Python / transformers
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[TOC]
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## instruction
- [[參考] 什麼是指令微調?(What is instruction finetuning?)](https://hackmd.io/@YungHuiHsu/B18Hg2XMa)
- 微調Finetuning
- 定義
- 微調是一個過程，其中一個預訓練的模型，如大型語言模型(LLM)，在特定的資料集上進一步訓練，以專門從事某一特定任務或領域。
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## AutoModelForCausalLM
- ### AutoModelForCausalLM 用途為何？
- ### Question
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM
AutoModelForCausalLM 用途為何？
```
- ### ChatGPT3
`AutoModelForCausalLM` 是 Hugging Face Transformers 庫中的一個類別，用於載入或訓練因果語言模型（Causal Language Models）。這類模型是自回歸的，意味著它們在生成文本時，每次只生成一個詞，並且下一個詞的生成依賴於之前生成的所有詞的歷史。這種模型常用於文本生成任務，例如故事生成、聊天機器人或任何需要從頭到尾生成連貫文本的應用場景。
`AutoModelForCausalLM` 的用途包括但不限於：
- **文本生成**：利用預訓練的因果語言模型生成文本，例如 GPT-3 或 GPT-2。
- **微調**：在特定的資料集上微調預訓練的模型，以改善在特定任務（例如對話生成或特定領域的文本生成）上的表現。
- **探索語言模型的行為**：研究和理解預訓練模型如何響應不同的輸入，以及如何改善它們的輸出。
使用 `AutoModelForCausalLM`，開發者可以方便地載入多種預訓練的因果語言模型，並且可以通過簡單的API調用來生成文本，或者在特定資料集上進行微調。這個類別自動處理模型架構的選擇，使得使用者可以更專注於任務本身，而不需要擔心底層的實現細節。
- ### ChatGPT4
`AutoModelForCausalLM` 是 Transformers 庫中的一個類，用於載入預訓練的因果語言模型（Causal Language Model），主要用於生成文字。 這類模型能夠根據給定的輸入（如一段文本）預測下一個詞或繼續生成文本，適用於如聊天機器人、故事生成等任務。 透過 `AutoModel` 類，可以自動辨識並載入對應的預訓練模型，方便進行文字產生等NLP任務。
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## LlamaForCausalLM
- ### LlamaForCausalLM 主要用途為何？
- ### ChatGPT3.5
LlamaForCausalLM 主要用於生成式語言建模任務，其功能包括：
1. **生成文本**： LlamaForCausalLM 可以根據給定的 prompt（提示）生成文本序列。這種生成是基於模型的語言模型能力，可以根據先前的文本預測下一個可能的 token。
2. **文本生成應用**： 透過 LlamaForCausalLM，可以建立自動寫作工具、對話系統、文章摘要生成器等應用，這些應用可以根據使用者的需求生成符合要求的文本。
3. **語言生成研究**： 研究人員可以使用 LlamaForCausalLM 來進行生成式語言建模相關的研究，如語言生成模型的改進、生成式任務的探索等。
總的來說，LlamaForCausalLM 是用於訓練和應用生成式語言模型的工具，可用於各種自然語言處理任務和研究領域。
- ### ChatGPT4
`LlamaForCausalLM` 是一種在 Hugging Face Transformers 庫中實現的模型，它是基於 Llama 模型架構。 Llama 是一種大型的語言模型，通常用於各種自然語言處理任務。 `LlamaForCausalLM` 專門用於因果語言建模（Causal Language Modeling），也就是生成性任務，其中模型學習根據給定的前文（上文）預測或產生下一個單字或序列。
### 主要用途包括：
1. **文字生成：**
LlamaForCausalLM 可用於產生連貫的文字。 模型被訓練來理解和產生語言的自然流，使其能夠續寫故事、回答開放式問題或創建內容。
2. **聊天機器人：**
在聊天應用程式中，這個模型可以產生使用者可能期望的自然對話回應。 因其能夠基於前文生成回答，它非常適合用作對話系統的一部分。
3. **遊戲與虛擬環境中的NPC對話生成：**
在遊戲或虛擬實境環境中，可以使用`LlamaForCausalLM`來產生非玩家角色的對話，增加互動性和真實性。
4. **自動寫作和創意寫作助理：**
此模型可以幫助使用者產生創意文本、詩歌或其他任何需要創造性語言輸出的內容。
5. **教育軟體：**
在教育領域，LlamaForCausalLM可以用來產生教學材料或作為學習工具，幫助學習者透過互動式對話學習新概念。
### 技術背景：
`LlamaForCausalLM` 是基於 `Transformer` 架構，利用自注意力機制來處理和產生文字。 這種架構允許模型捕捉長距離依賴關係，使得生成的文本不僅在局部上下文中連貫，而且在整個文本長度上也保持一致。
### 使用範例：
在Hugging Face的Transformers庫中，你可以這樣實例化和使用LlamaForCausalLM：
```python=
from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("Llama-model-name")
