AlbertMaskedLMPreprocessor
类keras_hub.models.AlbertMaskedLMPreprocessor(
tokenizer,
sequence_length=512,
truncate="round_robin",
mask_selection_rate=0.15,
mask_selection_length=96,
mask_token_rate=0.8,
random_token_rate=0.1,
**kwargs
)
用于掩码语言建模任务的 ALBERT 预处理层。
此预处理层将为掩码语言建模任务准备输入。它主要用于配合 keras_hub.models.AlbertMaskedLM
任务模型使用。预处理将分多个步骤进行。
tokenizer
对任意数量的输入分段进行分词。"<s>"
、"</s>"
和 "<pad>"
标记一起打包,即在整个序列的开头添加一个 "<s>"
,在每个分段之间添加 "</s></s>"
,并在整个序列的末尾添加一个 "</s>"
。mask_selection_rate
控制。keras_hub.models.AlbertMaskedLM
任务模型进行训练的 (x, y, sample_weight)
元组。参数
keras_hub.models.AlbertTokenizer
实例。mask_token_rate
必须介于 0 和 1 之间,表示选择用于掩码的标记被替换为 mask_token 的频率。默认为 0.8
。random_token_rate
必须介于 0 和 1 之间,表示选择用于掩码的标记被替换为随机标记的频率。默认为 0.1。注意:mask_token_rate + random_token_rate <= 1,且对于 (1 - mask_token_rate - random_token_rate),标记不会改变。默认为 0.1
。sequence_length
的算法。值可以是 round_robin
或 waterfall
"round_robin"
:可用空间以轮询(round-robin)的方式一次分配一个标记给仍然需要标记的输入,直到达到限制。"waterfall"
:使用“瀑布”(waterfall)算法分配预算,该算法按从左到右的方式分配配额并填满桶,直到预算用尽。它支持任意数量的分段。示例
直接在数据上调用层。
preprocessor = keras_hub.models.AlbertMaskedLMPreprocessor.from_preset(
"albert_base_en_uncased"
)
# Tokenize and mask a single sentence.
preprocessor("The quick brown fox jumped.")
# Tokenize and mask a batch of single sentences.
preprocessor(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
# Tokenize and mask sentence pairs.
# In this case, always convert input to tensors before calling the layer.
first = tf.constant(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
second = tf.constant(["The fox tripped.", "Oh look, a whale."])
preprocessor((first, second))
使用 tf.data.Dataset
进行映射。
preprocessor = keras_hub.models.AlbertMaskedLMPreprocessor.from_preset(
"albert_base_en_uncased"
)
first = tf.constant(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
second = tf.constant(["The fox tripped.", "Oh look, a whale."])
# Map single sentences.
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(first)
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
# Map 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,
)
from_preset
方法AlbertMaskedLMPreprocessor.from_preset(
preset, config_file="preprocessor.json", **kwargs
)
从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Preprocessor
。
预设是一个目录,包含用于保存和加载预训练模型的配置、权重和其他文件资产。preset
可以是以下之一:
'bert_base_en'
'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
'hf://user/bert_base_en'
'./bert_base_en'
对于任何 Preprocessor
子类,你可以运行 cls.presets.keys()
来列出该类上所有可用的内置预设。
由于通常一个给定模型有多个预处理类,此方法应在特定的子类上调用,例如 keras_hub.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset()
。
参数
示例
# Load a preprocessor for Gemma generation.
preprocessor = keras_hub.models.CausalLMPreprocessor.from_preset(
"gemma_2b_en",
)
# Load a preprocessor for Bert classification.
preprocessor = keras_hub.models.TextClassifierPreprocessor.from_preset(
"bert_base_en",
)
预设 | 参数 | 描述 |
---|---|---|
albert_base_en_uncased | 11.68M | 12 层 ALBERT 模型,所有输入都已小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。 |
albert_large_en_uncased | 17.68M | 24 层 ALBERT 模型,所有输入都已小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。 |
albert_extra_large_en_uncased | 58.72M | 24 层 ALBERT 模型,所有输入都已小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。 |
albert_extra_extra_large_en_uncased | 222.60M | 12 层 ALBERT 模型,所有输入都已小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。 |
tokenizer
属性keras_hub.models.AlbertMaskedLMPreprocessor.tokenizer
用于对字符串进行分词的分词器。