解码器输入ID(Decoder input IDs) 这个输入是特定于编码器-解码器模型的,并且包含将被输入到解码器的输入id。这些输入应该用于序列到序列任务,例如翻译或摘要,并且通常以特定于每个模型的方式构建。 大多数编码器-解码器模型(BART, T5)自己从标签中创建decoder_input_id。在这些模型中,传递标签是处理训练过程的首选方式
解码器输入ID(Decoder input IDs) 前馈模块(Feed Forward Chunking) 学习总结 入门(Get Started) 快速开始(Quick tour) 该库下载了用于自然语言理解(NLU)任务(如分析文本的情感)和自然语言生成(NLG)任务(如用新文本完成提示或用另一种语言翻译)的预先训练的模型。 首先,我们利用管道API来快速使用那些预先训练好的...
Decoder (右侧):解码器使用编码器的表示(特征)以及其他输入来生成目标序列。这意味着该模型已针对生成输出进行了优化。 这些部件中的每一个都可以独立使用,具体取决于任务: Encoder-only models: 适用于需要理解输入的任务,如句子分类和命名实体识别。 Decoder-only models: 适用于生成任务,如文本生成。
训练阶段, BART 和 T5 在内部都会 make the appropriate decoder_input_ids 和 decoder attention masks ,通常不需要提供。但这不适用于利用 the Encoder-Decoder 结构的模型。 decoder_input_ids 介绍 encoder-decoder models (eg,BART,T5)会根据传入的labels 自行创建它们的 decoder_input_ids。在这样的模型中,传...
input_ids, decoder_input_ids=decoder_inputs.input_ids) last_hidden_states = outputs.last_hidden_state list(last_hidden_states.shape) 复制代码 执行成功。 不过我们重复执行时,发现这里还有个问题,执行:model = PegasusModel.from_pretrained("google/pegasus-large") 时,依然会报连接失败的错误,而且失败的...
模型输入(Model inputs) 输入ID(Input IDs) 注意力掩码(Attention mask) Token类型ID(Token Type IDs) 位置ID(Position IDs) 标签(Labels) 解码器输入ID(Decoder input IDs) 前馈模块(Feed Forward Chunking) 学习总结 入门(Get Started) 快速开始(Quick tour) ...
] = label["input_ids"] input["decoder_attention_mask"] = label["attention_mask"] input["labels"] = label["input_ids"] return inputtrain_tokenized = train.map(tokenize_dataset, batched=True)test_tokenized = test.map(tokenize_dataset, batched=True)validation_tokenized = validation...
input["decoder_input_ids"] =label["input_ids"] input["decoder_attention_mask"] =label["attention_mask"] input["labels"] =label["input_ids"] returninputtrain_tokenized=train.map(tokenize_dataset,batched=True)test_tokenized=test.map(tokenize_dataset,batched=True)validation_tokenized=validation....
tokenizer.decode(inputs.input_ids) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>'[CLS] first sentence [SEP] second one [SEP]' 可以看到这里inputs里,还有一个token_type_ids属性,它在这里的作用就很明显了,指示哪些词是属于第一个句子,哪些词是属于第二个句子。tokenizer处理后得到的ids,解码...
I am a begginer. I received this error:ValueError: Required inputs (['decoder_input_ids']) are missing from input feed (['input_ids', 'attention_mask'])while trying to run inference. Model insights: google/mt5-base seq2seq MT5ForConditionalGeneration ...