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数据集:

• mc4

许可证: apache-2.0

ByT5 - 小型版

ByT5是谷歌T5的无分词器版本，基本遵循MT5的架构。

ByT5仅在mC4数据集上进行了预训练，未包含任何监督训练，平均掩码跨度为20个UTF-8字符。因此，该模型在下游任务使用前需进行微调。

ByT5在噪声文本数据上表现尤为出色，例如在TweetQA任务中，google/byt5-small显著优于mt5-small。

论文: ByT5: 迈向无需分词的字节到字节预训练模型未来

作者: Linting Xue, Aditya Barua, Noah Constant, Rami Al-Rfou, Sharan Narang, Mihir Kale, Adam Roberts, Colin Raffel

推理示例

ByT5直接处理原始UTF-8字节，无需分词器即可使用：

from transformers import T5ForConditionalGeneration
import torch

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('google/byt5-small')

input_ids = torch.tensor([list("生活就像一盒巧克力。".encode("utf-8"))]) + 3  # 添加3以适配特殊标记
labels = torch.tensor([list("La vie est comme une boîte de chocolat.".encode("utf-8"))]) + 3  # 添加3以适配特殊标记

loss = model(input_ids, labels=labels).loss # 前向计算

对于批量推理和训练，建议使用分词器类进行填充：

from transformers import T5ForConditionalGeneration, AutoTokenizer

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('google/byt5-small')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('google/byt5-small')

model_inputs = tokenizer(["生活就像一盒巧克力。", "今天是星期一。"], padding="longest", return_tensors="pt")
labels = tokenizer(["La vie est comme une boîte de chocolat.", "Aujourd'hui c'est lundi."], padding="longest", return_tensors="pt").input_ids

loss = model(**model_inputs, labels=labels).loss # 前向计算

摘要

目前最广泛使用的预训练语言模型大多基于词或子词单元的分词序列。将文本编码为分词序列需要独立于模型的分词器。而直接处理原始文本（字节或字符）的无分词模型具有多重优势：可立即处理任何语言的文本、对噪声更鲁棒，并通过消除复杂易错的文本预处理流程来减少技术债务。由于字节或字符序列比分词序列更长，过去关于无分词模型的研究常需设计新架构来分摊处理原始文本的成本。本文证明，标准Transformer架构只需最小修改即可处理字节序列。我们详细评估了参数量、训练FLOPs和推理速度的权衡，表明字节级模型与分词级模型具有竞争力。实验还显示，字节级模型对噪声的鲁棒性显著更强，在拼写和发音敏感的任务中表现更优。作为贡献的一部分，我们发布了基于T5架构的新预训练字节级Transformer模型集，以及实验使用的全部代码和数据。