Hugging Face Course-Introduction学习小记 (part1)

1.Transformer models

首先介绍了 - what is NLP？

• Classifying whole sentences: Getting the sentiment of a review, detecting if an email is spam, determining if a sentence is grammatically correct or whether two sentences are logically related or not

• Classifying each word in a sentence: Identifying the grammatical components of a sentence (noun, verb, adjective), or the named entities (person, location, organization)

• Generating text content: Completing a prompt with auto-generated text, filling in the blanks in a text with masked words

• Extracting an answer from a text: Given a question and a context, extracting the answer to the question based on the information provided in the context

• Generating a new sentence from an input text: Translating a text into another language, summarizing a text
  NLP isn’t limited to written text though. It also tackles complex challenges in speech recognition and computer vision, such as generating a transcript of an audio sample or a description of an image.

然后介绍了transformer模型的架构和它的衍生模型：

encoder model

编码器模型仅使用 Transformer 模型的编码器。在每个阶段，注意力层都可以访问初始句子中的所有单词。这些模型通常具有“双向”注意力的特征，通常称为自动编码模型。

这些模型的预训练通常围绕着以某种方式破坏给定的句子（例如，通过屏蔽其中的随机单词）并让模型找到或重建初始句子。

编码器模型最适合需要理解完整句子的任务，例如句子分类、命名实体识别（以及更一般的单词分类）和提取式问答。

一些主要的encoder模型：

• ALBERT
• BERT
• DistilBERT
• ELECTRA
• RoBERTa

decoder model

解码器模型仅使用 Transformer 模型的解码器。在每个阶段，对于给定的单词，注意力层只能访问句子中位于它之前的单词。这些模型通常称为自回归模型。

解码器模型的预训练通常围绕预测句子中的下一个单词。

这些模型最适合涉及文本生成的任务。

一些主要的decoder模型：

• CTRL
• GPT
• GPT-2
• Transformer XL

seq2seq model

编码器-解码器模型（也称为序列到序列模型）使用 Transformer 架构的两个部分。在每个阶段，编码器的注意力层可以访问初始句子中的所有单词，而解码器的注意力层只能访问输入中位于给定单词之前的单词。

这些模型的预训练可以使用编码器或解码器模型的目标来完成，但通常涉及更复杂的事情。例如，T5是通过用单个掩码特殊词替换随机文本跨度（可以包含多个词）来预训练的，然后目标是预测这个掩码词替换的文本。

序列到序列模型最适合围绕根据给定输入生成新句子的任务，例如摘要、翻译或生成式问答。

一些主要的seq2seq模型：

• BART
• mBART
• Marian
• T5

总结：

2.Using Transformers

首先介绍了transformer库的一些特点：

• 易于使用：只需两行代码即可下载、加载和使用最先进的 NLP 模型进行推理。

• 灵活性：从本质上讲，所有模型都是简单的 PyTorchnn.Module或 TensorFlowtf.keras.Model类，并且可以像其各自机器学习 (ML) 框架中的任何其他模型一样进行处理。

• 简单性：在整个库中几乎没有任何抽象。“一体化文件”是一个核心概念：模型的前向传递完全定义在单个文件中，因此代码本身是可理解和可破解的。

然后以一些完整的例子来介绍：

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis")
classifier(
    [
        "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.",
        "I hate this so much!",
    ]
)
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输出：

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598047137260437},
 {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9994558095932007}]
1
2

Preprocessing with a tokenizer

正如我们在第 1 章中看到的，这个pipeline将三个步骤组合在一起：预处理、通过模型传递输入和后处理：

与其他神经网络一样，Transformer 模型不能直接处理原始文本，因此我们pipeline的第一步是将文本输入转换为模型可以理解的数字。为此，我们使用了一个tokenizer，它将负责：

• 将输入拆分为称为标记的单词、子词或符号（如标点符号）
• 将每个标记映射到一个整数
• 添加可能对模型有用的其他输入

所有这些预处理都需要以与模型预训练时完全相同的方式完成，因此我们首先需要从Model Hub下载该信息。为此，我们使用AutoTokenizer类及其from_pretrained()方法。

from transformers import AutoTokenizer

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
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一旦我们有了tokenizer，我们就可以直接将我们的句子传递给它，我们将得到一个准备好提供给我们模型的字典！唯一要做的就是将输入 ID 列表转换为张量。

raw_inputs = [
    "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.",
    "I hate this so much!",
]
inputs = tokenizer(raw_inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") #pt代表pytorch
print(inputs)
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输出：

{
    'input_ids': tensor([
        [  101,  1045,  1005,  2310,  2042,  3403,  2005,  1037, 17662, 12172, 2607,  2026,  2878,  2166,  1012,   102],
        [  101,  1045,  5223,  2023,  2061,  2172,   999,   102,     0,     0,     0,     0,     0,     0,     0,     0]
    ]), 
    'attention_mask': tensor([
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
    ])
}
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然后载入模型：

from transformers import AutoModel

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
model = AutoModel.from_pretrained(checkpoint)
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4

The vector output by the Transformer module is usually large. It generally has three dimensions:

• Batch size: The number of sequences processed at a time (2 in our example).
• Sequence length: The length of the numerical representation of the sequence (16 in our example).
• Hidden size: The vector dimension of each model input.

outputs = model(**inputs)
print(outputs.last_hidden_state.shape)
1
2

输出

torch.Size([2, 16, 768])
1

Model heads: 从数字中寻找意义

The model heads将隐藏状态的高维向量作为输入，并将它们投影到不同的维度上。它们通常由一个或几个线性层组成：

Transformer 模型的输出直接送到模型头进行处理。

在此图中，模型由其嵌入层和后续层表示。嵌入层将标记化输入中的每个输入 ID 转换为表示相关标记的向量。随后的层使用注意力机制操纵这些向量以产生句子的最终表示。

对于我们的示例，我们需要一个带有序列分类头的模型（能够将句子分类为正面或负面）。所以，我们实际上不会使用这个AutoModel类，而是AutoModelForSequenceClassification：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)
outputs = model(**inputs)
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print(outputs.logits.shape)
1

输出维度

torch.Size([2, 2])
1

Postprocessing the output 将输出处理为我们需要的类型

我们从模型中获得的作为输出的值本身并不一定有意义。让我们来看看：

print(outputs.logits)
1

输出：

tensor([[-1.5607,  1.6123],
        [ 4.1692, -3.3464]], grad_fn=<AddmmBackward>)
1
2

我们的模型预测[-1.5607, 1.6123]了第一句话和[ 4.1692, -3.3464]第二句话。这些不是概率，而是一些实数，即模型最后一层输出的原始非标准化分数。要转换为概率，它们需要经过一个SoftMax层（所有