PEGASUS-X
概述
PEGASUS-X模型由Jason Phang、Yao Zhao和Peter J. Liu在Investigating Efficiently Extending Transformers for Long Input Summarization中提出。
PEGASUS-X(PEGASUS 扩展版)通过额外的长输入预训练和在编码器中使用带有全局标记的交错块局部注意力,扩展了 PEGASUS 模型以进行长输入摘要。
论文的摘要如下:
虽然大型预训练的Transformer模型在处理自然语言任务方面表现出色,但处理长序列输入仍然是一个重大挑战。其中一个任务是长输入摘要,其中输入长度超过了大多数预训练模型的最大输入上下文。通过一系列广泛的实验,我们研究了哪些模型架构变化和预训练范式可以最有效地使预训练的Transformer适应长输入摘要。我们发现,具有全局编码器标记的交错、块局部Transformer在性能和效率之间取得了良好的平衡,并且在长序列上的额外预训练阶段显著提高了下游摘要性能。基于我们的发现,我们引入了PEGASUS-X,这是PEGASUS模型的扩展,具有额外的长输入预训练,可以处理多达16K个标记的输入。PEGASUS-X在长输入摘要任务上表现出色,与更大的模型相当,同时增加了很少的额外参数,并且不需要模型并行性来训练。
文档资源
PEGASUS-X 使用与 PEGASUS 相同的分词器。
PegasusXConfig
类 transformers.PegasusXConfig
< source >( vocab_size = 96103 max_position_embeddings = 16384 encoder_layers = 16 encoder_ffn_dim = 4096 encoder_attention_heads = 16 decoder_layers = 16 decoder_ffn_dim = 4096 decoder_attention_heads = 16 encoder_layerdrop = 0.0 decoder_layerdrop = 0.0 use_cache = True is_encoder_decoder = True activation_function = 'gelu' d_model = 1024 dropout = 0.1 attention_dropout = 0.0 activation_dropout = 0.0 init_std = 0.02 decoder_start_token_id = 0 scale_embedding = True pad_token_id = 0 eos_token_id = 1 forced_eos_token_id = 1 num_global_tokens = 32 block_size = 512 stagger_local_blocks = True **kwargs )
参数
- vocab_size (
int
, 可选, 默认为 96103) — PEGASUS-X 模型的词汇表大小。定义了可以通过调用 PegasusXModel 时传递的inputs_ids
表示的不同标记的数量。 - d_model (
int
, optional, 默认为 1024) — 层的维度和池化层的维度。 - encoder_layers (
int
, optional, defaults to 16) — 编码器层数. - decoder_layers (
int
, optional, defaults to 16) — 解码器层数. - encoder_attention_heads (
int
, optional, defaults to 16) — Transformer编码器中每个注意力层的注意力头数量。 - decoder_attention_heads (
int
, optional, defaults to 16) — Transformer解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - decoder_ffn_dim (
int
, optional, defaults to 4096) — 解码器中“中间”(通常称为前馈)层的维度。 - encoder_ffn_dim (
int
, optional, defaults to 4096) — 解码器中“中间”(通常称为前馈)层的维度。 - activation_function (
str
或function
, 可选, 默认为"gelu"
) — 编码器和池化器中的非线性激活函数(函数或字符串)。如果是字符串,支持"gelu"
、"relu"
、"silu"
和"gelu_new"
。 - dropout (
float
, optional, defaults to 0.1) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的dropout概率。 - attention_dropout (
float
, optional, defaults to 0.0) — 注意力概率的丢弃比率。 - activation_dropout (
float
, optional, defaults to 0.0) — 全连接层内激活函数的丢弃比例。 - max_position_embeddings (
int
, optional, 默认为 16384) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常将其设置为较大的值以防万一(例如,512 或 1024 或 2048)。 - init_std (
float
, optional, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - encoder_layerdrop (
float
, optional, defaults to 0.0) — 编码器的LayerDrop概率。有关更多详细信息,请参阅[LayerDrop论文](see https://arxiv.org/abs/1909.11556)。 - decoder_layerdrop (
float
, 可选, 默认为 0.0) — 解码器的LayerDrop概率。有关更多详细信息,请参阅[LayerDrop论文](see https://arxiv.org/abs/1909.11556)。 - use_cache (
bool
, 可选, 默认为True
) — 模型是否应返回最后的键/值注意力(并非所有模型都使用) - forced_eos_token_id (
int
, 可选, 默认为 1) — 当达到max_length
时,强制作为最后生成的令牌的令牌 ID。通常设置为eos_token_id
. - num_global_tokens (
int
, optional, defaults to 128) — 用于编码器的全局令牌数量 - block_size (
int
, optional, 默认为 512) — 编码器局部注意力的块大小。序列长度应该是块大小的精确倍数。 如果 stagger_local_block 为 True,block_size 必须是 2 的倍数 - stagger_local_block (
bool
, optional, defaults toTrue
) — 是否将每个局部注意力交错半个块
这是用于存储PegasusXModel配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个PEGASUS-X模型,定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与PEGASUS-X google/pegasus-x-large架构相似的配置。
配置对象继承自PretrainedConfig,可用于控制模型输出。阅读PretrainedConfig的文档以获取更多信息。
示例:
>>> from transformers import PegasusXConfig, PegasusXModel
>>> # Initializing a PEGASUS google/pegasus-x-large style configuration
>>> configuration = PegasusXConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the google/pegasus-x-large style configuration
>>> model = PegasusXModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
PegasusXModel
类 transformers.PegasusXModel
< source >( 配置: PegasusXConfig )
参数
- config (PegasusXConfig) — 模型配置类,包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重,只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
