Pytorch
TensorFlow

#
Быстрые токенизаторы в QA конвейере

Теперь мы погрузимся в конвейер `question-answering` и посмотрим, как использовать смещения (offsets) для получения ответа на вопрос из контекста, подобно тому, как мы делали это для сгруппированных сущностей в предыдущем разделе. Затем мы посмотрим, как работать с очень длинными контекстами, которые в итоге будут обрезаны. Вы можете пропустить этот раздел, если вас не интересует задача ответа на вопрос.

##
Использование конвейера question-answering

Как мы видели в Главе 1, для получения ответа на вопрос мы можем использовать конвейер `question-answering` следующим образом:

    from transformers import pipeline

    question_answerer = pipeline("question-answering")
    context = """
    🤗 Transformers is backed by the three most popular deep learning libraries — Jax, PyTorch, and TensorFlow — with a seamless integration
    between them. It's straightforward to train your models with one before loading them for inference with the other.
    """
    question = "Which deep learning libraries back 🤗 Transformers?"
    question_answerer(question=question, context=context)

    {'score': 0.97773,
     'start': 78,
     'end': 105,
     'answer': 'Jax, PyTorch and TensorFlow'}

В отличие от других конвейеров, которые не могут обрезать и разбивать на части тексты, длина которых превышает максимально допустимую моделью (и поэтому могут пропустить информацию в конце документа), этот конвейер может работать с очень длинными контекстами и вернет ответ на вопрос, даже если он находится в конце:

    long_context = """
    🤗 Transformers: State of the Art NLP

    🤗 Transformers provides thousands of pretrained models to perform tasks on texts such as classification, information extraction,
    question answering, summarization, translation, text generation and more in over 100 languages.
    Its aim is to make cutting-edge NLP easier to use for everyone.

    🤗 Transformers provides APIs to quickly download and use those pretrained models on a given text, fine-tune them on your own datasets and
    then share them with the community on our model hub. At the same time, each python module defining an architecture is fully standalone and
    can be modified to enable quick research experiments.

    Why should I use transformers?

    1. Easy-to-use state-of-the-art models:
      - High performance on NLU and NLG tasks.
      - Low barrier to entry for educators and practitioners.
      - Few user-facing abstractions with just three classes to learn.
      - A unified API for using all our pretrained models.
      - Lower compute costs, smaller carbon footprint:

    2. Researchers can share trained models instead of always retraining.
      - Practitioners can reduce compute time and production costs.
      - Dozens of architectures with over 10,000 pretrained models, some in more than 100 languages.

    3. Choose the right framework for every part of a model's lifetime:
      - Train state-of-the-art models in 3 lines of code.
      - Move a single model between TF2.0/PyTorch frameworks at will.
      - Seamlessly pick the right framework for training, evaluation and production.

    4. Easily customize a model or an example to your needs:
      - We provide examples for each architecture to reproduce the results published by its original authors.
      - Model internals are exposed as consistently as possible.
      - Model files can be used independently of the library for quick experiments.

    🤗 Transformers is backed by the three most popular deep learning libraries — Jax, PyTorch and TensorFlow — with a seamless integration
    between them. It's straightforward to train your models with one before loading them for inference with the other.
    """
    question_answerer(question=question, context=long_context)

    {'score': 0.97149,
     'start': 1892,
     'end': 1919,
     'answer': 'Jax, PyTorch and TensorFlow'}

Давайте посмотрим, как он справится со всем этим!

##
Использование модели для ответа на вопросы

Как и в любом другом конвейере, мы начинаем с токенизации входных данных, а затем отправляем их через модель. По умолчанию для конвейера `question-answering` используется контрольная точка `distilbert-base-cased-distilled-squad` (слово “squad” в названии происходит от набора данных, на котором дообучили модель; подробнее о наборе данных SQuAD мы поговорим в главе 7):

    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

    model_checkpoint = "distilbert-base-cased-distilled-squad"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)
    model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_checkpoint)

    inputs = tokenizer(question, context, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)

Обратите внимание, что мы токенизируем вопрос и контекст как пару, причем вопрос стоит первым.

