Pytorch
TensorFlow

#
การจัดการกับหลายๆประโยค(multiple sequences)

ใน section ที่แล้ว เราได้ลองทำตัวอย่างการใช้งานที่ง่ายที่สุด: คือการอนุมาน(inference)โดยใช้ประโยคสั้นๆ เพียงประโยคเดียว อย่างไรก็ตาม ก็มีบางคำถามเกิดขึ้นมา:

- เราจะจัดการกับประโยคหลายๆประโยคอย่างไร?
- เราจะจัดการกับประโยคหลายๆประโยคที่มี ความยาวต่างกัน อย่างไร?
- ดัชนีคำศัพท์(vocabulary indices) เป็นเพียงข้อมูลประเภทเดียวที่ทำให้โมเดลทำงานได้ดีหรือไม่?
- มีประโยคที่เป็นประโยคที่ยาวเกินไปหรือไม่?

มาดูกันว่าปัญหาประเภทใดบ้างที่เกิดขึ้นจากคำถามเหล่านี้ และเราจะแก้ไขมันโดยใช้ 🤗 Transformers API ได้อย่างไร

##
โมเดลคาดหวังที่จะได้ชุด(batch)ของข้อมูลเป็นอินพุต

ในแบบฝึกหัดที่ผ่านมาคุณได้เห็นแล้วว่าประโยคถูกแปลงไปเป็นลิสท์ของตัวเลขอย่างไร ทีนี้เรามาลองแปลงลิสท์ของตัวเลขนี้ไปเป็น tensor และใส่มันเข้าไปในโมเดล:

    import torch
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

    checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

    sequence = "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life."

    tokens = tokenizer.tokenize(sequence)
    ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    input_ids = torch.tensor(ids)
    # This line will fail.
    model(input_ids)

    IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

โอ้วไม่นะ! ทำไมมันมีข้อผิดพลาดละ? ในเมื่อเราก็ทำตามขั้นตอนต่างๆ จาก pipeline ใน section 2

ปัญหาก็คือเราใส่ประโยคเพียงประโยคเดียวเข้าไปในโมเดล แต่ในขณะที่โมเดล 🤗 Transformers นั้นต้องการประโยคหลายๆประโยค ในที่นี้เราได้ลองทำทุกอย่างที่ tokenizer ทำอยู่เบื้องหลังเมื่อเราใช้มันกับ `ประโยค(sequence)` แต่ถ้าคุณลองสังเกตุดีๆ คุณจะเห็นว่ามันไม่ได้เพียงแค่แปลง input IDs ไปเป็น tensor เท่านั้น แต่มันยังเพิ่มมิติ(dimension) ของ tensor อีกด้วย:

    tokenized_inputs = tokenizer(sequence, return_tensors="pt")
    print(tokenized_inputs["input_ids"])

    tensor([[  101,  1045,  1005,  2310,  2042,  3403,  2005,  1037, 17662, 12172,
              2607,  2026,  2878,  2166,  1012,   102]])

ลองอีกครั้งและเพิ่มมิติ(dimension)ใหม่ด้วย:

    import torch
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

    checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

    sequence = "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life."

    tokens = tokenizer.tokenize(sequence)
    ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

    input_ids = torch.tensor([ids])
    print("Input IDs:", input_ids)

    output = model(input_ids)
    print("Logits:", output.logits)

เราแสดง input IDs พร้อมทั้งผล logits และนี่คือผลลัพธ์:

    Input IDs: [[ 1045,  1005,  2310,  2042,  3403,  2005,  1037, 17662, 12172,  2607, 2026,  2878,  2166,  1012]]
    Logits: [[-2.7276,  2.8789]]

Batching คือ การส่งประโยคหลายๆประโยคเข้าไปยังโมเดลพร้อมๆกันทีเดียว ถ้าคุณมีแค่หนึ่งประโยค คุณก็สามารถสร้างชุด(batch)ของประโยค ที่มีเพียงแค่หนึ่งประโยคได้:

    batched_ids = [ids, ids]

นี่คือชุด(batch)ของข้อมูลที่ประด้วยสองประโยคที่เหมือนกัน!

