BloomCausalLMPreprocessor 层
BloomCausalLMPreprocessor 类
keras_hub.models.BloomCausalLMPreprocessor(
tokenizer, sequence_length=1024, add_start_token=True, add_end_token=True, **kwargs
)
BLOOM 因果 LM 预处理器。
此预处理层旨在与 keras_hub.models.BloomCausalLM 一起使用。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 序列中的下一个标记 ID。
为了与生成一起使用，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，在单独的进程中预先计算生成的预处理输入）。
参数
- tokenizer：
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 tokenizer 开始标记。 - add_end_token：如果为
True，预处理器将在每个输入序列后添加 tokenizer 结束标记。
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，因为该层生成标签。 - sample_weight：标签权重。应始终为
None，因为该层生成标签权重。 - sequence_length：传递以覆盖该层配置的
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)
from_preset 方法
BloomCausalLMPreprocessor.from_preset(
preset, config_file="preprocessor.json", **kwargs
)
从模型预设实例化 keras_hub.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 可以作为以下项之一传递
- 内置预设标识符，如
'bert_base_en' - Kaggle Models 句柄，如
'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en' - Hugging Face 句柄，如
'hf://user/bert_base_en' - 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() 以列出该类上所有可用的内置预设。
由于给定模型通常有多个预处理类，因此应在特定的子类（如 keras_hub.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset()）上调用此方法。
参数
- preset：字符串。内置预设标识符、Kaggle Models 句柄、Hugging Face 句柄或本地目录的路径。
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 | 559.21M | 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 | 559.21M | 24 层 Bloom 模型，隐藏维度为 1024。在跨语言任务混合 (xP3) 数据集上微调。 |
| bloom_1.1b_multi | 1.07B | 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 | 1.07B | 24 层 Bloom 模型，隐藏维度为 1536。在跨语言任务混合 (xP3) 数据集上微调。 |
| bloom_1.7b_multi | 1.72B | 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 | 1.72B | 24 层 Bloom 模型，隐藏维度为 2048。在跨语言任务混合 (xP3) 数据集上微调。 |
| bloom_3b_multi | 3.00B | 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 | 3.00B | 30 层 Bloom 模型，隐藏维度为 2560。在跨语言任务混合 (xP3) 数据集上微调。 |
tokenizer 属性
keras_hub.models.BloomCausalLMPreprocessor.tokenizer
用于标记字符串的分词器。