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DebertaV3TextClassifierPreprocessor 层

[来源]

DebertaV3TextClassifierPreprocessor 类

keras_nlp.models.DebertaV3TextClassifierPreprocessor(
    tokenizer, sequence_length=512, truncate="round_robin", **kwargs
)

一个 DeBERTa 预处理层，用于分词和打包输入。

此预处理层将执行三件事

  • 使用 tokenizer 分词任意数量的输入段。
  • 使用 keras_nlp.layers.MultiSegmentPacker 将输入打包在一起，使用适当的 "[CLS]"、"[SEP]" 和 "[PAD]" 标记。
  • 构建一个包含键 "token_ids" 和 "padding_mask" 的字典，可以直接传递给 DeBERTa 模型。

此层可以直接与 tf.data.Dataset.map 一起使用，以预处理 keras.Model.fit 使用的 (x, y, sample_weight) 格式的字符串数据。

此层的调用方法接受三个参数：x、y 和 sample_weight。x 可以是表示单个段的 Python 字符串或张量、表示一批单个段的 Python 字符串列表，或表示要打包在一起的多个段的张量列表。y 和 sample_weight 都是可选的，可以具有任何格式，并将直接传递。

在使用 tf.data 对未标记的字符串段元组进行映射时，应格外注意。 tf.data.Dataset.map 将直接将此元组解包到此层的调用参数中，而不是将所有参数转发到 x。为了处理这种情况，建议显式调用该层，例如 ds.map(lambda seg1, seg2: preprocessor(x=(seg1, seg2)))。

参数

  • tokenizer: 一个 keras_nlp.models.DebertaV3Tokenizer 实例。
  • sequence_length: 打包输入的长度。
  • truncate: 字符串。用于将一批段列表截断以适合 sequence_length 的算法。该值可以是 round_robin 或 waterfall
    • "round_robin": 可用空间将一次分配一个标记，以循环方式分配给仍然需要空间的输入，直到达到限制。
    • "waterfall": 预算的分配使用“瀑布”算法完成，该算法以从左到右的方式分配配额，并填充分配桶，直到我们用完预算。它支持任意数量的段。

示例

直接在数据上调用该层。

preprocessor = keras_nlp.models.TextClassifierPreprocessor.from_preset(
    "deberta_v3_base_en"
)

# Tokenize and pack a single sentence.
preprocessor("The quick brown fox jumped.")

# Tokenize a batch of single sentences.
preprocessor(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])

# Preprocess a batch of sentence pairs.
# When handling multiple sequences, always convert to tensors first!
first = tf.constant(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
second = tf.constant(["The fox tripped.", "Oh look, a whale."])
preprocessor((first, second))

# Custom vocabulary.
bytes_io = io.BytesIO()
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["The quick brown fox jumped."])
sentencepiece.SentencePieceTrainer.train(
    sentence_iterator=ds.as_numpy_iterator(),
    model_writer=bytes_io,
    vocab_size=9,
    model_type="WORD",
    pad_id=0,
    bos_id=1,
    eos_id=2,
    unk_id=3,
    pad_piece="[PAD]",
    bos_piece="[CLS]",
    eos_piece="[SEP]",
    unk_piece="[UNK]",
)
tokenizer = keras_nlp.models.DebertaV3Tokenizer(
    proto=bytes_io.getvalue(),
)
preprocessor = keras_nlp.models.DebertaV3TextClassifierPreprocessor(
    tokenizer
)
preprocessor("The quick brown fox jumped.")

使用 tf.data.Dataset 进行映射。

preprocessor = keras_nlp.models.TextClassifierPreprocessor.from_preset(
    "deberta_v3_base_en"
)

first = tf.constant(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
second = tf.constant(["The fox tripped.", "Oh look, a whale."])
label = tf.constant([1, 1])

# Map labeled single sentences.
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((first, label))
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)

# Map unlabeled single sentences.
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(first)
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)

# Map labeled sentence pairs.
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(((first, second), label))
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)

# Map unlabeled sentence pairs.
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((first, second))
# Watch out for tf.data's default unpacking of tuples here!
# Best to invoke the `preprocessor` directly in this case.
ds = ds.map(
    lambda first, second: preprocessor(x=(first, second)),
    num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE,
)

[来源]

from_preset 方法

DebertaV3TextClassifierPreprocessor.from_preset(preset, **kwargs)

从模型预设实例化一个 keras_nlp.models.Preprocessor。

预设是用于保存和加载预训练模型的配置、权重和其他文件资产的目录。preset 可以作为以下之一传递：

  1. 内置预设标识符，如 'bert_base_en'
  2. Kaggle 模型句柄，如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
  3. Hugging Face 句柄，如 'hf://user/bert_base_en'
  4. 本地预设目录的路径，如 './bert_base_en'

对于任何 Preprocessor 子类，您可以运行 cls.presets.keys() 来列出该类上所有可用的内置预设。

由于通常为给定模型提供多个预处理类，因此此方法应在特定子类上调用，如 keras_nlp.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset()。

参数

  • preset: 字符串。内置预设标识符、Kaggle 模型句柄、Hugging Face 句柄或本地目录的路径。

示例

# Load a preprocessor for Gemma generation.
preprocessor = keras_nlp.models.GemmaCausalLMPreprocessor.from_preset(
    "gemma_2b_en",
)

# Load a preprocessor for Bert classification.
preprocessor = keras_nlp.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset(
    "bert_base_en",
)
预设名称 参数 描述
deberta_v3_extra_small_en 70.68M 12 层 DeBERTaV3 模型，其中保留大小写。在英语维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上进行训练。
deberta_v3_small_en 141.30M 6 层 DeBERTaV3 模型，其中保留大小写。在英语维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上进行训练。
deberta_v3_base_en 183.83M 12 层 DeBERTaV3 模型，其中保留大小写。在英语维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上进行训练。
deberta_v3_large_en 434.01M 24 层 DeBERTaV3 模型，其中保留大小写。在英语维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上进行训练。
deberta_v3_base_multi 278.22M 12 层 DeBERTaV3 模型，其中保留大小写。在 2.5TB 多语言 CC100 数据集上进行训练。

tokenizer 属性

keras_nlp.models.DebertaV3TextClassifierPreprocessor.tokenizer

用于分词字符串的分词器。

DebertaV3TextClassifierPreprocessor 层
DebertaV3TextClassifierPreprocessor 类
from_preset 方法
tokenizer 属性