【人工智能】Transformers之Pipeline(十九):文生文(text2text-generation)

CSDN 2024-10-04 09:31:02 阅读 87

目录

一、引言 

二、文生文(text2text-generation)

2.1 概述

2.2 Flan-T5: One Model for ALL Tasks

2.3 pipeline参数

2.3.1 pipeline对象实例化参数

2.3.2 pipeline对象使用参数 ​​​​​​​

2.3.3 pipeline返回参数 ​​​​​​​​​​​​​​

2.4 pipeline实战

2.5 模型排名

三、总结


一、引言 

 pipeline(管道)是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象,将所有大模型分为音频(Audio)、计算机视觉(Computer vision)、自然语言处理(NLP)、多模态(Multimodal)等4大类,28小类任务(tasks)。共计覆盖32万个模型

今天介绍NLP自然语言处理的第七篇:文生文(text2text-generation),在huggingface库内有3.3万个文本生成(text-generation)模型。

二、文生文(text2text-generation)

2.1 概述

文本生成(Text Generation)和文生文(Text-to-Text)两者都是自然语言处理(NLP)的子领域,但它们有不同的重点和应用场景。文本生成主要指的是自动生成文本内容的技术,例如:自动生成新闻报道、自动生成产品描述、自动生成聊天机器人的对话,这种技术通常使用深度学习模型来训练语言模型,从而能够根据输入的条件或提示生成新的文本内容。文生文则主要指的是将一段文本转换为另一段文本的技术,例如:机器翻译、文本摘要、风格转换,这种技术通常使用序列到序列(Seq2Seq)模型或变换器(Transformer)模型来训练语言模型,从而能够根据输入的文本生成新的文本内容。文本生成主要关注于自动生成文本内容,而文生文则主要关注于将一段文本转换为另一段文本。

2.2 Flan-T5: One Model for ALL Tasks

Flan-T5是Google最新的一篇工作,通过在超大规模的任务上对T5进行微调,让语言模型具备了极强的泛化性能,做到单个模型就可以在1800多个NLP任务上都能有很好的表现。这意味着模型一旦训练完毕,可以直接在几乎全部的NLP任务上直接使用,实现One model for ALL tasks,这就非常有诱惑力!

这里的Flan 指的是(Instruction finetuning ),即"基于指令的微调";T5是2019年Google发布的一个语言模型了。注意这里的语言模型可以进行任意的替换(需要有Decoder部分,所以不包括BERT这类纯Encoder语言模型),论文的核心贡献是提出一套多任务的微调方案(Flan),来极大提升语言模型的泛化性。

2.3 pipeline参数

2.3.1 pipeline对象实例化参数

model(PreTrainedModel或TFPreTrainedModel)— 管道将使用其进行预测的模型。 对于 PyTorch,这需要从PreTrainedModel继承;对于 TensorFlow,这需要从TFPreTrainedModel继承。tokenizer ( PreTrainedTokenizer ) — 管道将使用 tokenizer 来为模型编码数据。此对象继承自 PreTrainedTokenizer。modelcard(<code>str或ModelCard可选)— 属于此管道模型的模型卡。frameworkstr可选)— 要使用的框架,"pt"适用于 PyTorch 或"tf"TensorFlow。必须安装指定的框架。taskstr,默认为"")— 管道的任务标识符。num_workersint可选,默认为 8)— 当管道将使用DataLoader(传递数据集时,在 Pytorch 模型的 GPU 上)时,要使用的工作者数量。batch_sizeint可选,默认为 1)— 当管道将使用DataLoader(传递数据集时,在 Pytorch 模型的 GPU 上)时,要使用的批次的大小,对于推理来说,这并不总是有益的,请阅读使用管道进行批处理。args_parser(ArgumentHandler,可选) - 引用负责解析提供的管道参数的对象。deviceint可选,默认为 -1)— CPU/GPU 支持的设备序号。将其设置为 -1 将利用 CPU,设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。您可以传递本机torch.devicestrtorch_dtypestrtorch.dtype可选) - 直接发送model_kwargs(只是一种更简单的快捷方式)以使用此模型的可用精度(torch.float16,,torch.bfloat16...或"auto"binary_outputbool可选,默认为False)——标志指示管道的输出是否应以序列化格式(即 pickle)或原始输出数据(例如文本)进行。

