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TensorFlow

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한 번에 실행하기

지난 섹션에서는 대부분의 과정을 하나씩 수행해왔습니다. 토크나이저의 작동 방식을 살펴보고 토큰화, 입력 ID로의 변환, 패딩, 잘라내기 그리고 어텐션 마스크에 대해 알아봤습니다.

하지만 2장에서 보았듯이 우리는 🤗 Transformers API의 고수준 함수로 이 모든 것을 처리할 수 있습니다. 문장을 이용해 `tokenizer`를 호출하면 모델로 넘겨줄 수 있는 입력을 얻게 됩니다.

    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)

이제 `model_inputs` 변수는 모델이 잘 동작하기 위해 필요한 모든 것을 가지고 있습니다. DistilBERT는 어텐션 마스크뿐만 아니라 입력 ID도 포함합니다. 추가적인 입력을 받는 다른 모델들도 `tokenizer` 객체에 의해 생기는 결과물을 가지고 있습니다.

아래의 예시를 보면 tokenizer 메서드는 매우 강력합니다. 먼저, 이 메서드는 단일 시퀀스를 토큰화할 수 있습니다.

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

    model_inputs = tokenizer(sequence)

또한 API의 변경 없이 여러 개의 시퀀스를 한 번에 처리할 수 있습니다.

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

    model_inputs = tokenizer(sequences)

원하는대로 패딩을 추가할 수 있습니다.

    # 가장 긴 시퀀스의 길이에 맞게 패딩을 추가합니다.
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding="longest")

    # 모델이 지원하는 최대 시퀀스 길이에 맞게 패딩을 추가합니다.
    # (BERT나 DistilBERT의 최대 길이는 512)
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding="max_length")

    # 지정한 길이에 맞게 패딩을 추가합니다.
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding="max_length", max_length=8)

시퀀스 길이를 잘라낼 수도 있습니다.

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

    # 모델이 지원하는 최대 시퀀스 길이에 맞게 시퀀스 길이를 잘라냅니다.
    # (BERT나 DistilBERT의 최대 길이는 512)
    model_inputs = tokenizer(sequences, truncation=True)

    # 지정한 최대 길이에 맞게 시퀀스 길이를 잘라냅니다.
    model_inputs = tokenizer(sequences, max_length=8, truncation=True)

`tokenizer` 객체를 이용해 결과를 특정 프레임워크의 텐서로 변환할 수 있으며, 이는 모델에 바로 보내질 수 있습니다. 예를 들어 아래 코드 예시에서 토크나이저가 프레임워크에 따라 다른 텐서를 반환하게 했습니다 - `"pt"`는 PyTorch 텐서를 반환하고 `"tf"`는 TensorFlow 텐서를 반환하며, `"np"`는 NumPy 배열을 반환합니다.

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

    # PyTorch 텐서를 반환합니다.
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="pt")

    # TensorFlow 텐서를 반환합니다.
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="tf")

    # NumPy 배열을 반환합니다.
    model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="np")

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특수 토큰

토크나이저가 반환한 입력 ID를 자세히 살펴보면 이전에 봤던 결과와 조금 다르다는 것을 알 수 있습니다.

    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]

시작과 끝에 추가된 토큰 ID가 있습니다. 두 시퀀스의 ID가 무엇을 의미하는지 확인하기 위해 디코딩해보겠습니다.

    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."

토크나이저는 문장이 시작할 떄 `[CLS]`라는 특별한 토큰을 붙이고, 끝날 때는 `[SEP]` 토큰을 붙입니다. 이런 특별한 토큰을 사용하는 이유는 모델이 사전학습될 때 이 토큰들을 사용했기 때문에 추론 시 동일한 결과를 얻기 위함입니다. 참고로 몇몇 모델은 특수 토큰을 추가하지 않아도 되고, 어떤 모델은 다른 토큰을 추가하기도 합니다. 또한, 이러한 특수 토큰을 시작 부분이나 끝 부분에만 추가하는 모델도 있습니다. 어떤 경우든 토크나이저는 토크나이저로 어떤 내용이 들어올지 알고 있고 이 내용을 처리해줄 것입니다.

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마무리: 토크나이저에서 모델까지

지금까지 `tokenizer` 객체가 텍스트에 적용될 때 거치는 개별적인 단계를 모두 살펴보았습니다. 이제 마지막으로 이 객체가 패딩을 이용해 여러 시퀀스를 어떻게 처리하는지, 잘라내기를 통해 매우 긴 문장을 어떻게 처리하는지, 주요 API에 따라 다양한 텐서를 다루는 법을 알아봅시다.

    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)