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ByT5

Overview

ByT5 モデルは、ByT5: Towards a token-free future with pre-trained byte-to-byte models by Linting Xue, Aditya Barua, Noah Constant, Rami Al-Rfou, Sharan Narang, Mihir Kale, Adam Roberts, Colin Raffel.

論文の要約は次のとおりです。

最も広く使用されている事前トレーニング済み言語モデルは、単語またはサブワード単位に対応するトークンのシーケンスで動作します。 テキストをトークンのシーケンスとしてエンコードするには、トークナイザーが必要です。トークナイザーは通常、 モデル。代わりに生のテキスト (バイトまたは文字) を直接操作するトークンフリー モデルには多くの利点があります。 すぐに使用できるあらゆる言語のテキストを処理でき、ノイズに対してより堅牢であり、技術的負債を最小限に抑えます。 複雑でエラーが発生しやすいテキスト前処理パイプラインを削除します。バイトまたは文字列がトークンより長いため トークンフリー モデルに関する過去の研究では、シーケンスのコストを償却するように設計された新しいモデル アーキテクチャが導入されることがよくありました。 生のテキストを直接操作します。この論文では、標準的な Transformer アーキテクチャが次のようなもので使用できることを示します。 バイトシーケンスを処理するための最小限の変更。パラメータ数の観点からトレードオフを注意深く特徴付けます。 FLOP のトレーニングと推論速度を調べ、バイトレベルのモデルがトークンレベルと競合できることを示します。 対応者。また、バイトレベルのモデルはノイズに対して大幅に堅牢であり、より優れたパフォーマンスを発揮することも示しています。 スペルと発音に敏感なタスク。私たちの貢献の一環として、新しいセットをリリースします。 T5 アーキテクチャに基づいた事前トレーニング済みのバイトレベルの Transformer モデルと、そこで使用されるすべてのコードとデータ 実験。

このモデルは、patrickvonplaten によって提供されました。元のコードは次のとおりです ここ にあります。

ByT5 のアーキテクチャは T5v1.1 モデルに基づいています。API リファレンスについては、T5v1.1 のドキュメント ページ を参照してください。彼らは モデルの入力を準備する方法が異なるだけです。以下のコード例を参照してください。

ByT5 は教師なしで事前トレーニングされているため、単一タスク中にタスク プレフィックスを使用する利点はありません。 微調整。マルチタスクの微調整を行う場合は、プレフィックスを使用する必要があります。

Usage Examples

ByT5 は生の UTF-8 バイトで動作するため、トークナイザーなしで使用できます。

>>> from transformers import T5ForConditionalGeneration
>>> import torch

>>> model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/byt5-small")

>>> num_special_tokens = 3
>>> # Model has 3 special tokens which take up the input ids 0,1,2 of ByT5.
>>> # => Need to shift utf-8 character encodings by 3 before passing ids to model.

>>> input_ids = torch.tensor([list("Life is like a box of chocolates.".encode("utf-8"))]) + num_special_tokens

>>> labels = torch.tensor([list("La vie est comme une boîte de chocolat.".encode("utf-8"))]) + num_special_tokens

>>> loss = model(input_ids, labels=labels).loss
>>> loss.item()
2.66

ただし、バッチ推論とトレーニングの場合は、トークナイザーを使用することをお勧めします。

>>> from transformers import T5ForConditionalGeneration, AutoTokenizer

>>> model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/byt5-small")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/byt5-small")

>>> model_inputs = tokenizer(
...     ["Life is like a box of chocolates.", "Today is Monday."], padding="longest", return_tensors="pt"
... )
>>> labels_dict = tokenizer(
...     ["La vie est comme une boîte de chocolat.", "Aujourd'hui c'est lundi."], padding="longest", return_tensors="pt"
... )
>>> labels = labels_dict.input_ids

>>> loss = model(**model_inputs, labels=labels).loss
>>> loss.item()
17.9

T5 と同様に、ByT5 はスパンマスクノイズ除去タスクでトレーニングされました。しかし、 モデルはキャラクターに直接作用するため、事前トレーニングタスクは少し複雑です 違う。のいくつかの文字を破損してみましょう "The dog chases a ball in the park."という文を入力し、ByT5 に予測してもらいます。 わたしたちのため。

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/byt5-base")
>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/byt5-base")

>>> input_ids_prompt = "The dog chases a ball in the park."
>>> input_ids = tokenizer(input_ids_prompt).input_ids

>>> # Note that we cannot add "{extra_id_...}" to the string directly
>>> # as the Byte tokenizer would incorrectly merge the tokens
>>> # For ByT5, we need to work directly on the character level
>>> # Contrary to T5, ByT5 does not use sentinel tokens for masking, but instead
>>> # uses final utf character ids.
>>> # UTF-8 is represented by 8 bits and ByT5 has 3 special tokens.
>>> # => There are 2**8+2 = 259 input ids and mask tokens count down from index 258.
>>> # => mask to "The dog [258]a ball [257]park."

>>> input_ids = torch.tensor([input_ids[:8] + [258] + input_ids[14:21] + [257] + input_ids[28:]])
>>> input_ids
tensor([[ 87, 107, 104,  35, 103, 114, 106,  35, 258,  35, 100,  35, 101, 100, 111, 111, 257,  35, 115, 100, 117, 110,  49,   1]])

>>> # ByT5 produces only one char at a time so we need to produce many more output characters here -> set `max_length=100`.
>>> output_ids = model.generate(input_ids, max_length=100)[0].tolist()
>>> output_ids
[0, 258, 108, 118,  35, 119, 107, 104,  35, 114, 113, 104,  35, 122, 107, 114,  35, 103, 114, 104, 118, 257,  35, 108, 113,  35, 119, 107, 104,  35, 103, 108, 118, 102, 114, 256, 108, 113,  35, 119, 107, 104, 35, 115, 100, 117, 110,  49,  35,  87, 107, 104,  35, 103, 114, 106, 35, 108, 118,  35, 119, 107, 104,  35, 114, 113, 104,  35, 122, 107, 114,  35, 103, 114, 104, 118,  35, 100,  35, 101, 100, 111, 111,  35, 108, 113, 255,  35, 108, 113,  35, 119, 107, 104,  35, 115, 100, 117, 110,  49]

>>> # ^- Note how 258 descends to 257, 256, 255

>>> # Now we need to split on the sentinel tokens, let's write a short loop for this
>>> output_ids_list = []
>>> start_token = 0
>>> sentinel_token = 258
>>> while sentinel_token in output_ids:
...     split_idx = output_ids.index(sentinel_token)
...     output_ids_list.append(output_ids[start_token:split_idx])
...     start_token = split_idx
...     sentinel_token -= 1

>>> output_ids_list.append(output_ids[start_token:])
>>> output_string = tokenizer.batch_decode(output_ids_list)
>>> output_string
['<pad>', 'is the one who does', ' in the disco', 'in the park. The dog is the one who does a ball in', ' in the park.']

ByT5Tokenizer

autodoc ByT5Tokenizer

詳細については、[ByT5Tokenizer] を参照してください。