KerasHub：预训练模型
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BloomCausalLMPreprocessor 层

[源代码]

BloomCausalLMPreprocessor 类

keras_hub.models.BloomCausalLMPreprocessor(
    tokenizer, sequence_length=1024, add_start_token=True, add_end_token=True, **kwargs
)

BLOOM 因果语言模型预处理器。

此预处理层旨在与 keras_hub.models.BloomCausalLM 配合使用。默认情况下，它将接收字符串批次，并以 (x, y, sample_weight) 格式返回输出，其中 y 标签是 x 序列中的下一个 token ID。

为了用于生成，该层还公开了两个方法 generate_preprocess() 和 generate_postprocess()。当此预处理器附加到 keras_hub.models.BloomCausalLM 实例时，这些方法将在 generate() 中隐式调用。它们也可以独立调用（例如，在单独的进程中预计算用于生成的预处理输入）。

参数

  • tokenizer：一个 keras_hub.models.BloomTokenizer 实例。
  • sequence_length：打包输入的长度。
  • add_start_token：如果为 True，预处理器将在每个输入序列前添加分词器的起始词元。
  • add_end_token：如果为 True，预处理器将在每个输入序列后附加分词器的结束词元。

调用参数

  • x：字符串、tf.Tensor 或 Python 字符串列表。
  • y：标签数据。应始终为 None，因为该层会生成标签。
  • sample_weight：标签权重。应始终为 None，因为该层会生成标签权重。
  • sequence_length：传递此参数以覆盖该层已配置的 sequence_length。

示例

# Load the preprocessor from a preset.
preprocessor = keras_hub.models.BloomCausalLMPreprocessor.from_preset(
    "bloom_560m_multi"
)

# Tokenize and pack a single sentence.
sentence = tf.constant("League of legends")
preprocessor(sentence)
# Same output.
preprocessor("League of legends")

# Tokenize a batch of sentences.
sentences = tf.constant(["Taco tuesday", "Fish taco please!"])
preprocessor(sentences)
# Same output.
preprocessor(["Taco tuesday", "Fish taco please!"])

# Map a dataset to preprocess a single sentence.
features = tf.constant(
    [
        "Avatar 2 is amazing!",
        "Well, I am not sure.",
    ]
)
labels = tf.constant([1, 0])
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((features, labels))
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)

# Map a dataset to preprocess unlabled sentences.
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(features)
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)

[源代码]

from_preset 方法

BloomCausalLMPreprocessor.from_preset(
    preset, config_file="preprocessor.json", **kwargs
)

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

预设是一个包含配置、权重和其他文件资产的目录，用于保存和加载预训练模型。preset 可以作为以下之一传递：

  1. 一个内置的预设标识符，如 'bert_base_en'
  2. 一个 Kaggle Models 句柄，如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
  3. 一个 Hugging Face 句柄，如 'hf://user/bert_base_en'
  4. 一个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。

由于一个给定模型通常有多个预处理类，因此应在特定的子类上调用此方法，例如 keras_hub.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset()。

参数

  • preset：字符串。一个内置预设标识符、一个 Kaggle Models 句柄、一个 Hugging Face 句柄或一个本地目录的路径。

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
bloom_560m_multi 5.5921 亿 24 层 Bloom 模型，隐藏维度为 1024。在 45 种自然语言和 12 种编程语言上训练。
bloomz_560m_multi 5.5921 亿 24 层 Bloom 模型，隐藏维度为 1024。在跨语言任务混合 (xP3) 数据集上进行微调。
bloom_1.1b_multi 10.7 亿 24 层 Bloom 模型，隐藏维度为 1536。在 45 种自然语言和 12 种编程语言上训练。
bloomz_1.1b_multi 10.7 亿 24 层 Bloom 模型，隐藏维度为 1536。在跨语言任务混合 (xP3) 数据集上进行微调。
bloom_1.7b_multi 17.2 亿 24 层 Bloom 模型，隐藏维度为 2048。在 45 种自然语言和 12 种编程语言上训练。
bloomz_1.7b_multi 17.2 亿 24 层 Bloom 模型，隐藏维度为 2048。在跨语言任务混合 (xP3) 数据集上进行微调。
bloom_3b_multi 30 亿 30 层 Bloom 模型，隐藏维度为 2560。在 45 种自然语言和 12 种编程语言上训练。
bloomz_3b_multi 30 亿 30 层 Bloom 模型，隐藏维度为 2560。在跨语言任务混合 (xP3) 数据集上进行微调。

tokenizer 属性

keras_hub.models.BloomCausalLMPreprocessor.tokenizer

用于对字符串进行分词的分词器。

BloomCausalLMPreprocessor 层
BloomCausalLMPreprocessor 类
from_preset 方法
tokenizer 属性