# RemBERT ## Visão geral O modelo RemBERT foi proposto em [Rethinking Embedding Coupling in Pre-trained Language Models](https://huggingface.co/papers/2010.12821) por Hyung Won Chung, Thibault Févry, Henry Tsai, Melvin Johnson, Sebastian Ruder. O resumo do artigo é o seguinte: *Reavaliamos a prática padrão de compartilhar pesos entre os embeddings de entrada e saída em modelos de linguagem pré-treinados de última geração. Mostramos que embeddings desacoplados proporcionam maior flexibilidade de modelagem, permitindo melhorar significativamente a eficiência da alocação de parâmetros no embedding de entrada de modelos multilíngues. Ao realocar os parâmetros do embedding de entrada nas camadas do Transformer, alcançamos um desempenho drasticamente melhor em tarefas padrão de compreensão de linguagem natural com o mesmo número de parâmetros durante o ajuste fino. Também demonstramos que alocar capacidade adicional ao embedding de saída traz benefícios ao modelo que persistem durante a etapa de ajuste fino, mesmo que o embedding de saída seja descartado após o pré-treinamento. Nossa análise mostra que embeddings de saída maiores impedem que as últimas camadas do modelo se especializem excessivamente na tarefa de pré-treinamento e incentivam que as representações do Transformer sejam mais gerais e mais transferíveis para outras tarefas e idiomas. Aproveitando essas descobertas, somos capazes de treinar modelos que alcançam um forte desempenho no benchmark XTREME sem aumentar o número de parâmetros na etapa de ajuste fino.* ## Dicas de uso Para o ajuste fino, o RemBERT pode ser pensado como uma versão maior do mBERT com uma fatorização semelhante à do ALBERT na camada de incorporação. As incorporações não são vinculadas no pré-treinamento, em contraste com o BERT, o que permite incorporações de entrada menores (preservadas durante o ajuste fino) e incorporações de saída maiores (descartadas no ajuste fino). O tokenizador também é semelhante ao do Albert, em vez do do BERT. ## Recursos - [Guia da tarefa de classificação de texto](../tasks/sequence_classification) - [Guia de tarefas de classificação de tokens](../tasks/token_classification) - [Guia da tarefa de resposta a perguntas](../tasks/question_answering) - [Guia da tarefa de modelagem de linguagem causal](../tasks/language_modeling) - [Guia da tarefa de modelagem de linguagem mascarada](../tasks/masked_language_modeling) - [Guia de tarefas de múltipla escolha](../tasks/multiple_choice) ## RemBertConfig[[transformers.RemBertConfig]] #### transformers.RemBertConfig[[transformers.RemBertConfig]] ```python transformers.RemBertConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 250300, hidden_size: int = 1152, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 18, input_embedding_size: int = 256, output_embedding_size: int = 1664, intermediate_size: int = 4608, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.0, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0, classifier_dropout_prob: float | int = 0.1, max_position_embeddings: int = 512, type_vocab_size: int = 2, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-12, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 312, eos_token_id: int | list[int] | None = 313, is_decoder: bool = False, add_cross_attention: bool = False, tie_word_embeddings: bool = False) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/configuration_rembert.py#L24) **Parâmetros:** vocab_size (`int`, *opcional*, padrão `250300`) : Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos `input_ids`. hidden_size (`int`, *opcional*, padrão `1152`) : Dimensão das representações ocultas. num_hidden_layers (`int`, *opcional*, padrão `32`) : Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer. num_attention_heads (`int`, *opcional*, padrão `18`) : Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer. input_embedding_size (`int`, *opcional*, padrão 256) : Dimensionalidade dos embeddings de entrada. output_embedding_size (`int`, *opcional*, padrão 1664) : Dimensionalidade dos embeddings de saída. intermediate_size (`int`, *opcional*, padrão `4608`) : Dimensão das representações do MLP. hidden_act (`str`, *opcional*, padrão `gelu`) : A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc. hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *opcional*, padrão `0.0`) : A probabilidade de dropout para todas as camadas totalmente conectadas nos embeddings, no encoder e no pooler. attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *opcional*, padrão `0.0`) : A taxa de dropout para as probabilidades de atenção. classifier_dropout_prob (`Union[float, int]`, *opcional*, padrão `0.1`) : A taxa de dropout para o classificador. max_position_embeddings (`int`, *opcional*, padrão `512`) : O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado. type_vocab_size (`int`, *opcional*, padrão `2`) : O tamanho do vocabulário dos `token_type_ids`. initializer_range (`float`, *opcional*, padrão `0.02`) : O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos. layer_norm_eps (`float`, *opcional*, padrão `1e-12`) : O epsilon usado pelas camadas de normalização de camada. use_cache (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Indica se o modelo deve retornar as últimas atenções de chave/valor (não utilizado por todos os modelos). Relevante apenas se `config.is_decoder=True` ou quando o modelo for um modelo generativo somente de decodificador. pad_token_id (`int`, *opcional*, padrão `0`) : ID do token usado para preenchimento no vocabulário. bos_token_id (`int`, *opcional*, padrão `312`) : ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*, padrão `313`) : ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário. is_decoder (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Indica se o modelo é usado como decodificador ou não. Se `False`, o modelo é usado como codificador. add_cross_attention (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se as camadas de atenção cruzada devem ser adicionadas ao modelo. tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, padrão `False`) : Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento `tied_weights_keys` do modelo. Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um RemBertModel. Ela é usada para instanciar um modelo Rembert de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do [google/rembert](https://huggingface.co/google/rembert) Os objetos de configuração herdam de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Leia a documentação de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/pt/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para mais informações. Exemplo: ```python >>> from transformers import RemBertModel, RemBertConfig >>> # Initializing a RemBERT rembert style configuration >>> configuration = RemBertConfig() >>> # Initializing a model from the rembert style configuration >>> model = RemBertModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## RemBertTokenizer[[transformers.RemBertTokenizer]] #### transformers.RemBertTokenizer[[transformers.RemBertTokenizer]] ```python transformers.RemBertTokenizer(vocab: str | list[tuple[str, float]] | None = None, do_lower_case: bool = False, keep_accents: bool = True, bos_token: str = '[CLS]', eos_token: str = '[SEP]', unk_token: str = '', sep_token: str = '[SEP]', pad_token: str = '', cls_token: str = '[CLS]', mask_token: str = '[MASK]', _spm_precompiled_charsmap: str | None = None, add_prefix_space: bool = True, remove_space: bool = True, **kwargs) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/tokenization_rembert.py#L28) **Parâmetros:** do_lower_case (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Indica se a entrada deve ser convertida para minúsculas durante a tokenização. remove_space (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Se deve ou não remover espaços em branco ao tokenizar (removendo espaços excedentes antes e depois da string). keep_accents (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Se deve manter ou não os acentos ao tokenizar. bos_token (`str`, *opcional*, padrão `"[CLS]"`) : O token de início de sequência usado durante o pré-treinamento. Pode ser usado como token de classificador de sequência. Ao construir uma sequência usando tokens especiais, este não é o token utilizado para o início da sequência. O token utilizado é o `cls_token`. eos_token (`str`, *opcional*, padrão `"[SEP]"`) : O token de fim de sequência. .. note:: Ao construir uma sequência usando tokens especiais, este não é o token utilizado para o fim da sequência. O token utilizado é o `sep_token`. unk_token (`str`, *opcional*, padrão `""`) : O token desconhecido. Um token que não está no vocabulário não pode ser convertido em um ID e é definido como este token em vez disso. sep_token (`str`, *opcional*, padrão `"[SEP]"`) : O token separador, usado ao construir uma sequência a partir de múltiplas sequências, por exemplo, duas sequências para classificação de sequência ou um texto e uma pergunta para resposta a perguntas. Também é usado como o último token de uma sequência construída com tokens especiais. pad_token (`str`, *opcional*, padrão `""`) : O token usado para preenchimento, por exemplo, ao agrupar sequências de comprimentos diferentes. cls_token (`str`, *opcional*, padrão `"[CLS]"`) : O token de classificador usado ao realizar classificação de sequência (classificação da sequência inteira, em vez de classificação por token). É o primeiro token da sequência quando esta é construída com tokens especiais. mask_token (`str`, *opcional*, padrão `"[MASK]"`) : O token usado para mascarar valores. Este é o token utilizado ao treinar este modelo com modelagem de linguagem mascarada. É o token que o modelo tentará prever. Construa um tokenizador RemBert "rápido" (baseado na biblioteca *tokenizers* do HuggingFace). Baseado em [Unigram](https://huggingface.co/docs/tokenizers/python/latest/components.html?highlight=unigram#models). Este tokenizador herda de [AlbertTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/albert#transformers.AlbertTokenizer), que contém a maioria dos métodos principais. Os usuários devem consultar esta superclasse para mais informações sobre esses métodos #### get_special_tokens_mask[[transformers.RemBertTokenizer.get_special_tokens_mask]] ```python get_special_tokens_mask(token_ids_0: list[int], token_ids_1: list[int] | None = None, already_has_special_tokens: bool = False) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_base.py#L1338) **Parâmetros:** token_ids_0 : Lista de IDs da sequência (possivelmente já formatada). token_ids_1 : Não utilizado quando `already_has_special_tokens=True`. Deve ser None nesse caso. already_has_special_tokens : Indica se a sequência já está formatada com tokens especiais. **Retorna:** Uma lista de inteiros no intervalo [0, 1] 1 para um token especial, 0 para um token de sequência. Obter os ids de sequência de uma lista de tokens que não possui tokens especiais adicionados. Para tokenizadores rápidos, os data collators chamam isso com `already_has_special_tokens=True` para construir uma máscara sobre uma sequência já formatada. Nesse caso, calculamos a máscara verificando a pertença em `all_special_ids`. #### save_vocabulary[[transformers.RemBertTokenizer.save_vocabulary]] ```python save_vocabulary(save_directory: str, filename_prefix: str | None = None) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_tokenizers.py#L546) ## RemBertModel[[transformers.RemBertModel]] #### transformers.RemBertModel[[transformers.RemBertModel]] ```python transformers.RemBertModel(config: RemBertConfig, add_pooling_layer = True) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L490) **Parâmetros:** config ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo. add_pooling_layer (`bool`, *opcional*, padrão `True`) : Se deve adicionar uma camada de pooling O modelo pode atuar como um codificador (com apenas autoatenção) e também como um decodificador, no qual uma camada de atenção cruzada é adicionada entre as camadas de autoatenção, seguindo a arquitetura descrita em [Attention is all you need](https://huggingface.co/papers/1706.03762), de Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser e Illia Polosukhin. Para se comportar como um decoder, o modelo precisa ser inicializado com o argumento `is_decoder` da configuração definido como `True`. Para ser usado em um modelo Seq2Seq, o modelo precisa ser inicializado com os argumentos `is_decoder` e `add_cross_attention` definidos como `True`; nesse caso, espera-se que `encoder_hidden_states` seja fornecido como entrada para a passagem de forward. Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.). Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais. #### forward[[transformers.RemBertModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L513) **Parâmetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`: - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**. [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar as primeiras e segundas porções das entradas. Os índices são selecionados em `[0, 1]`: - 0 corresponde a um token de *frase A*, - 1 corresponde a um token de *frase B*. [O que são IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`. [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo. encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Sequência de hidden-states na saída da última camada do encoder. Usada na cross-attention se o modelo estiver configurado como um decoder. encoder_attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento da entrada do codificador. Essa máscara é usada na atenção cruzada se o modelo estiver configurado como um decodificador. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`: - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**. past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : hidden-states pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nos `past_key_values` retornados pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Apenas uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache) é permitida como entrada, consulte nosso [guia de kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Se nenhum `past_key_values` for passado, [DynamicCache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) será inicializado por padrão. O modelo sairá no mesmo formato de cache que foi fornecido como entrada. Se `past_key_values` forem usados, espera-se que o usuário insira apenas `input_ids` não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados para este modelo) com a forma `(batch_size, unprocessed_length)` em vez de todos os `input_ids` com a forma `(batch_size, sequence_length)`. use_cache (`bool`, *opcional*) : Se definido como `True`, os estados de chave-valor de `past_key_values` são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja `past_key_values`). output_attentions (`bool`, *opcional*) : Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte `attentions` nos tensores retornados para mais detalhes. output_hidden_states (`bool`, *opcional*) : Indica se os estados ocultos de todas as camadas devem ser retornados. Consulte `hidden_states` em tensores retornados para mais detalhes. return_dict (`bool`, *opcional*) : Se deve ou não retornar um [ModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) em vez de uma tupla simples. **Retorna:** [BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions) ou `tuple(torch.Tensor)` Um [BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos dependendo da configuração ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) e das entradas. O método forward do [RemBertModel](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertModel) substitui o método especial `__call__`. Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo. - **pooler_output** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, hidden_size)`) -- Estado oculto da última camada do primeiro token da sequência (token de classificação) após processamento adicional pelas camadas usadas para a tarefa de pré-treinamento auxiliar. Por exemplo, para modelos da família BERT, isso retorna o token de classificação após o processamento por uma camada linear e uma função de ativação tanh. Os pesos da camada linear são treinados a partir do objetivo de previsão da próxima frase (classificação) durante o pré-treinamento. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção. - **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` e `config.add_cross_attention=True` são passados, ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (uma para cada camada) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada. - **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, retornado quando `use_cache=True` é passado ou quando `config.use_cache=True`) -- Trata-se de uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para mais detalhes, consulte nosso [guia de cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se `config.is_encoder_decoder=True`, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada `past_key_values`) para acelerar a decodificação sequencial. ## RemBertForCausalLM[[transformers.RemBertForCausalLM]] #### transformers.RemBertForCausalLM[[transformers.RemBertForCausalLM]] ```python transformers.RemBertForCausalLM(config: RemBertConfig) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L691) **Parâmetros:** config ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo. Modelo RemBERT com uma cabeça de `language modeling` no topo para ajuste fino de CLM. Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.). Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais. #### forward[[transformers.RemBertForCausalLM.