裸的PEGASUS-X模型输出原始隐藏状态,没有任何特定的头部。 该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头部等)。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_outputs: typing.Optional[typing.Tuple[torch.FloatTensor]] = None past_key_values: typing.Optional[typing.Tuple[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary. Padding will be ignored by default should you provide it.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)
, optional) — 可选地,您可以选择直接传递嵌入表示,而不是传递input_ids
。 - attention_mask (
torch.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- decoder_input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, target_sequence_length)
, optional) — Indices of decoder input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
PEGASUS-X 使用
pad_token_id
作为decoder_input_ids
生成的起始标记。如果使用了past_key_values
,则可以选择只输入最后一个decoder_input_ids
(参见past_key_values
)。 - decoder_attention_mask (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, target_sequence_length)
, 可选) — 默认行为:生成一个忽略decoder_input_ids
中填充标记的张量。默认情况下也会使用因果掩码。 - encoder_outputs (
tuple(tuple(torch.FloatTensor)
, 可选) — 元组由 (last_hidden_state
, 可选:hidden_states
, 可选:attentions
) 组成last_hidden_state
的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
, 可选) 是编码器最后一层的输出隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力中。 - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, optional, returned whenuse_cache=True
is passed or whenconfig.use_cache=True
) — Tuple oftuple(torch.FloatTensor)
of lengthconfig.n_layers
, with each tuple having 2 tensors of shape(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
) and 2 additional tensors of shape(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
.包含预先计算的隐藏状态(自注意力块和交叉注意力块中的键和值),这些状态可用于(参见
past_key_values
输入)以加速顺序解码。如果使用了
past_key_values
,用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)
的最后一个decoder_input_ids
(那些没有将其过去键值状态提供给此模型的),而不是形状为(batch_size, sequence_length)
的所有decoder_input_ids
。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)
, optional) — 可选地,您可以选择直接传递嵌入表示,而不是传递input_ids
。 如果您希望对如何将input_ids
索引转换为相关向量有更多控制,而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵,这将非常有用。 - decoder_inputs_embeds (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)
, optional) — Optionally, instead of passingdecoder_input_ids
you can choose to directly pass an embedded representation. Ifpast_key_values
is used, optionally only the lastdecoder_inputs_embeds
have to be input (seepast_key_values
). This is useful if you want more control over how to convertdecoder_input_ids
indices into associated vectors than the model’s internal embedding lookup matrix.如果
decoder_input_ids
和decoder_inputs_embeds
都未设置,decoder_inputs_embeds
将取inputs_embeds
的值。 - use_cache (
bool
, 可选) — 如果设置为True
,将返回past_key_values
键值状态,并可用于加速解码(参见past_key_values
)。 - output_attentions (
bool
, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量中的attentions
。 - output_hidden_states (
bool
, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
。 - return_dict (
bool
, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput 或一个由
torch.FloatTensor
组成的元组(如果传递了 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时),包含各种
元素,具体取决于配置(PegasusXConfig)和输入。
-
last_hidden_state (
torch.FloatTensor
形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
) — 模型解码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用了
past_key_values
,则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)
的序列的最后一个隐藏状态。 -
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, 可选, 当传递了use_cache=True
或当config.use_cache=True
时返回) — 长度为config.n_layers
的tuple(torch.FloatTensor)
元组,每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
的张量和 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
的额外张量。包含预计算的隐藏状态(自注意力块和交叉注意力块中的键和值),可用于(参见
past_key_values
输入)加速顺序解码。 -
decoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)
, 可选, 当传递了output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。解码器每层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
-
decoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)
, 可选, 当传递了output_attentions=True
或当config.output_attentions=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(每层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。解码器的注意力权重,经过注意力 softmax 后,用于计算自注意力头中的加权平均值。
-
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)
