Вопрос или проблема
Я работаю с моделью OPT-350m и стремлюсь использовать вложения из разных слоев в качестве входных данных для генерации. Я столкнулся с проблемами при попытке вернуть эти вложения в модель, используя предоставленные методы.
# Импорт необходимых библиотек (например, PyTorch, Hugging Face Transformers)
import torch
from transformers import AutoTokenizer, OPTForCausalLM
model_name = "facebook/opt-350m"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = OPTForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Кодируем входной текст
inputs = tokenizer("hello", return_tensors="pt")
# Получаем вывод модели, включая скрытые состояния
outputs = model(**inputs, output_hidden_states=True)
# Извлекаем вложения из конкретного слоя (например, второго слоя)
embeddings = outputs.hidden_states[1]
output = model(inputs_embeds=embeddings)
Тем не менее, приведенный выше код вызвал ошибку формы:
RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (2x1024 and 512x1024)
Кроме того, я попытался использовать ‘get_input_embeddings()’ для извлечения вложений, но это дало только вложения из начальной стадии, без разнообразия слоев, которое я намеревался исследовать.
# Вставляем фиктивное входное предложение
input_sentence = "Лондон - столица"
# Токенизируем входное предложение и получаем вложения первого слоя
inputs = tokenizer(input_sentence, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
embeddings = model.get_input_embeddings()(inputs.input_ids)
# Используем вложения в качестве входа в ту же модель
with torch.no_grad():
output = model.generate(inputs_embeds=embeddings, max_length=10)
Существует ли надежный способ эффективно использовать вложения из разных слоев в качестве входа для модели OPT-350m без возникновения ошибок формы или ограничений в выборе слоев?
После проведения исследований я разработал решение, которое включает класс-обертку, который переопределяет функцию ‘forward()’. Этот подход позволяет модифицировать конкретные слои.
def input_modification(hidden_states):
modified_states = hidden_states
return modified_states
class CustomLayerWrapper(nn.Module):
def __init__(self, layer):
super().__init__()
self.layer = layer
def forward(self, hidden_states, attention_mask=None, layer_head_mask=None,
past_key_value=None, output_attentions=None, use_cache=None):
# Применяем модификации к hidden_states
modified_hidden_states = input_modification(hidden_states)
# Передаем modified_hidden_states в оригинальный слой
return self.layer(modified_hidden_states, attention_mask, layer_head_mask,
past_key_value, output_attentions, use_cache)
Для использования этого подхода вам нужно создать экземпляр слоя, который вы хотите модифицировать, обернуть его в пользовательскую обертку, а затем заменить оригинальный слой на обернутый слой.
# Создаем экземпляр слоя, который вы хотите модифицировать
custom_layer = model.base_model.decoder.layers[1]
# Оборачиваем слой в пользовательскую обертку
wrapped_layer = CustomLayerWrapper(custom_layer)
# Заменяем слой на обернутый слой
model.base_model.decoder.layers[1] = wrapped_layer
Вызывая ‘model’ с подходящим входом (даже фиктивным входом), изменения в слоях могут быть достигнуты путем изменения функции ‘input_modification()’ внутри класса CustomLayerWrapper.
Эта реализация позволяет гибко модифицировать конкретные слои, сохраняя при этом общую архитектуру модели.
Однако обязательно замените код-заполнитель внутри ‘input_modification()’ на фактические изменения, которые вы собираетесь сделать в hidden_states. Также обрабатывайте ошибки в соответствии с потребностями вашего приложения, обеспечивая плавную обработку ошибок или назначение значений по умолчанию в случае исключений.
Ответ или решение
Чтобы использовать активации на конкретном слое в модели OPT-350m как входные данные для генерации текста, необходимо корректно обрабатывать размеры тензоров и обеспечивать, чтобы входные данные соответствовали ожидаемым размерам модели. Ваш текущий подход при извлечении активаций из скрытых слоев требует некоторых исправлений, чтобы избежать ошибок, связанных с несовпадением форматов.
Решение проблемы с формами тензоров
Ошибка RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (2x1024 and 512x1024) указывает на то, что размеры матриц, которые вы пытаетесь перемножить, не совпадают. Это может произойти, если размеры тензора, извлечённого из скрытого состояния, не совпадают с размерами, ожидаемыми входом для модели.
-
Извлечение скрытых активаций:
При получении активаций из конкретного слоя, необходимо учитывать, что вы также должны учитывать количество токенов в входных данных. При получении активаций из слояkвы получаете тензор с формой(batch_size, seq_length, hidden_size), гдеhidden_sizeсоставляет 1024 для модели OPT-350m. -
Корректное использование активаций:
Чтобы использовать эти активации в качестве входа, вы правильно сделали, извлекая скрытые состояния, но необходимо убедиться, что вы передаете их в модель в нужном формате и с нужными размерами.
Пример корректного кода
Вместо того, чтобы передавать скрытые активации напрямую в модель, вам нужно изменить его так, чтобы размеры совпадали. Вот одно из решений:
import torch
from transformers import AutoTokenizer, OPTForCausalLM
model_name = "facebook/opt-350m"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = OPTForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Кодируем текстовый ввод
inputs = tokenizer("hello", return_tensors="pt")
# Получаем выводы модели включая скрытые состояния
outputs = model(**inputs, output_hidden_states=True)
# Извлекаем активации из второго слоя
hidden_layer_activation = outputs.hidden_states[1] # (batch_size, sequence_length, hidden_size)
# Изменяем форму активации: выбираем последний токен и изменяем на (batch_size, hidden_size)
last_token_activation = hidden_layer_activation[:, -1, :]
# Передаем в модель как входные активации
output = model(inputs_embeds=last_token_activation.unsqueeze(1)) # добавляем размерность для seq_lenМодификация конкретного слоя
Если вы хотите модифицировать скрытые состояния на определённом слое, вы можете использовать обертку, как вы описали. Важно убедиться, что вы правильно обрабатываете эти состояния. Вот более детализированный пример, включающий важные моменты:
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoTokenizer, OPTForCausalLM
# Определение обертки слоя
def input_modification(hidden_states):
# Здесь вы можете изменить hidden_states по своему усмотрению
return hidden_states
class CustomLayerWrapper(nn.Module):
def __init__(self, layer):
super().__init__()
self.layer = layer
def forward(self, hidden_states, attention_mask=None, layer_head_mask=None,
past_key_value=None, output_attentions=None, use_cache=None):
# Применяем модификацию к hidden_states
modified_hidden_states = input_modification(hidden_states)
return self.layer(modified_hidden_states, attention_mask, layer_head_mask,
past_key_value, output_attentions, use_cache)
# Загрузка модели
model_name = "facebook/opt-350m"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = OPTForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Создание экземпляра слоя для модификации
custom_layer = model.base_model.decoder.layers[1]
wrapped_layer = CustomLayerWrapper(custom_layer)
# Замена оригинального слоя на обернутый слой
model.base_model.decoder.layers[1] = wrapped_layer
# Использование модели
input_sentence = "London is the capital of"
inputs = tokenizer(input_sentence, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
# Вызов модели
output = model(**inputs)Заключение
Данный подход обеспечивает гибкость в модификации конкретных слоев, сохраняя при этом архитектуру модели. Примеры кода выше показывают, как избежать ошибок форм и корректно передавать скрытые состояния в модель. Убедитесь, что вы заменили заглушку в функции input_modification() на реальные модификации, которые вы хотите применить к скрытым состояниям. При возникновении ошибок обрабатывайте их в зависимости от потребностей вашего приложения, чтобы обеспечить корректное поведение программы.