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L710) **Parâmetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`: - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**. [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar as primeiras e segundas porções das entradas. Os índices são selecionados em `[0, 1]`: - 0 corresponde a um token de *frase A*, - 1 corresponde a um token de *frase B*. [O que são IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`. [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo. encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Sequência de hidden-states na saída da última camada do encoder. Usada na cross-attention se o modelo estiver configurado como um decoder. encoder_attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento da entrada do codificador. Essa máscara é usada na atenção cruzada se o modelo estiver configurado como um decodificador. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`: - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**. past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : hidden-states pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste nos `past_key_values` retornados pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Apenas uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache) é permitida como entrada, consulte nosso [guia de kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Se nenhum `past_key_values` for passado, [DynamicCache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) será inicializado por padrão. O modelo sairá no mesmo formato de cache que foi fornecido como entrada. Se `past_key_values` forem usados, espera-se que o usuário insira apenas `input_ids` não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados para este modelo) com a forma `(batch_size, unprocessed_length)` em vez de todos os `input_ids` com a forma `(batch_size, sequence_length)`. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Rótulos para calcular a perda de modelagem de linguagem da esquerda para a direita (previsão da próxima palavra). Os índices devem estar em `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (veja a docstring de `input_ids`). Tokens com índices definidos como `-100` são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`, *opcional*) : Se definido como `True`, os estados de chave-valor de `past_key_values` são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja `past_key_values`). output_attentions (`bool`, *opcional*) : Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte `attentions` nos tensores retornados para mais detalhes. output_hidden_states (`bool`, *opcional*) : Indica se os estados ocultos de todas as camadas devem ser retornados. Consulte `hidden_states` em tensores retornados para mais detalhes. return_dict (`bool`, *opcional*) : Se deve ou não retornar um [ModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) em vez de uma tupla simples. logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opcional*, padrão `0`) : Se for um `int`, calcula os logits para os últimos `logits_to_keep` tokens. Se for `0`, calcula os logits para todos os `input_ids` (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um `torch.Tensor`, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência). **Retorna:** [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) ou `tuple(torch.Tensor)` Um [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos dependendo da configuração ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) e das entradas. O método forward de [RemBertForCausalLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForCausalLM) sobrescreve o método especial `__call__`. Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, retornado quando `labels` é fornecido) -- Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token). - **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção. - **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (uma para cada camada) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos das atenções cruzadas após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada. - **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, retornado quando `use_cache=True` é passado ou quando `config.use_cache=True`) -- Trata-se de uma instância de [Cache](/docs/transformers/main/pt/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para mais detalhes, consulte nosso [guia de cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de atenção) que podem ser usados (veja a entrada `past_key_values`) para acelerar a decodificação sequencial. Exemplo: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, RemBertForCausalLM, RemBertConfig >>> import torch >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/rembert") >>> config = RemBertConfig.from_pretrained("google/rembert") >>> config.is_decoder = True >>> model = RemBertForCausalLM.from_pretrained("google/rembert", config=config) >>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt") >>> outputs = model(**inputs) >>> prediction_logits = outputs.logits ``` ## RemBertForMaskedLM[[transformers.RemBertForMaskedLM]] #### transformers.RemBertForMaskedLM[[transformers.RemBertForMaskedLM]] ```python transformers.RemBertForMaskedLM(config: RemBertConfig) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L613) **Parâmetros:** config ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo. O Modelo Rembert com uma cabeça de `language modeling` no topo." Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.). Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais. #### forward[[transformers.RemBertForMaskedLM.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L635) **Parâmetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`: - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**. [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar as primeiras e segundas porções das entradas. Os índices são selecionados em `[0, 1]`: - 0 corresponde a um token de *frase A*, - 1 corresponde a um token de *frase B*. [O que são IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`. [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo. encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Sequência de hidden-states na saída da última camada do encoder. Usada na cross-attention se o modelo estiver configurado como um decoder. encoder_attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento da entrada do codificador. Essa máscara é usada na atenção cruzada se o modelo estiver configurado como um decodificador. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`: - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Rótulos para calcular a perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (veja a docstring de `input_ids`). Tokens com índices definidos como `-100` são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em `[0, ..., config.vocab_size]`. output_attentions (`bool`, *opcional*) : Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte `attentions` nos tensores retornados para mais detalhes. output_hidden_states (`bool`, *opcional*) : Indica se os estados ocultos de todas as camadas devem ser retornados. Consulte `hidden_states` em tensores retornados para mais detalhes. return_dict (`bool`, *opcional*) : Se deve ou não retornar um [ModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) em vez de uma tupla simples. **Retorna:** [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) ou `tuple(torch.Tensor)` Um [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos dependendo da configuração ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) e das entradas. O método forward de [RemBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForMaskedLM) sobrescreve o método especial `__call__`. Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, retornado quando `labels` é fornecido) -- Perda de modelagem de linguagem mascarada (MLM). - **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção. Exemplo: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, RemBertForMaskedLM >>> import torch >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/rembert") >>> model = RemBertForMaskedLM.from_pretrained("google/rembert") >>> inputs = tokenizer("The capital of France is .", return_tensors="pt") >>> with torch.no_grad(): ... logits = model(**inputs).logits >>> # retrieve index of >>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0] >>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1) >>> tokenizer.decode(predicted_token_id) ... >>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"] >>> # mask labels of non- tokens >>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100) >>> outputs = model(**inputs, labels=labels) >>> round(outputs.loss.item(), 2) ... ``` ## RemBertForSequenceClassification[[transformers.RemBertForSequenceClassification]] #### transformers.RemBertForSequenceClassification[[transformers.RemBertForSequenceClassification]] ```python transformers.RemBertForSequenceClassification(config: RemBertConfig) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L796) **Parâmetros:** config ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo. Modelo RemBERT transformer com uma cabeça de classificação/regressão de sequência no topo (uma camada linear no topo da saída agrupada), por exemplo, para tarefas GLUE. Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.). Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais. #### forward[[transformers.RemBertForSequenceClassification.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L807) **Parâmetros:** input_ids (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`: - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**. [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar as primeiras e segundas porções das entradas. Os índices são selecionados em `[0, 1]`: - 0 corresponde a um token de *frase A*, - 1 corresponde a um token de *frase B*. [O que são IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`. [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Rótulos para o cálculo da perda de classificação/regressão de sequência. Os índices devem estar em `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Se `config.num_labels == 1`, uma perda de regressão é calculada (perda de erro quadrático médio). Se `config.num_labels > 1`, uma perda de classificação é calculada (entropia cruzada). output_attentions (`bool`, *opcional*) : Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte `attentions` nos tensores retornados para mais detalhes. output_hidden_states (`bool`, *opcional*) : Indica se os estados ocultos de todas as camadas devem ser retornados. Consulte `hidden_states` em tensores retornados para mais detalhes. return_dict (`bool`, *opcional*) : Se deve ou não retornar um [ModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) em vez de uma tupla simples. **Retorna:** [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) ou `tuple(torch.Tensor)` Um [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos dependendo da configuração ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) e das entradas. O método forward de [RemBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForSequenceClassification) substitui o método especial `__call__`. Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, retornado quando `labels` é fornecido) -- Perda de classificação (ou de regressão se config.num_labels==1). - **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, config.num_labels)`) -- Pontuações de classificação (ou regressão, se config.num_labels==1) (antes do SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção. Exemplo de classificação de rótulo único: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoTokenizer, RemBertForSequenceClassification >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/rembert") >>> model = RemBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/rembert") >>> 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 = RemBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/rembert", num_labels=num_labels) >>> labels = torch.tensor([1]) >>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss >>> round(loss.item(), 2) ... ``` Exemplo de classificação multirótulo: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoTokenizer, RemBertForSequenceClassification >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/rembert") >>> model = RemBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/rembert", 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 = RemBertForSequenceClassification.from_pretrained( ... "google/rembert", 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 ``` ## RemBertForMultipleChoice[[transformers.RemBertForMultipleChoice]] #### transformers.RemBertForMultipleChoice[[transformers.RemBertForMultipleChoice]] ```python transformers.RemBertForMultipleChoice(config: RemBertConfig) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L874) **Parâmetros:** config ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo. O Modelo Rembert com uma cabeça de classificação de múltipla escolha no topo (uma camada linear no topo da saída agregada e um softmax), por exemplo, para as tarefas RocStories/SWAG. Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.). Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais. #### forward[[transformers.RemBertForMultipleChoice.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L885) **Parâmetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length)`) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`: - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**. [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar as primeiras e segundas partes das entradas. Os índices são selecionados em `[0, 1]`: - 0 corresponde a um token de *frase A*, - 1 corresponde a um token de *frase B*. [O que são IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.max_position_embeddings - 1]`. [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação de embedding. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de *input_ids* em vetores associados do que a matriz de busca de embedding interna do modelo. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Rótulos para calcular a perda de classificação de múltipla escolha. Os índices devem estar em `[0, ..., num_choices-1]`, onde `num_choices` é o tamanho da segunda dimensão dos tensores de entrada. (Veja `input_ids` acima) output_attentions (`bool`, *opcional*) : Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte `attentions` nos tensores retornados para mais detalhes. output_hidden_states (`bool`, *opcional*) : Indica se os estados ocultos de todas as camadas devem ser retornados. Consulte `hidden_states` em tensores retornados para mais detalhes. return_dict (`bool`, *opcional*) : Se deve ou não retornar um [ModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) em vez de uma tupla simples. **Retorna:** [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) ou `tuple(torch.Tensor)` Um [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos dependendo da configuração ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) e das entradas. O método forward de [RemBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForMultipleChoice) substitui o método especial `__call__`. Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma *(1,)*, *opcional*, retornado quando `labels` é fornecido) -- Perda de classificação. - **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_choices)`) -- *num_choices* é a segunda dimensão dos tensors de entrada. (veja *input_ids* acima). Pontuações de classificação (antes do SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção. Exemplo: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, RemBertForMultipleChoice >>> import torch >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/rembert") >>> model = RemBertForMultipleChoice.from_pretrained("google/rembert") >>> 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.logits ``` ## RemBertForTokenClassification[[transformers.RemBertForTokenClassification]] #### transformers.RemBertForTokenClassification[[transformers.RemBertForTokenClassification]] ```python transformers.RemBertForTokenClassification(config: RemBertConfig) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L973) **Parâmetros:** config ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo. O transformer Rembert com uma cabeça de classificação de tokens no topo (uma camada linear no topo da saída dos estados ocultos), por exemplo, para tarefas de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER). Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.). Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais. #### forward[[transformers.RemBertForTokenClassification.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L985) **Parâmetros:** input_ids (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`: - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**. [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar as primeiras e segundas porções das entradas. Os índices são selecionados em `[0, 1]`: - 0 corresponde a um token de *frase A*, - 1 corresponde a um token de *frase B*. [O que são IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`. [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Rótulos para calcular a perda de classificação de tokens. Os índices devem estar em `[0, ..., config.num_labels - 1]`. output_attentions (`bool`, *opcional*) : Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte `attentions` nos tensores retornados para mais detalhes. output_hidden_states (`bool`, *opcional*) : Indica se os estados ocultos de todas as camadas devem ser retornados. Consulte `hidden_states` em tensores retornados para mais detalhes. return_dict (`bool`, *opcional*) : Se deve ou não retornar um [ModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) em vez de uma tupla simples. **Retorna:** [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) ou `tuple(torch.Tensor)` Um [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos dependendo da configuração ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) e das entradas. O método forward de [RemBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForTokenClassification) sobrescreve o método especial `__call__`. Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, retornado quando `labels` é fornecido) -- Perda de classificação. - **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- Pontuações de classificação (antes do SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção. Exemplo: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, RemBertForTokenClassification >>> import torch >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/rembert") >>> model = RemBertForTokenClassification.from_pretrained("google/rembert") >>> 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) ... ``` ## RemBertForQuestionAnswering[[transformers.RemBertForQuestionAnswering]] #### transformers.RemBertForQuestionAnswering[[transformers.RemBertForQuestionAnswering]] ```python transformers.RemBertForQuestionAnswering(config: RemBertConfig) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L1035) **Parâmetros:** config ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) : Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para carregar os pesos do modelo. O transformer Rembert com uma cabeça de classificação de spans no topo para tarefas de question-answering extrativo como SQuAD (uma camada linear no topo da saída dos hidden-states para calcular `span start logits` e `span end logits`). Este modelo herda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/pt/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.). Este modelo também é uma subclasse de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso e comportamento gerais. #### forward[[transformers.RemBertForQuestionAnswering.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs) ``` [Origem](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/rembert/modeling_rembert.py#L1047) **Parâmetros:** input_ids (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O preenchimento (padding) será ignorado por padrão. Os índices podem ser obtidos usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/pt/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) e [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/pt/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para mais detalhes. [O que são IDs de entrada?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em `[0, 1]`: - 1 para tokens que **não estão mascarados**, - 0 para tokens que **estão mascarados**. [O que são máscaras de atenção?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar as primeiras e segundas porções das entradas. Os índices são selecionados em `[0, 1]`: - 0 corresponde a um token de *frase A*, - 1 corresponde a um token de *frase B*. [O que são IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo `[0, config.n_positions - 1]`. [O que são IDs de posição?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, em vez de passar `input_ids`, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de `input_ids` nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo. start_positions (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Rótulos para a posição (índice) do início do trecho rotulado para o cálculo da perda de classificação de tokens. As posições são limitadas ao comprimento da sequência (`sequence_length`). Posições fora da sequência não são consideradas no cálculo da perda. end_positions (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Rótulos para a posição (índice) do final do trecho rotulado, para o cálculo da perda de classificação de tokens. As posições são limitadas ao comprimento da sequência (`sequence_length`). Posições fora da sequência não são consideradas no cálculo da perda. output_attentions (`bool`, *opcional*) : Indica se os tensores de atenção de todas as camadas de atenção devem ser retornados. Consulte `attentions` nos tensores retornados para mais detalhes. output_hidden_states (`bool`, *opcional*) : Indica se os estados ocultos de todas as camadas devem ser retornados. Consulte `hidden_states` em tensores retornados para mais detalhes. return_dict (`bool`, *opcional*) : Se deve ou não retornar um [ModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) em vez de uma tupla simples. **Retorna:** [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) ou `tuple(torch.Tensor)` Um [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/pt/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) ou uma tupla de `torch.Tensor` (se `return_dict=False` for passado ou quando `config.return_dict=False`) contendo vários elementos dependendo da configuração ([RemBertConfig](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertConfig)) e das entradas. O método forward de [RemBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/pt/model_doc/rembert#transformers.RemBertForQuestionAnswering) sobrescreve o método especial `__call__`. Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de `Module` em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, retornado quando `labels` é fornecida) -- A perda total de extração de spans é a soma de uma Cross-Entropy para as posições de início e fim. - **start_logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`) -- Pontuações de início de span (antes do SoftMax). - **end_logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`) -- Pontuações de fim de span (antes do SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_hidden_states=True` é passado ou quando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com a forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, retornado quando `output_attentions=True` é passado ou quando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (um para cada camada) com a forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção. Exemplo: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, RemBertForQuestionAnswering >>> import torch >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/rembert") >>> model = RemBertForQuestionAnswering.from_pretrained("google/rembert") >>> 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) ... ```