, 可选, 当传递了output_attentions=True
或当config.output_attentions=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(每层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。解码器交叉注意力层的注意力权重,经过注意力 softmax 后,用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
-
encoder_last_hidden_state (
torch.FloatTensor
形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
, 可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。 -
encoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)
, 可选, 当传递了output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。编码器每层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
-
encoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)
, 可选, 当传递了output_attentions=True
或当config.output_attentions=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(每层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。编码器的注意力权重,经过注意力 softmax 后,用于计算自注意力头中的加权平均值。
PegasusXModel 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module
实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。
示例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, PegasusModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/pegasus-x-large")
>>> model = PegasusModel.from_pretrained("google/pegasus-x-large")
>>> inputs = tokenizer("Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt")
>>> decoder_inputs = tokenizer("Studies show that", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(input_ids=inputs.input_ids, decoder_input_ids=decoder_inputs.input_ids)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 4, 1024]
PegasusXForConditionalGeneration
类 transformers.PegasusXForConditionalGeneration
< source >( 配置: PegasusXConfig )
参数
- config (PegasusXConfig) — 模型配置类,包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重,只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
PEGASUS-X 用于条件生成(例如摘要生成)。 该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头等)。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_outputs: typing.Optional[typing.Tuple[torch.FloatTensor]] = None past_key_values: typing.Optional[typing.Tuple[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary. Padding will be ignored by default should you provide it.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)
, optional) — 可选地,您可以选择直接传递嵌入表示,而不是传递input_ids
。 - attention_mask (
torch.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- decoder_input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, target_sequence_length)
, optional) — Indices of decoder input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
PEGASUS-X 使用
pad_token_id
作为decoder_input_ids
生成的起始标记。如果使用了past_key_values
,则可以选择只输入最后一个decoder_input_ids
(参见past_key_values
)。 - decoder_attention_mask (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, target_sequence_length)
, 可选) — 默认行为:生成一个忽略decoder_input_ids
中填充标记的张量。默认情况下也会使用因果掩码。 - encoder_outputs (
tuple(tuple(torch.FloatTensor)
, 可选) — 元组由 (last_hidden_state
, 可选:hidden_states
, 可选:attentions
)last_hidden_state
的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
, 可选) 是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力中。 - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, optional, returned whenuse_cache=True
is passed or whenconfig.use_cache=True
) — Tuple oftuple(torch.FloatTensor)
of lengthconfig.n_layers
, with each tuple having 2 tensors of shape(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
) and 2 additional tensors of shape(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
.包含预先计算的隐藏状态(自注意力块和交叉注意力块中的键和值),这些状态可用于(参见
past_key_values
输入)以加速顺序解码。如果使用了
past_key_values
,用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)
的最后一个decoder_input_ids
(那些没有将其过去键值状态提供给此模型的),而不是形状为(batch_size, sequence_length)
的所有decoder_input_ids
。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)
, optional) — 可选地,您可以选择直接传递嵌入表示,而不是传递input_ids
。 如果您希望对如何将input_ids
索引转换为相关向量有更多控制,而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵,这将非常有用。 - decoder_inputs_embeds (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)
, optional) — Optionally, instead of passingdecoder_input_ids
you can choose to directly pass an embedded representation. Ifpast_key_values