Модели для ответов на вопросы работают немного иначе, чем модели, которые мы рассматривали до сих пор. На примере картинки выше модель была обучена предсказывать индекс токена, с которого начинается ответ (здесь 21), и индекс токена, на котором ответ заканчивается (здесь 24). Вот почему эти модели возвращают не один тензор логитов, а два: один для логитов, соответствующих начальному токену ответа, и один для логитов, соответствующих конечному токену ответа. Поскольку в данном случае у нас только один вход, содержащий 66 токенов, мы получаем:

    start_logits = outputs.start_logits
    end_logits = outputs.end_logits
    print(start_logits.shape, end_logits.shape)

    torch.Size([1, 66]) torch.Size([1, 66])

Чтобы преобразовать эти логиты в вероятности, мы применим функцию softmax, но перед этим нам нужно убедиться, что мы маскируем индексы, которые не являются частью контекста. Наш вход - `[CLS] вопрос [SEP] контекст [SEP]`, поэтому нам нужно замаскировать токены вопроса, а также токен `[SEP]`. Однако мы оставим токен `[CLS]`, поскольку некоторые модели используют его для указания на то, что ответ не находится в контексте.

Поскольку впоследствии мы будем применять softmax, нам просто нужно заменить логиты, которые мы хотим замаскировать, на большое отрицательное число. Здесь мы используем `-10000`:

    import torch

    sequence_ids = inputs.sequence_ids()
    # Маскируем все, кроме токенов контекста
    mask = [i != 1 for i in sequence_ids]
    # Демаскируем токен [CLS]
    mask[0] = False
    mask = torch.tensor(mask)[None]

    start_logits[mask] = -10000
    end_logits[mask] = -10000

Теперь, когда мы правильно замаскировали логиты, соответствующие позициям, которые мы не хотим предсказывать, мы можем применить softmax:

    start_probabilities = torch.nn.functional.softmax(start_logits, dim=-1)[0]
    end_probabilities = torch.nn.functional.softmax(end_logits, dim=-1)[0]

На этом этапе мы могли бы взять argmax вероятностей начала и конца - но в итоге мы можем получить начальный индекс, который больше конечного, поэтому нам нужно принять еще несколько мер предосторожности. Мы вычислим вероятности каждого возможного `start_index` и `end_index`, где `start_index <= end_index`, а затем возьмем кортеж `(start_index, end_index)` с наибольшей вероятностью.

Если предположить, что события “Ответ начинается на `start_index`” и “Ответ заканчивается на `end_index`” независимы, то вероятность того, что ответ начинается на `start_index` и заканчивается на `end_index`, равна: s t a r t_p r o b a b i l i t i e s[s t a r t_i n d e x]×e n d_p r o b a b i l i t i e s[e n d_i n d e x]\mathrm{start\_probabilities}[\mathrm{start\_index}] \times \mathrm{end\_probabilities}[\mathrm{end\_index}]start_probabilities[start_index]×end_probabilities[end_index]

Таким образом, чтобы вычислить все оценки, нам нужно просто вычислить все произведенияs t a r t_p r o b a b i l i t i e s[s t a r t_i n d e x]×e n d_p r o b a b i l i t i e s[e n d_i n d e x]\mathrm{start\_probabilities}[\mathrm{start\_index}] \times \mathrm{end\_probabilities}[\mathrm{end\_index}]start_probabilities[start_index]×end_probabilities[end_index] где `start_index <= end_index`.

