> from datasets import load_dataset
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("l-yohai/bigbird-roberta-base-mnli")
>>> model = BigBirdForSequenceClassification.from_pretrained("l-yohai/bigbird-roberta-base-mnli")
>>> squad_ds = load_dataset("rajpurkar/squad_v2", split="train")
>>> LONG_ARTICLE = squad_ds[81514]["context"]
>>> inputs = tokenizer(LONG_ARTICLE, return_tensors="pt")
>>> # long input article
>>> list(inputs["input_ids"].shape)
[1, 919]
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
'LABEL_0'BigBirdForMultipleChoice
class transformers.BigBirdForMultipleChoice
< source >( config: BigBirdConfig )
参数
- config (BigBirdConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
在 Big Bird 模型顶部添加一个多项选择分类头（即在池化输出之上添加一个线性层和一个 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 任务。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MultipleChoiceModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)) — 输入序列 token 在词汇表中的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, num_choices, sequence_length), 可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段标记索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, num_choices, sequence_length), ，可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制将 input_ids 索引转换为对应向量的方式，这将非常有用。 - labels（形状为
(batch_size,)的torch.LongTensor，可选） — 用于计算多项选择分类损失的标签。索引应在[0, ..., num_choices-1]范围内，其中num_choices是输入张量第二维的大小。（参见上文中的input_ids）
返回值
MultipleChoiceModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
MultipleChoiceModelOutput 或 torch.FloatTensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（BigBirdConfig）和输入。
BigBirdForMultipleChoice 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，在提供labels时返回) — 分类损失。logits（形状为
(batch_size, num_choices)的torch.FloatTensor）— num_choices 是输入张量的第二维（参见上文中的 input_ids）。分类分数（SoftMax 之前）。
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions（
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）—— 一个torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForMultipleChoice
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> model = BigBirdForMultipleChoice.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0) # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1
>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels) # batch size is 1
>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logitsBigBirdForTokenClassification
class transformers.BigBirdForTokenClassification
< source >( config: BigBirdConfig )
参数
- config (BigBirdConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
带有 token 分类头（即在隐藏状态输出之上添加一个线性层）的 Big Bird transformer，例如用于命名实体识别（NER）任务。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - labels（形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选） — 用于计算 token 分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。
返回值
TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
TokenClassifierOutput 或 torch.FloatTensor 元组（如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（BigBirdConfig）和输入。
BigBirdForTokenClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，在提供labels时返回) — 分类损失。logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.num_labels)的torch.FloatTensor）— 分类分数（SoftMax 之前）。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions（
tuple(torch.FloatTensor)，可选，在传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）—— 一个torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> model = BigBirdForTokenClassification.from_pretrained("google/bigbird-roberta-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)
...BigBirdForQuestionAnswering
class transformers.BigBirdForQuestionAnswering
< source >( config: BigBirdConfigadd_pooling_layer = False )
参数
- config (BigBirdConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
- add_pooling_layer (
bool，可选，默认为True) — 是否添加池化层
带有用于抽取式问答任务（如 SQuAD）的 span 分类头的大鸟（Big Bird）transformer（在 hidden-states 输出之上添加一个线性层，用于计算 span start logits 和 span end logits）。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonequestion_lengths: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonestart_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneend_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BigBirdForQuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- question_lengths (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, 1)，可选) — 批次中各问题的长度。 - token_type_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段 token 索引。索引取值范围为[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - start_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标注片段起始位置（索引）的标签。 位置会被截断到序列长度（sequence_length）。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。 - end_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标注片段结束位置（索引）的标签。 位置会被截断到序列长度（sequence_length）。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。
返回值
BigBirdForQuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
BigBirdForQuestionAnsweringModelOutput 或 torch.FloatTensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（BigBirdConfig）和输入。
BigBirdForQuestionAnswering 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，在提供labels时返回) — 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。start_logits（形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选）— 跨度起始分数（SoftMax 之前）。end_logits (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 片段结束分数（SoftMax 之前）。pooler_output（形状为
(batch_size, 1)的torch.FloatTensor）— 来自 BigBigModel 的 pooler 输出hidden_states (
tuple[torch.FloatTensor]，可选，在传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每一层输出的一个张量），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions（
tuple[torch.FloatTensor]，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）—— 一个torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForQuestionAnswering
>>> from datasets import load_dataset
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> model = BigBirdForQuestionAnswering.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> squad_ds = load_dataset("rajpurkar/squad_v2", split="train")
>>> # select random article and question
>>> LONG_ARTICLE = squad_ds[81514]["context"]
>>> QUESTION = squad_ds[81514]["question"]
>>> QUESTION
'During daytime how high can the temperatures reach?'
>>> inputs = tokenizer(QUESTION, LONG_ARTICLE, return_tensors="pt")
>>> # long article and question input
>>> list(inputs["input_ids"].shape)
[1, 929]
>>> with torch.no_grad():
... outputs = model(**inputs)
>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()
>>> predict_answer_token_ids = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> predict_answer_token = tokenizer.decode(predict_answer_token_ids)