is used, optionally only the lastdecoder_inputs_embeds
have to be input (seepast_key_values
). This is useful if you want more control over how to convertdecoder_input_ids
indices into associated vectors than the model’s internal embedding lookup matrix.如果
decoder_input_ids
和decoder_inputs_embeds
都未设置,decoder_inputs_embeds
将取inputs_embeds
的值。 - use_cache (
bool
, 可选) — 如果设置为True
,past_key_values
键值状态将被返回,并可用于加速解码(参见past_key_values
)。 - output_attentions (
bool
, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量下的attentions
。 - output_hidden_states (
bool
, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
。 - return_dict (
bool
, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。 - labels (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[0, ..., config.vocab_size]
或 -100 之间(参见input_ids
文档字符串)。索引设置为-100
的标记将被忽略 (掩码),损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]
之间的标记计算。
返回
transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或一个由
torch.FloatTensor
组成的元组(如果传递了 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时),包含各种
元素,具体取决于配置(PegasusXConfig)和输入。
-
loss (
torch.FloatTensor
形状为(1,)
,可选,当提供labels
时返回) — 语言建模损失。 -
logits (
torch.FloatTensor
形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)
) — 语言建模头的预测分数(SoftMax 之前的每个词汇标记的分数)。 -
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
,可选,当传递use_cache=True
或当config.use_cache=True
时返回) — 长度为config.n_layers
的tuple(torch.FloatTensor)
元组,每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
的张量和 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
的额外张量。包含预计算的隐藏状态(自注意力块和交叉注意力块中的键和值),可用于(参见
past_key_values
输入)加速顺序解码。 -
decoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)
,可选,当传递output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) —torch.FloatTensor
元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。解码器在每层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。
-
decoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)
,可选,当传递output_attentions=True
或当config.output_attentions=True
时返回) —torch.FloatTensor
元组(每层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。解码器的注意力权重,在注意力 softmax 之后,用于计算自注意力头中的加权平均值。
-
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)
,可选,当传递output_attentions=True
或当config.output_attentions=True
时返回) —torch.FloatTensor
元组(每层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。解码器的交叉注意力层的注意力权重,在注意力 softmax 之后,用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
-
encoder_last_hidden_state (
torch.FloatTensor
形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
,可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。 -
encoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)
,可选,当传递output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) —torch.FloatTensor
元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。编码器在每层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。
-
encoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)
,可选,当传递output_attentions=True
或当config.output_attentions=True
时返回) —torch.FloatTensor
元组(每层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。编码器的注意力权重,在注意力 softmax 之后,用于计算自注意力头中的加权平均值。
PegasusXForConditionalGeneration 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module
实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。
摘要示例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, PegasusXForConditionalGeneration
>>> model = PegasusXForConditionalGeneration.from_pretrained("google/pegasus-x-base")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/pegasus-x-large")
>>> ARTICLE_TO_SUMMARIZE = (
... "PG&E stated it scheduled the blackouts in response to forecasts for high winds "
... "amid dry conditions. The aim is to reduce the risk of wildfires. Nearly 800 thousand customers were "
... "scheduled to be affected by the shutoffs which were expected to last through at least midday tomorrow."
... )
>>> inputs = tokenizer(ARTICLE_TO_SUMMARIZE, max_length=1024, return_tensors="pt")
>>> # Generate Summary
>>> summary_ids = model.generate(inputs["input_ids"])
>>> tokenizer.batch_decode(summary_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"California's largest electricity provider has turned off power to hundreds of thousands of customers."