✏️ Try it out! แปลงลิสท์ของ `batched_ids` นี้ไปเป็น tensor และใส่เข้าไปในโมเดลของคุณ แล้วลองตรวจสอบดูว่าคุณได้ logits เหมือนกับที่ได้ก่อนหน้านี้ไหม(แต่ได้สองค่า)!

ฺBatching นั้นทำให้โมเดลสามารถทำงานได้เมื่อคุณใส่ประโยคหลายๆประโยคเข้าไป การใช้ประโยคหลายๆประโยคนั้นก็สามารถทำได้ง่ายเหมือนกับที่ทำกับประโยคเดียว แต่ก็ยังมีปัญหาที่สอง เมื่อคุณพยายามรวมประโยคตั้งแต่สองประโยคขึ้นไปเป็นชุดข้อมูลเดียวกัน แต่ประโยคเหล่านั้นอาจจะมีความยาวที่แตกต่างกัน ถ้าคุณเคยทำ tensors มาก่อนหน้านี้ คุณจะรู้ว่ามันจำเป็นต้องมีขนาดจตุรัส(rectangular) ดังนั้นคุณจะไม่สามารถแปลงลิสท์ของ input IDs ไปเป็น tensor ได้โดยตรง เราสามารถแก้ปัญหานี้ได้ด้วยการ pad อินพุต

##
การเติม(Padding) อินพุต

ลิสท์ของลิสท์ต่อไปนี้ไม่สามารถถูกแปลงไปเป็น tensor ได้:

    batched_ids = [
        [200, 200, 200],
        [200, 200]
    ]

ในการแก้ปัญหานี้ เราจะใช้ padding เพื่อทำให้ tensor ของเรามีขนาดเป็นจตุรัส Padding จะทำให้ทุกประโยคของเรามีความยาวเท่ากันโดยการเพิ่มคำพิเศษ ที่เรียกว่า padding token ไปในประโยค ยกตัวอย่างเช่น ถ้าคุณมี 10 ประโยคที่แต่ละประโยคมี 10 คำ และมี 1 ประโยคที่มี 20 คำ padding ทำให้ทุกประโยคนั้นมี 20 คำเหมือนกัน ในตัวอย่างของเรา tensor ที่เป็นผลลัพท์ของเราเป็นแบบนี้:

    padding_id = 100

    batched_ids = [
        [200, 200, 200],
        [200, 200, padding_id],
    ]

padding token ID สามารถหาได้ใน `tokenizer.pad_token_id` เรามาลองใช้มันดูและใส่ประโยคสองประโยคของเราเข้าไปในโมเดลทีละอันและใส่แบบเป็นชุด(batch)ด้วย:

    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

    sequence1_ids = [[200, 200, 200]]
    sequence2_ids = [[200, 200]]
    batched_ids = [
        [200, 200, 200],
        [200, 200, tokenizer.pad_token_id],
    ]

    print(model(torch.tensor(sequence1_ids)).logits)
    print(model(torch.tensor(sequence2_ids)).logits)
    print(model(torch.tensor(batched_ids)).logits)

    tensor([[ 1.5694, -1.3895]], grad_fn=<AddmmBackward>)
    tensor([[ 0.5803, -0.4125]], grad_fn=<AddmmBackward>)
    tensor([[ 1.5694, -1.3895],
            [ 1.3373, -1.2163]], grad_fn=<AddmmBackward>)

มีอะไรบางอย่างผิดปกติเกิดขึ้นกับ logits ในการทำนายแบบเป็นชุด(batch) ของเรา: แถวที่สองควรจะได้ logits เหมือนกันกับประโยคที่สอง แต่เราได้ที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง!

