동일한 문장에 대한 서로 다른 임베딩: PyTorch Transformer, Python 및 Hugging Face Transformers 사용

문제 해결 단계:

1. 모델 초기화 확인:

   • 동일한 시드를 사용하여 모델을 반복적으로 초기화하십시오.
   • 다른 초기화 방법 (예: xavier_uniform_ 또는 kaiming_uniform_)을 시도하십시오.

2. 토큰화 확인:

   • 동일한 토크나이저를 사용하고 있는지 확인하십시오.
   • 토크나이저가 입력 텍스트를 올바르게 처리하는지 확인하십시오.
   • 특수 문자 또는 희귀 토큰 처리 방식을 확인하십시오.

3. 패딩 확인:

   • 패딩 토큰이 모델에서 올바르게 처리되는지 확인하십시오.
   • 입력 시퀀스의 길이가 동일한지 확인하십시오.

추가 고려 사항:

• Hugging Face Transformers 모델: 모델 카드를 확인하여 특정 모델에 대한 알려진 문제나 특수 요구 사항이 있는지 확인하십시오.
• 랜덤 요소: 모델이 확률적 요소를 사용하는 경우 출력에 약간의 차이가 있을 수 있습니다.
• 정밀도: PyTorch와 NumPy에서 사용하는 컴퓨팅 정밀도가 다를 수 있습니다.

도움이 되는 리소스:

코드 예시:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# 모델 및 토크나이저 로드
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)

# 동일한 문장을 두 번 토크나이징
sentence = "This is an example sentence."
encoded_inputs = tokenizer(sentence, return_tensors="pt")

# 모델을 통해 두 번 실행
with torch.no_grad():
    output1 = model(**encoded_inputs)
    output2 = model(**encoded_inputs)

# 출력 임베딩 비교
print(output1.logits)
print(output2.logits)

이 코드는 "This is an example sentence." 문장에 대한 임베딩을 두 번 계산하고 결과를 출력합니다. 동일한 시드를 사용하여 모델을 초기화하고 동일한 토크나이저를 사용한다면 결과는 동일해야 합니다.

예제 코드: 동일한 문장에 대한 서로 다른 임베딩 확인

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# 모델 및 토크나이저 로드
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)

# 동일한 문장을 두 번 토크나이징
sentence = "This is an example sentence."
encoded_inputs = tokenizer(sentence, return_tensors="pt")

# 모델을 통해 두 번 실행
with torch.no_grad():
    output1 = model(**encoded_inputs)
    output2 = model(**encoded_inputs)

# 출력 임베딩 비교
print(output1.logits)
print(output2.logits)

코드 설명:

1. 모델 및 토크나이저 로드:

   • AutoTokenizer.from_pretrained 함수를 사용하여 "bert-base-uncased" 모델에 대한 토크나이저를 로드합니다.
   • AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained 함수를 사용하여 "bert-base-uncased" 모델을 로드하고 출력 레이어를 2개의 클래스로 설정합니다.

2. 동일한 문장 토크나이징:

   • tokenizer를 사용하여 입력 문장을 두 번 토크나이징합니다.
   • return_tensors="pt" 매개변수는 출력을 PyTorch 텐서로 반환하도록 합니다.

3. 모델 실행:

   • with torch.no_grad(): 문맥 관리자는 모델 매개변수 업데이트를 비활성화합니다 (추론 모드).
   • model(**encoded_inputs)를 두 번 호출하여 모델을 두 번 실행합니다.
   • `**encoded_inputs``는 모델 입력으로 사용되는 딕셔너리입니다.

4. 임베딩 비교:

   • output1.logits 및 output2.logits는 모델의 출력 로지스틱 값을 나타냅니다.
   • 출력 값이 동일하지 않으면 동일한 문장에 대한 임베딩이 다르다는 것을 의미합니다.

문제 해결:

위 코드에서 동일한 문장에 대한 임베딩이 다르게 출력된다면, 앞서 언급한 문제 해결 단계를 따르십시오.

• 모델 초기화: 동일한 시드를 사용하여 모델을 반복적으로 초기화하거나 다른 초기화 방법을 시도하십시오.
• 토큰화: 동일한 토크나이저를 사용하고 특수 문자 처리 방식을 확인하십시오.
• 패딩: 동일한 패딩 토큰을 사용하고 입력 시퀀스 길이가 동일한지 확인하십시오.

• 모델 카드에서 특정 모델에 대한 알려진 문제나 특수 요구 사항을 확인하십시오.

동일한 문장에 대한 서로 다른 임베딩 문제 해결을 위한 대체 방법

모델 저장 및 불러오기:

• 모델을 저장하고 나중에 동일한 시드로 다시 불러옵니다. 이렇게 하면 모델 초기화 과정의 불안정성을 제거할 수 있습니다.

# 모델 저장
torch.save(model, "my_model.pt")

# 모델 불러오기
model = torch.load("my_model.pt")

Deterministic 패키지 사용:

• torch.backends.cudnn.deterministic = True 및 torch.manual_seed(seed)를 설정하여 PyTorch 및 CuDNN에서 확률적 요소를 비활성화합니다.

import torch

torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.manual_seed(seed)

입력 시퀀스 패딩:

• 모든 입력 시퀀스를 동일한 길이로 패딩하고 패딩 토큰이 모델에서 올바르게 처리되는지 확인하십시오.

정밀도 조정:

• PyTorch와 NumPy에서 사용하는 컴퓨팅 정밀도가 동일한지 확인하십시오. 필요한 경우 torch.set_default_dtype(torch.float64)를 사용하여 더 높은 정밀도를 설정하십시오.

다른 모델 아키텍처 사용:

• 특정 모델 아키텍처가 이 문제에 더 취약할 수 있습니다. 다른 모델을 사용해 보면 도움이 될 수 있습니다.

Hugging Face Issues 리포트:

주의 사항:

• 이러한 대체 방법은 모든 상황에서 작동하는 것은 아닙니다. 문제의 근본 원인에 따라 다른 해결 방법이 필요할 수 있습니다.
• 성능 저하를 초래할 수 있으므로 대규모 모델에서 높은 정밀도를 사용하는 경우 주의하십시오.