Сначала вычислим все возможные произведения:

    scores = start_probabilities[:, None] * end_probabilities[None, :]

Затем мы замаскируем значения, где `start_index > end_index`, установив для них значение `0` (все остальные вероятности - положительные числа). Функция `torch.triu()` возвращает верхнюю треугольную часть двумерного тензора, переданного в качестве аргумента, поэтому она сделает эту маскировку за нас:

    scores = torch.triu(scores)

Теперь нам осталось получить индекс максимума. Поскольку PyTorch вернет индекс в плоском тензоре, для получения `start_index` и `end_index` нам нужно воспользоваться операциями получения целой части `//` и остатка `%` от деления:

    max_index = scores.argmax().item()
    start_index = max_index // scores.shape[1]
    end_index = max_index % scores.shape[1]
    print(scores[start_index, end_index])

Мы еще не закончили, но, по крайней мере, у нас уже есть корректная оценка ответа (вы можете проверить это, сравнив ее с первым результатом в предыдущем разделе):

    0.97773

✏️ Попробуйте! Вычислите начальный и конечный индексы для пяти наиболее вероятных ответов.

У нас есть `start_index` и `end_index` ответа в терминах токенов, так что теперь нам просто нужно преобразовать их в индексы символов в контексте. Именно здесь смещения будут очень полезны. Мы можем захватить их и использовать, как мы это делали в задаче token classification:

    inputs_with_offsets = tokenizer(question, context, return_offsets_mapping=True)
    offsets = inputs_with_offsets["offset_mapping"]

    start_char, _ = offsets[start_index]
    _, end_char = offsets[end_index]
    answer = context[start_char:end_char]

Осталось только отформатировать все, чтобы получить результат:

    result = {
        "answer": answer,
        "start": start_char,
        "end": end_char,
        "score": scores[start_index, end_index],
    }
    print(result)

    {'answer': 'Jax, PyTorch and TensorFlow',
     'start': 78,
     'end': 105,
     'score': 0.97773}

Отлично! Это то же самое, что и в нашем первом примере!

✏️ Попробуйте! Используйте лучшие оценки, которые вы вычислили ранее, чтобы показать пять наиболее вероятных ответов. Чтобы проверить результаты, вернитесь к первому конвейеру и передайте `top_k=5` при его вызове.

##
Обработка длинных контекстов

Если мы попытаемся токенизировать вопрос и длинный контекст, который мы использовали в качестве примера ранее, мы получим количество токенов, превышающее максимальную длину, используемую в конвейере `question-answering` (которая составляет 384):

    inputs = tokenizer(question, long_context)
    print(len(inputs["input_ids"]))

    461

Поэтому нам нужно обрезать входные данные до максимальной длины. Есть несколько способов сделать это, но мы не хотим усекать вопрос, а только контекст. Поскольку контекст - это второе предложение, мы используем стратегию усечения `" only_second"`. Проблема, которая возникает в этом случае, заключается в том, что ответ на вопрос может не находиться в усеченном контексте. Например, здесь мы выбрали вопрос, ответ на который находится в конце контекста, а когда мы его усекаем, то этого ответа в нём нет:

    inputs = tokenizer(question, long_context, max_length=384, truncation="only_second")
    print(tokenizer.decode(inputs["input_ids"]))

    """
    [CLS] Which deep learning libraries back [UNK] Transformers? [SEP] [UNK] Transformers : State of the Art NLP

    [UNK] Transformers provides thousands of pretrained models to perform tasks on texts such as classification, information extraction,
    question answering, summarization, translation, text generation and more in over 100 languages.
    Its aim is to make cutting-edge NLP easier to use for everyone.

    [UNK] Transformers provides APIs to quickly download and use those pretrained models on a given text, fine-tune them on your own datasets and
    then share them with the community on our model hub. At the same time, each python module defining an architecture is fully standalone and
    can be modified to enable quick research experiments.

    Why should I use transformers?

    1. Easy-to-use state-of-the-art models:
      - High performance on NLU and NLG tasks.
      - Low barrier to entry for educators and practitioners.
      - Few user-facing abstractions with just three classes to learn.
      - A unified API for using all our pretrained models.
      - Lower compute costs, smaller carbon footprint:

    2. Researchers can share trained models instead of always retraining.
      - Practitioners can reduce compute time and production costs.
      - Dozens of architectures with over 10,000 pretrained models, some in more than 100 languages.

    3. Choose the right framework for every part of a model's lifetime:
      - Train state-of-the-art models in 3 lines of code.
      - Move a single model between TF2.0/PyTorch frameworks at will.
      - Seamlessly pick the right framework for training, evaluation and production.

