Pytorch
TensorFlow

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Mettiamo insieme i pezzi

Nelle ultime sezioni abbiamo fatto del nostro meglio per fare la maggior parte del lavoro a mano. Abbiamo esplorato il funzionamento dei tokenizer e abbiamo esaminato la tokenizzazione, la conversione in ID di input, il padding, il troncamento e le maschere di attenzione.

Tuttavia, come abbiamo visto nella sezione 2, l’API 🤗 Transformers può gestire tutto questo con una funzione di alto livello che approfondiremo qui. Quando si chiama il `tokenizer` direttamente sulla frase, si ottengono input pronti per passare attraverso il modello:

    from transformers import AutoTokenizer

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

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

    model_inputs = tokenizer(sequence)

Qui, la variabile `model_inputs` contiene tutto ciò che è necessario per il buon funzionamento del modello. Per DistilBERT, questo include gli ID degli ingressi e la maschera di attenzione. Altri modelli che accettano input aggiuntivi avranno anche questi output dall’oggetto `tokenizer`.

Come vedremo in alcuni esempi, questo metodo è molto potente. Innanzitutto, può tokenizzare una singola sequenza:

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

    model_inputs = tokenizer(sequence)

Gestisce anche più sequenze alla volta, senza alcuna modifica dell’API:

    sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]

    model_inputs = tokenizer(sequences)

Possiamo implementare il padding in diversi modi

    # Effettua il padding della sequenza fino allla massima lunghezza della sequenza
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding="longest")

    # Effettua il padding fino alla lunghezza massima del modello
    # (512 per BERT o DistilBERT)
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding="max_length")

    # Effettua il padding fino alla lunghezza massima specificata
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding="max_length", max_length=8)

Può anche troncare le sequenze:

    sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]

    # Tronca le sequenze più lunghe della lunghezza massima del modello.
    # (512 per BERT o DistilBERT)
    model_inputs = tokenizer(sequences, truncation=True)

    # Tronca le sequenze più lunghe della lunghezza massima specificata.
    model_inputs = tokenizer(sequences, max_length=8, truncation=True)

L’oggetto `tokenizer` può gestire la conversione in tensori di framework specifici, che possono successivamente essere inviati direttamente al modello. Per esempio, nel seguente esempio di codice si chiede al tokenizer di restituire i tensori dei diversi framework: `"pt"` restituisce i tensori di PyTorch, `"tf"` restituisce i tensori di TensorFlow e `"np"` restituisce gli array di NumPy:

    sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]

    # Ritorna tensori PyTorch
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="pt")

    # Ritorna tensori TensorFlow
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="tf")

    # Ritorna NumPy arrays
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="np")

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Token speciali

Se diamo un’occhiata agli ID di input restituiti dal tokenizer, noteremo che sono leggermente diversi da quelli che avevamo prima:

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

    model_inputs = tokenizer(sequence)
    print(model_inputs["input_ids"])

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

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

Un ID token è stato aggiunto all’inizio e uno alla fine. Decodifichiamo le due sequenze di ID qui sopra per capire di cosa si tratta:

    print(tokenizer.decode(model_inputs["input_ids"]))
    print(tokenizer.decode(ids))

    "[CLS] i've been waiting for a huggingface course my whole life. [SEP]"
    "i've been waiting for a huggingface course my whole life."

Il tokenizer ha aggiunto la parola speciale `[CLS]` all’inizio e la parola speciale `[SEP]` alla fine. Questo perché il modello è stato preaddestrato con queste parole, quindi per ottenere gli stessi risultati per l’inferenza dobbiamo aggiungerle anche noi. Si noti che alcuni modelli non aggiungono parole speciali, o ne aggiungono di diverse; i modelli possono anche aggiungere queste parole speciali solo all’inizio o solo alla fine. In ogni caso, il tokenizer sa quali sono previste e se ne occuperà per voi.

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Conclusione: Dal tokenizer al modello

Ora che abbiamo visto tutti i singoli passaggi che l’oggetto `tokenizer` utilizza quando viene applicato ai testi, vediamo un’ultima volta come può gestire sequenze multiple (padding!), sequenze molto lunghe (troncamento!) e diversi tipi di tensori con la sua API principale:

    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)
    sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]

    tokens = tokenizer(sequences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
    output = model(**tokens)

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