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数据集:

• mc4

许可证: apache-2.0

ByT5 - 大型模型

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，google/byt5-large在TweetQA上的表现显著优于mt5-large。

论文: ByT5: 迈向无分词预训练的字节到字节模型未来

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-large')

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

loss = model(input_ids, labels=labels).loss # 前向传播

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-large')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('google/byt5-large')

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 # 前向传播

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分词器，这通常是与模型独立的组件。而直接处理原始文本（字节或字符）的无分词模型具有诸多优势：可立即处理任何语言的文本，对噪声更具鲁棒性，并通过消除复杂且易出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往往需要设计新的模型架构来分摊处理原始文本的成本。本文中，我们展示了标准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和推理速度之间的权衡，证明字节级模型与分词级模型具有竞争力。我们还证明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上表现更优。作为贡献的一部分，我们发布了一套基于T5架构的新预训练字节级Transformer模型，以及实验使用的所有代码和数据。