# RoCBert

[RoCBert](https://aclanthology.org/2022.acl-long.65.pdf)는 오타와 동의어와 같은 적대적 공격에 대비하여 설계된 사전 학습된 중국어 [BERT](./bert) 모델입니다. 정상 텍스트와 적대적 텍스트 예시를 정렬하기 위해 대조적 학습 목적 함수로 사전 학습되었습니다. 이 예시에는 중국어의 다양한 의미적, 음성적, 시각적 기능이 포함됩니다. 이를 통해 RoCBert는 조작에 대해 더 강건해집니다.

모든 원본 RoCBert 체크포인트는 [weiweishi](https://huggingface.co/weiweishi) 프로필에서 찾을 수 있습니다.

> [!TIP]
> 이 모델은 [weiweishi](https://huggingface.co/weiweishi)님이 기여했습니다.
>
> 오른쪽 사이드바의 RoCBert 모델에 클릭하여 RoCBert를 다양한 중국어 언어 작업에 적용하는 방법에 대한 추가 예제를 확인하세요.

아래 예제는 [Pipeline](/docs/transformers/main/ko/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoModel), 그리고 명령줄을 사용하여 [MASK] 토큰을 예측하는 방법을 보여줍니다.

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
   task="fill-mask",
   model="weiweishi/roc-bert-base-zh",
   device=0,
)
pipeline("這家餐廳的拉麵是我[MASK]過的最好的拉麵之")
```

```python
import torch

from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
   "weiweishi/roc-bert-base-zh",
)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(
   "weiweishi/roc-bert-base-zh",
   device_map="auto",
)
inputs = tokenizer("這家餐廳的拉麵是我[MASK]過的最好的拉麵之", return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
   outputs = model(**inputs)
   predictions = outputs.logits

masked_index = torch.where(inputs['input_ids'] == tokenizer.mask_token_id)[1]
predicted_token_id = predictions[0, masked_index].argmax(dim=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)

print(f"The predicted token is: {predicted_token}")
```

## RoCBertConfig[[transformers.RoCBertConfig]]

#### transformers.RoCBertConfig[[transformers.RoCBertConfig]]

```python
transformers.RoCBertConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 30522, hidden_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, intermediate_size: int = 3072, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.1, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1, max_position_embeddings: int = 512, type_vocab_size: int = 2, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-12, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, classifier_dropout: float | int | None = None, enable_pronunciation: bool = True, enable_shape: bool = True, pronunciation_embed_dim: int = 768, pronunciation_vocab_size: int = 910, shape_embed_dim: int = 512, shape_vocab_size: int = 24858, concat_input: bool = True, is_decoder: bool = False, add_cross_attention: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/configuration_roc_bert.py#L24)

**매개변수:**

vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `30522`) : 모델의 어휘 크기입니다. `input_ids`로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.

hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `768`) : 숨겨진 표현의 차원.

num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `12`) : Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수입니다.

num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `12`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용되는 attention head의 수입니다.

intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `3072`) : MLP 표현의 차원.

hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `gelu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.1`) : 임베딩, 인코더, 풀러의 모든 완전 연결 계층에 적용되는 dropout 확률입니다.

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.1`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.

max_position_embeddings (`int`, *선택 사항*, 기본값 `512`) : 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.

type_vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `2`) : `token_type_ids`의 어휘 크기입니다.

initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

layer_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-12`) : layer normalization 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). `config.is_decoder=True`인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다.

pad_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다.

classifier_dropout (`Union[float, int]`, *선택*) : 분류기의 dropout 비율입니다.

enable_pronunciation (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델이 학습 시 발음 임베딩을 사용할지 여부.

enable_shape (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델이 학습 시 shape embed를 사용할지 여부.

pronunciation_embed_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 768) : pronunciation_embed의 차원.

pronunciation_vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 910) : 발음 어휘의 크기입니다. RoCBert 모델에서 [RoCBertModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertModel)을 호출할 때 전달하는 `input_pronunciation_ids`로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.

shape_embed_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 512) : shape_embed의 차원.

shape_vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 24858) : RoCBert 모델의 Shape 어휘 크기. [RoCBertModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertModel)을 호출할 때 전달하는 `input_shape_ids`로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.

concat_input (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : shape_embed, pronunciation_embed, word_embed를 병합하는 방식을 정의합니다. 값이 true인 경우 output_embed = torch.cat((word_embed, shape_embed, pronunciation_embed), -1)이고, 그렇지 않으면 output_embed = (word_embed + shape_embed + pronunciation_embed) / 3입니다.

is_decoder (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 모델이 디코더로 사용되는지 여부를 나타냅니다. `False`인 경우 모델은 인코더로 사용됩니다.

add_cross_attention (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 모델에 cross-attention 레이어를 추가할지 여부.

tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

이것은 RoCBertModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Roc Bert 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [weiweishi/roc-bert-base-zh](https://huggingface.co/weiweishi/roc-bert-base-zh)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import RoCBertModel, RoCBertConfig