    4. Easily customize a model or an example to your needs:
      - We provide examples for each architecture to reproduce the results published by its original authors.
      - Model internal [SEP]
    """

Это означает, что модели будет сложно выбрать правильный ответ. Чтобы исправить это, конвейер `question-answering` позволяет нам разбить контекст на более мелкие фрагменты, указав максимальную длину. Чтобы убедиться, что мы не разбиваем контекст на фрагменты именно в том месте, которое не позволяет найти ответ, он также включает некоторое перекрытие между фрагментами.

Мы можем заставить токенизатор (быстрый или медленный) сделать это за нас, добавив `return_overflowing_tokens=True`, и указать желаемое перекрытие с помощью аргумента `stride`. Вот пример, использующий небольшое предложение:

    sentence = "This sentence is not too long but we are going to split it anyway."
    inputs = tokenizer(
        sentence, truncation=True, return_overflowing_tokens=True, max_length=6, stride=2
    )

    for ids in inputs["input_ids"]:
        print(tokenizer.decode(ids))

    '[CLS] This sentence is not [SEP]'
    '[CLS] is not too long [SEP]'
    '[CLS] too long but we [SEP]'
    '[CLS] but we are going [SEP]'
    '[CLS] are going to split [SEP]'
    '[CLS] to split it anyway [SEP]'
    '[CLS] it anyway. [SEP]'

Как мы видим, предложение было разбито на части таким образом, что каждая запись в `inputs["input_ids"]` содержит не более 6 токенов (чтобы последняя запись была такого же размера, как и остальные, нам придется добавить дополняющие токены (padding tokens)), и между каждой частью есть перекрытие в 2 токена.

Давайте посмотрим на результат токенизации:

    print(inputs.keys())

    dict_keys(['input_ids', 'attention_mask', 'overflow_to_sample_mapping'])

Как и ожидалось, мы получаем идентификаторы входов и маску внимания. Последний ключ, `overflow_to_sample_mapping`, представляет собой карту, которая говорит нам, какому предложению соответствует каждый из результатов - здесь у нас есть 7 результатов, которые все происходят из (единственного) предложения, которое мы передали токенизатору:

    print(inputs["overflow_to_sample_mapping"])

    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

Это более полезно, когда мы токенизируем несколько предложений вместе. Например, так:

    sentences = [
        "This sentence is not too long but we are going to split it anyway.",
        "This sentence is shorter but will still get split.",
    ]
    inputs = tokenizer(
        sentences, truncation=True, return_overflowing_tokens=True, max_length=6, stride=2
    )

    print(inputs["overflow_to_sample_mapping"])

gets us:

    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]

что означает, что первое предложение разбито на 7 частей, как и раньше, а следующие 4 части взяты из второго предложения.

Теперь давайте вернемся к нашему длинному контексту. По умолчанию конвейер `question-answering` использует максимальную длину 384, как мы уже упоминали ранее, и stride 128, что соответствует тому, как была дообучена модель (вы можете настроить эти параметры, передав аргументы `max_seq_len` и `stride` при вызове конвейера). Таким образом, мы будем использовать эти параметры при токенизации. Мы также добавим дополняющие токены (padding tokens) (чтобы иметь образцы одинаковой длины, чтобы можно было строить тензоры), а также запросим смещения:

    inputs = tokenizer(
        question,
        long_context,
        stride=128,
        max_length=384,
        padding="longest",
        truncation="only_second",
        return_overflowing_tokens=True,
        return_offsets_mapping=True,
    )

Эти `inputs` будут содержать идентификаторы входов и маски внимания, которые ожидает модель, а также смещения и `overflow_to_sample_mapping`, о которых мы только что говорили. Поскольку эти два параметра не используются моделью, мы выкинем их из `inputs` (и не будем хранить карту, поскольку она здесь не нужна) перед преобразованием в тензор:

    _ = inputs.pop("overflow_to_sample_mapping")
    offsets = inputs.pop("offset_mapping")

    inputs = inputs.convert_to_tensors("pt")
    print(inputs["input_ids"].shape)

    torch.Size([2, 384])

Наш длинный контекст был разделен на две части, а это значит, что после того, как он пройдет через нашу модель, у нас будет два набора начальных и конечных логитов:

    outputs = model(**inputs)

    start_logits = outputs.start_logits
    end_logits = outputs.end_logits
    print(start_logits.shape, end_logits.shape)

    torch.Size([2, 384]) torch.Size([2, 384])

Как и раньше, мы сначала маскируем токены, которые не являются частью контекста, прежде чем использовать softmax. Мы также маскируем все дополняющие токены (padding tokens) (отмеченные маской внимания):

    sequence_ids = inputs.sequence_ids()
    # Маскируем все, кроме токенов контекста
    mask = [i != 1 for i in sequence_ids]
    # Демаскируем токен [CLS].
    mask[0] = False
    # Маскируем все [PAD] токены
    mask = torch.logical_or(torch.tensor(mask)[None], (inputs["attention_mask"] == 0))

    start_logits[mask] = -10000
    end_logits[mask] = -10000

Затем мы можем использовать softmax для преобразования логитов в вероятности:

    start_probabilities = torch.nn.functional.softmax(start_logits, dim=-1)
    end_probabilities = torch.nn.functional.softmax(end_logits, dim=-1)

Следующий шаг аналогичен тому, что мы делали для малого контекста, но мы повторяем его для каждого из наших двух фрагментов. Мы присваиваем оценку всем возможным фрагментам ответа, а затем выбираем фрагмент с наилучшей оценкой:

    candidates = []
    for start_probs, end_probs in zip(start_probabilities, end_probabilities):
        scores = start_probs[:, None] * end_probs[None, :]
        idx = torch.triu(scores).argmax().item()

        start_idx = idx // scores.shape[1]
        end_idx = idx % scores.shape[1]
        score = scores[start_idx, end_idx].item()
        candidates.append((start_idx, end_idx, score))

    print(candidates)

    [(0, 18, 0.33867), (173, 184, 0.97149)]

Эти два кандидата соответствуют лучшим ответам, которые модель смогла найти в каждом фрагменте. Модель гораздо больше уверена в том, что правильный ответ находится во второй части (это хороший знак!). Теперь нам нужно сопоставить эти два диапазона токенов с диапазонами символов в контексте (для получения ответа нам нужно сопоставить только второй, но интересно посмотреть, что модель выбрала в первом фрагменте).

✏️ Попробуйте! Адаптируйте приведенный выше код, чтобы он возвращал оценки и промежутки для пяти наиболее вероятных ответов (в целом, а не по частям).

`offsets`, которую мы взяли ранее, на самом деле является списком смещений, по одному списку на каждый фрагмент текста:

    for candidate, offset in zip(candidates, offsets):
        start_token, end_token, score = candidate
        start_char, _ = offset[start_token]
        _, end_char = offset[end_token]
        answer = long_context[start_char:end_char]
        result = {"answer": answer, "start": start_char, "end": end_char, "score": score}
        print(result)

    {'answer': '\n🤗 Transformers: State of the Art NLP', 'start': 0, 'end': 37, 'score': 0.33867}
    {'answer': 'Jax, PyTorch and TensorFlow', 'start': 1892, 'end': 1919, 'score': 0.97149}

Если мы проигнорируем первый результат, то получим тот же результат, что и в нашем конвейере для этого длинного контекста - ура!

✏️ Попробуйте! Используйте лучшие оценки, которые вы вычислили ранее, чтобы показать пять наиболее вероятных ответов (для всего контекста, а не для каждого фрагмента). Чтобы проверить результаты, вернитесь к первому конвейеру и передайте `top_k=5` при его вызове.

На этом мы завершаем наше глубокое погружение в возможности токенизатора. В следующей главе мы снова применим все это на практике, когда покажем, как дообучить модель для ряда распространенных задач NLP.

< > Update on GitHub