tkitAutoMask 0.0.0.316350799

Terry toolkit tkitAutoMask,

tkitAutoMask

自动构建掩码 加入多种动态掩码合集，上下三角和动态片段，以及默认的概率

-上三角，实现类似从左到右的预测，就是单向注意，用于续写。

• 片段，连续多个mask，更加适合解决补全。

未来尝试加入 模板预测掩码

pip install tkitAutoMask

from tkitAutoMask import autoMask
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/chinese_roberta_L-2_H-128") 
# dir(tokenizer)
tomask = autoMask(
    # transformer,
    mask_token_id = tokenizer.mask_token_id,          # the token id reserved for masking
    pad_token_id = tokenizer.pad_token_id,           # the token id for padding
    mask_prob = 0.05,           # 仅仅是常规的掩码比例 masking probability for masked language modeling
    replace_prob = 0.90,        # ~10% probability that token will not be masked, but included in loss, as detailed in the epaper
    mask_ignore_token_ids = [tokenizer.cls_token_id,tokenizer.eos_token_id]  # other tokens to exclude from masking, include the [cls] and [sep] here
)


x=torch.ones(5,5)
for i in range(100):
  a,b=tomask(x)
  # a,b
  print(b)

tensor([[1., 1., 1., 0., 1.],
        [0., 1., 1., 1., 0.],
        [0., 0., 1., 1., 1.],
        [0., 0., 0., 1., 1.],
        [0., 1., 0., 0., 1.]])
tensor([[1., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 1., 1., 0., 0.],
        [1., 0., 1., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 1., 1.],
        [0., 0., 0., 0., 1.]])
tensor([[1., 1., 1., 0., 1.],
        [0., 1., 1., 1., 0.],
        [0., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 0., 0., 1., 1.],
        [0., 0., 0., 1., 1.]])
tensor([[0., 0., 1., 0., 0.],
        [0., 0., 1., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 1., 0., 0., 0.]])
tensor([[1., 1., 1., 0., 0.],
        [0., 1., 1., 1., 0.],
        [1., 0., 1., 1., 1.],
        [0., 1., 0., 1., 1.],
        [0., 0., 0., 1., 1.]])
tensor([[0., 0., 0., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 1., 0.],
        [0., 0., 1., 0., 0.]])
tensor([[0., 0., 0., 1., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 1.],
        [1., 0., 0., 0., 1.],
        [1., 1., 0., 0., 0.],
        [1., 1., 1., 0., 1.]])
tensor([[1., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 1., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 1., 0., 0., 0.],
        [1., 1., 1., 0., 0.]])

其他测试

https://colab.research.google.com/drive/1CvkoJ1pZQDRWGPA-5IzJufvocBM-RVT2#scrollTo=UwkociF5ZF-d

详细参考

dev.md