Matndan transformator kirish uchun ishlatiladigan embeddings qanday olish mumkin?

Transformator uchun matndan embedlarni olish uchun odatda quyidagi bosqichlar bajariladi:

1. Tokenizatsiya: matnni tokenlarga (so'zlar, subso'zlar yoki belgilar) bo'lish, masalan, Byte-Pair Encoding (BPE) yoki WordPiece yordamida.
2. Tokenlarni indekslarga aylantirish: har bir tokenga model lug'atidan raqamli indeks berish.
3. Tokenlar (Embedding): indekslar, ularni o'zgarmas o'lchamli vektorlar shaklida aylantiradigan embedding qatlamiga yuboriladi.

Python'da Hugging Face Transformers kutubxonasi yordamida misol:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Oldindan o'qitilgan tokenizer va modelni yuklash
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

matn = "Embedlar uchun misol matn"

# Tokenizatsiya va tensorlarga aylantirish
inputs = tokenizer(matn, return_tensors='pt')

# Embedlarni olish (oxirgi yashirin qatlam chiqishi)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

embedlar = outputs.last_hidden_state  # o'lcham [batch_size, seq_len, hidden_size]

Ushbu embedlar keyingi qatlamlar yoki boshqa modellar uchun kirish sifatida ishlatilishi mumkin.