นี่เป็นเพราะว่าคุณลักษณะสำคัญของโมเดล Transformer คือ attention layers ที่พิจารณาบริบทของแต่ละ token โดยจะมีการพิจารณา padding token ด้วย เนื่องจาก attention layers พิจารณาทุก tokens ของประโยค เพื่อให้ได้ผลลัพท์เดียวกันไม่ว่าจะใส่ประโยคที่ความยาวต่างกันเข้าไปทีละประโยคหรือใส่ประโยคเดียวกันนี้ที่มีการ padding ไปพร้อมกันทีละหลายๆประโยค(batch) เราจำเป็นที่จะต้องบอก attention layers เหล่านั้นให้ไม่ต้องพิจารณา padding tokens โดยสามารถทำได้ด้วยการใช้ attention mask

##
Attention masks

Attention masks คือ tensors ที่มีขนาดเท่ากับ tensor ของ input IDs และประกอบด้วย 0 และ 1: 1 บ่งบอกว่า tokens ในตำแหน่งนั้นๆ จำเป็นต้องพิจารณา, และ 0 บ่งบอกว่า tokens ในตำแหน่งนั้นๆ ไม่ต้องพิจารณา(กล่าวคือ มันควรจะถูกละเลยโดย attention layers ของโมเดล)

มาทำตัวอย่างที่แล้วโดยใช้ attention mask กัน:

    batched_ids = [
        [200, 200, 200],
        [200, 200, tokenizer.pad_token_id],
    ]

    attention_mask = [
        [1, 1, 1],
        [1, 1, 0],
    ]

    outputs = model(torch.tensor(batched_ids), attention_mask=torch.tensor(attention_mask))
    print(outputs.logits)

    tensor([[ 1.5694, -1.3895],
            [ 0.5803, -0.4125]], grad_fn=<AddmmBackward>)

ตอนนี้เราได้ logits เดียวกันสำหรับประโยคที่สองในชุด(batch) ของข้อมูล

สังเกตุว่าค่าสุดท้ายของประโยคที่สองนั้นเป็นอย่างไรใน padding ID ซึ่งก็คือค่า 0 ใน attention mask

✏️ ลองเลย! ทำ tokenization กับสองประโยคใน section 2 (“I’ve been waiting for a HuggingFace course my whole life.” และ “I hate this so much!“) แล้วใส่เข้าไปในโมเดลและตรวจสอบดูว่าคุณได้ logits เหมือนกับใน section 2 หรือไม่ หลังจากนั้นให้จับประโยครวมกันเป็นชุด(batch) โดยใช้ padding token แล้วสร้าง attention mask ที่ถูกต้อง และตรวจสอบดูว่าคุณได้ผลลัพท์เหมือนกันหรือไม่หลังจากใส่เข้าไปในโมเดลแล้ว!

##
ประโยคที่ยาวขึ้น

การใช้โมเดล Transformer นั้นมีข้อจำกัดเรื่องความยาวของประโยคที่เราสามารถใส่เข้าไปได้ โมเดลส่วนใหญ่จะสามารถรองรับประโยคได้อย่างมาก 512 หรือ 1024 tokens และก็จะทำงานไม่ได้ถ้าให้มันประมวลผลประโยคที่ยาวขึ้น มีวีธีแก้ปัญหานี้อยู่ 2 วิธี:

- ใช้โมเดลที่รองรับประโยคที่ยาวขึ้น
- ตัดประโยคของคุณให้สั้นลง

โมเดลต่างๆ รองรับความยาวของประโยคที่แตกต่างกัน และบางโมเดลนั้นเชี่ยวชาญในการจัดการกับประโยคที่ยาวๆ Longformer เป็นหนึ่งตัวอย่าง และอีกตัวอย่างก็คือ LED ถ้าคุณกำลังทำงานที่ต้องการประโยคที่ยาวมากๆ เราแนะนำให้คุณลองดูโมเดลเหล่านั้น

หรือในทางตรงกันข้าม เราแนะนำให้คุณตัดประโยคของคุณให้สั้นลงโดยการระบุตัวแปร `max_sequence_length:

    sequence = sequence[:max_sequence_length]

< > Update on GitHub