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("Llama-model-name")
inputs = tokenizer("Hello, how are you?", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```
在這個例子中，模型產生了基於輸入"Hello, how are you?"的文字回應。 需要注意的是，"Llama-model-name"應替換為實際的模型名，這取決於你訪問的模型版本和具體配置。
`LlamaForCausalLM` 是一個強大的工具，用於處理和產生自然語言，可廣泛應用於需要語言理解和生成的任何場景。
- ### CausalLM 意思為何？
- ### ChatGPT3.5
"CausalLM" 指的是「因果關係語言模型」。在語言模型中，「因果關係」指的是模型生成文本時考慮到了時間上的先後順序，即生成的每個 token 都是基於前面生成的 token，而不是根據後面的 token。因此，CausalLM 語言模型是一種能夠按照因果關係順序生成文本的語言模型。
- ### ChatGPT4
CausalLM 代表 "Causal Language Model"，即因果語言模型。 這種模型專注於生成文本，其核心特性是基於先前的文本或給定的上下文生成下一個單字或一系列單字。 這種模式在模型的訓練和使用中體現為一個重要的特點：只考慮先前的或「因果」訊息，而不是雙向或整個序列的上下文。
### 主要特點和用途
- **單向性（Unidirectional）：**
CausalLM 是單向的，這意味著在產生一個序列的過程中，模型只能查看先前的單字（左側的單字）作為上下文。 這與BERT等雙向模型不同，後者在預測每個單字時都能看到整個句子的上下文。
- **自回歸性（Autoregressive）：**
這類模型在生成文字時，每一步產生的字都依賴前一步產生的所有字。 因此，生成的過程是逐詞進行的，每生成一個新詞都會將其加入到上下文中，用於產生下一個詞。
- **文字生成：**
因為其自回歸的特性，CausalLM 非常適合任何形式的文字生成任務，如故事生成、自動回應、聊天機器人等。
### 應用範例
一個典型的應用是在聊天機器人或對話系統中，使用CausalLM產生使用者可能期望的自然語言回應。 這種模型能夠根據對話歷史連續生成語言，使對話流暢自然。
### 技術實現
CausalLM通常是基於Transformer架構實現，利用自註意力（self-attention）機制來處理序列。 每個時間步，模型的注意力只能應用於它之前的位置，這確保了生成的過程只受到先前文本的影響。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型就是這類CausalLM的典型代表。
### 範例程式碼
如果使用Hugging Face的Transformers庫來載入一個GPT模型，可以這樣做：
```python=
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
inputs = tokenizer.encode("The weather today is", return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```
這段程式碼會產生一段續寫文本，基於給定的開頭「天氣今天是」。
CausalLM 的這種單向生成特性使得其在需要考慮上下文連續性和一致性的生成任務中表現優異
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## AutoTokenizer
- ### AutoTokenizer 用途為何？
- ### Question
```python
from transformers import AutoTokenizer
AutoTokenizer 用途為何？
```
- ### ChatGPT3
`AutoTokenizer` 是 Hugging Face Transformers 庫中的一個功能，用於自動載入或構建用於文本預處理的 tokenizer。在自然語言處理（NLP）任務中，tokenizer 的作用是將原始文本轉換成模型能夠理解和處理的格式，通常是將句子分割成詞彙或子詞單元（tokens），並將這些單元轉換為數字ID。
`AutoTokenizer` 提供的主要用途包括：
1. **載入預訓練的 Tokenizer**：可以根據預訓練模型的名稱自動選擇並載入對應的 tokenizer，確保文本的預處理方式與訓練模型時相匹配。
2. **文本預處理**：執行包括分詞（tokenization）、添加特殊符號（如CLS和SEP標記，用於BERT類模型）、製作注意力遮罩（attention masks），以及將文本轉換為模型可接受的輸入格式的步驟。
3. **適應不同語言模型**：`AutoTokenizer` 支持多種語言模型的 tokenizer，例如 BERT、GPT-2、GPT-3、T5 等，使得開發者可以靈活選擇並切換不同的模型和預處理策略，而無需手動配置。
4. **簡化模型微調和部署**：在對預訓練模型進行微調或將模型部署到應用中時，自動化的 tokenizer 能夠保證輸入數據的一致性和正確性，減少錯誤並提高效率。
總之，`AutoTokenizer` 是一個非常實用的工具，它使得處理和準備用於各種 NLP 模型的文本數據變得更加容易和高效。
- ### ChatGPT4
`AutoTokenizer` 是 Transformers 函式庫中的一個類別，用於自動載入適合特定預訓練模型的分詞器（Tokenizer）。分詞器的主要用途是將原始文本處理成模型能理解的格式，例如將文本分割成單字或子詞（subwords），並將這些單位轉換成數字ID。這是自然語言處理任務中一個重要的預處理步驟，對於執行文本分類、問答、文本生成等任務至關重要。
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