2.3.2 pipeline对象使用参数 ​​​​​​​

text_inputsstrList[str],List[Dict[str, str]],或List[List[Dict[str, str]]])— 需要完成的一个或多个提示(或一个提示列表)。如果传递了字符串或字符串列表,则此管道将继续每个提示。或者,可以传递“聊天”(以带有“role”和“content”键的字典列表的形式),或传递此类聊天的列表。传递聊天时,将使用模型的聊天模板对其进行格式化,然后再将其传递给模型。return_tensors ( bool可选,默认为False) — 是否在输出中返回预测的张量(作为标记索引)。如果设置为 True,则不返回解码后的文本。return_textbool可选,默认为True)— 是否在输出中返回解码后的文本。return_full_textbool可选,默认为True)— 如果设置为,False则仅返回添加的文本,否则返回全文。仅当 return_text设置为 True 时才有意义。clean_up_tokenization_spacesbool可选,默认为True)—是否清理文本输出中可能出现的额外空格。prefixstr可选)— 添加到提示的前缀。handle_long_generationstr可选)— 默认情况下,此管道不处理长生成(以某种形式超出模型最大长度的生成)。generate_kwargsdict可选)——传递给模型的生成方法的附加关键字参数(请参阅此处与您的框架相对应的生成方法)。

2.3.3 pipeline返回参数 ​​​​​​​​​​​​​​

argsstrList[str])——编码器的输入文本。return_tensorsbool可选,默认为False)— 是否在输出中包含预测张量(作为标记索引)。return_textbool可选,默认为True)— 是否在输出中包含解码后的文本。clean_up_tokenization_spacesbool可选,默认为False)—是否清理文本输出中可能出现的额外空格。truncationTruncationStrategy可选,默认为TruncationStrategy.DO_NOT_TRUNCATE)——管道内标记化的截断策略。 (默认)永远不会截断,但有时需要截断输入以适合模型的 max_length,而不是在行中抛出错误。generate_kwargs——传递给模型的生成方法的附加关键字参数

2.4 pipeline实战

基于pipeline的text2text-generation任务,使用google/flan-t5-small模型:

import os

os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"

from transformers import pipeline

generator = pipeline(task="text2text-generation",model= "google/flan-t5-small" )code>

output=generator( "Translate to German: My name is Arthur")

print(output)

执行后,自动下载模型文件并进行识别:

2.5 模型排名

在huggingface上,我们将文生文(text2text-generation)模型按下载量从高到低排序,总计3.2万个模型,google的byt5、t5-v1_1、flan-t5-base在榜。

三、总结

本文对transformers之pipeline的文生文(text2text-generation)从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍,读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用NLP中的文生文(text2text-generation)模型。

期待您的3连+关注,如何还有时间,欢迎阅读我的其他文章:

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【人工智能】Transformers之Pipeline(概述):30w+大模型极简应用

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【人工智能】Transformers之Pipeline(一):音频分类(audio-classification)

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《Transformers-Pipeline 第二章:计算机视觉(CV)篇》

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【人工智能】Transformers之Pipeline(十二):零样本物体检测(zero-shot-object-detection)​​​​​​​

《Transformers-Pipeline 第三章:自然语言处理(NLP)篇》

【人工智能】Transformers之Pipeline(十三):填充蒙版(fill-mask)​​​​​​​

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【人工智能】Transformers之Pipeline(十五):总结(summarization)

【人工智能】Transformers之Pipeline(十六):表格问答(table-question-answering)

【人工智能】Transformers之Pipeline(十七):文本分类(text-classification)

【人工智能】Transformers之Pipeline(十八):文本生成(text-generation)​​​​​​​

【人工智能】Transformers之Pipeline(十九):文生文(text2text-generation)

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《Transformers-Pipeline 第四章:多模态(Multimodal)篇》

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