>>> # Initializing a RoCBert weiweishi/roc-bert-base-zh style configuration
>>> configuration = RoCBertConfig()

>>> # Initializing a model from the weiweishi/roc-bert-base-zh style configuration
>>> model = RoCBertModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## RoCBertTokenizer[[transformers.RoCBertTokenizer]]

#### transformers.RoCBertTokenizer[[transformers.RoCBertTokenizer]]

```python
transformers.RoCBertTokenizer(vocab_file, word_shape_file, word_pronunciation_file, do_lower_case = True, do_basic_tokenize = True, never_split = None, unk_token = '[UNK]', sep_token = '[SEP]', pad_token = '[PAD]', cls_token = '[CLS]', mask_token = '[MASK]', tokenize_chinese_chars = True, strip_accents = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/tokenization_roc_bert.py#L69)

**매개변수:**

RoCBert 토크나이저를 생성합니다. WordPiece 기반입니다. 이 토크나이저는 [PreTrainedTokenizer](/docs/transformers/main/ko/main_classes/tokenizer#transformers.PythonBackend)에서 상속되며 --

contains 대부분의 주요 메서드를 포함합니다. 해당 메서드에 대한 자세한 정보는 이 상위 클래스를 참고하세요.

methods. : vocab_file (`str`): 어휘를 포함하는 파일. word_shape_file (`str`): 단어 => 형태 정보를 포함하는 파일. word_pronunciation_file (`str`): 단어 => 발음 정보를 포함하는 파일. do_lower_case (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`): 토큰화할 때 입력을 소문자로 변환할지 여부. do_basic_tokenize (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`): WordPiece 전에 기본 토큰화를 수행할지 여부. never_split (`Iterable`, *선택 사항*): 토큰화 과정에서 절대 분리되지 않는 토큰의 집합. `do_basic_tokenize=True`일 때만 효과가 있습니다. unk_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[UNK]"`): 알려지지 않은 토큰. 어휘에 없는 토큰은 ID로 변환할 수 없으므로 대신 이 토큰으로 설정됩니다. sep_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[SEP]"`): 구분자 토큰으로, 여러 시퀀스로부터 시퀀스를 구성할 때 사용됩니다. 예를 들어 시퀀스 분류를 위한 두 시퀀스나 질의응답을 위한 텍스트와 질문입니다. 특수 토큰으로 구성된 시퀀스의 마지막 토큰으로도 사용됩니다. pad_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[PAD]"`): 패딩에 사용되는 토큰으로, 예를 들어 길이가 다른 시퀀스를 배치할 때 사용됩니다. cls_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[CLS]"`): 시퀀스 분류(토큰별 분류 대신 전체 시퀀스 분류)를 수행할 때 사용되는 분류기 토큰입니다. 특수 토큰으로 구성될 때 시퀀스의 첫 번째 토큰입니다. mask_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[MASK]"`): 값을 마스킹하는 데 사용되는 토큰입니다. 이는 마스킹 언어 모델링으로 이 모델을 훈련할 때 사용되는 토큰입니다. 모델이 예측하려고 하는 토큰입니다. tokenize_chinese_chars (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`): 중국어 문자를 토큰화할지 여부. 일본어에는 비활성화하는 것이 좋습니다(이 [이슈](https://github.com/huggingface/transformers/issues/328) 참조). strip_accents (`bool`, *선택 사항*): 모든 발음 부호를 제거할지 여부. 이 옵션이 지정되지 않으면 `lowercase`의 값(원본 BERT와 동일)에 의해 결정됩니다.

#### build_inputs_with_special_tokens[[transformers.RoCBertTokenizer.build_inputs_with_special_tokens]]

```python
build_inputs_with_special_tokens(token_ids_0: list, token_ids_1: list[int] | None = None, cls_token_id: int | None = None, sep_token_id: int | None = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/tokenization_roc_bert.py#L999)

**매개변수:**

token_ids_0 (`List[int]`) : 특수 토큰이 추가될 ID 목록.

token_ids_1 (`List[int]`, *선택 사항*) : 시퀀스 쌍을 위한 선택적 두 번째 ID 목록.

**반환값:** `List[int]`

적절한 특수 토큰이 포함된 [입력 ID](../glossary#input-ids) 목록

시퀀스 분류 작업을 위해 시퀀스 또는 시퀀스 쌍에서 특수 토큰을 추가하고 연결하여 모델 입력을 생성합니다. BERT 시퀀스는 다음 형식을 가집니다:

- 단일 시퀀스: `[CLS] X [SEP]`
- 시퀀스 쌍: `[CLS] A [SEP] B [SEP]`

#### get_special_tokens_mask[[transformers.RoCBertTokenizer.get_special_tokens_mask]]

```python
get_special_tokens_mask(token_ids_0: list, token_ids_1: list[int] | None = None, already_has_special_tokens: bool = False)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/tokenization_roc_bert.py#L1028)

**매개변수:**

token_ids_0 (`List[int]`) : ID 목록.

token_ids_1 (`List[int]`, *선택 사항*) : 시퀀스 쌍을 위한 선택적 두 번째 ID 목록.

already_has_special_tokens (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 토큰 목록이 이미 모델의 특수 토큰으로 포맷되어 있는지 여부.

**반환값:** `List[int]`

[0, 1] 범위의 정수 목록: 특수 토큰은 1, 시퀀스 토큰은 0.

특수 토큰이 추가되지 않은 토큰 목록에서 시퀀스 ID를 가져옵니다. 이 메서드는 토크나이저의 `prepare_for_model` 메서드를 사용하여 특수 토큰을 추가할 때 호출됩니다.

#### 시퀀스에서 토큰 타입 ID 생성[[transformers.RoCBertTokenizer.create_token_type_ids_from_sequences]]

```python
create_token_type_ids_from_sequences(token_ids_0: list, token_ids_1: list[int] | None = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_python.py#L1298)

**매개변수:**

token_ids_0 (`list[int]`) : ID 목록.

token_ids_1 (`list[int]`, *선택 사항*) : 시퀀스 쌍을 위한 선택적 두 번째 ID 목록.

**반환값:** `list[int]`

구성된 패턴에 따른 토큰 유형 ID입니다.

시퀀스-페어 분류 작업에 사용될 마스크를 전달된 두 시퀀스에서 생성합니다.

이 메서드는 토크나이저의 구성 속성을 기반으로 토큰 유형 ID를 동적으로 생성합니다:
- `token_type_ids_pattern`: 사용할 패턴("all_zeros" 또는 "bert_style")
- `token_type_ids_include_special_tokens`: 길이 계산에 특수 토큰을 포함할지 여부

예:
```python
# All zeros pattern (default, used by RoBERTa, BART, etc.)
tokenizer.token_type_ids_pattern = "all_zeros"
# Returns: [0, 0, 0, ...] for both sequences

# BERT-style pattern (first sequence gets 0s, second gets 1s)
tokenizer.token_type_ids_pattern = "bert_style"
# Returns: [0, 0, 0, ..., 1, 1, 1, ...] for sequence pairs
```

#### save_vocabulary[[transformers.RoCBertTokenizer.save_vocabulary]]

```python
save_vocabulary(save_directory: str, filename_prefix: str | None = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/tokenization_roc_bert.py#L1056)

## RoCBertModel[[transformers.RoCBertModel]]

#### transformers.RoCBertModel[[transformers.RoCBertModel]]

```python
transformers.RoCBertModel(config: RoCBertConfig, add_pooling_layer = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L623)

**매개변수:**

config ([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

add_pooling_layer (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 풀링 레이어를 추가할지 여부

모델은 인코더(셀프 어텐션만 사용)로 동작할 수도 있고, 디코더로 동작할 수도 있습니다. 후자의 경우, Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin의 [Attention is all you need](https://huggingface.co/papers/1706.03762)에 설명된 아키텍처를 따라 셀프 어텐션 레이어 사이에 크로스 어텐션 레이어가 추가됩니다.

모델이 decoder로 동작하려면, 설정의 `is_decoder` 인수를 `True`로 설정하여 초기화해야 합니다. Seq2Seq 모델에서 사용하려면, `is_decoder` 인수와 `add_cross_attention`를 모두 `True`로 설정하여 초기화해야 하며, 이 경우 forward pass의 입력으로 `encoder_hidden_states`가 필요합니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.RoCBertModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_shape_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_pronunciation_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L661)

**매개변수:**

input_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_shape_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 어휘 형상의 입력 시퀀스 토큰 인덱스. 인덱스는 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_shape_ids)

input_pronunciation_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 발음 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_pronunciation_ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다:  - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다.  [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다.  [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states 시퀀스입니다. 모델이 디코더로 구성된 경우 cross-attention에 사용됩니다.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 인코더 입력의 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션을 수행하지 않도록 하는 마스크입니다. 모델이 디코더로 구성된 경우 크로스 어텐션에서 이 마스크가 사용됩니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

**반환값:** [BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[RoCBertModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_attentions=True` 또는 `config.add_cross_attention=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어당 하나씩, shape가 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`인 `torch.Tensor`의 튜플.

  decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 `config.is_encoder_decoder=True`인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).

## RoCBertForPreTraining[[transformers.RoCBertForPreTraining]]

#### transformers.RoCBertForPreTraining[[transformers.RoCBertForPreTraining]]

```python
transformers.RoCBertForPreTraining(config: RoCBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L784)

**매개변수:**

config ([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

RoCBert 모델은 사전 학습 과정에서 contrastive loss와 masked_lm_loss를 함께 사용합니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.RoCBertForPreTraining.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_shape_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_pronunciation_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attack_input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attack_input_shape_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attack_input_pronunciation_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attack_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attack_token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels_input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels_input_shape_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels_input_pronunciation_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels_token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L808)

**매개변수:**

input_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_shape_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 어휘 형상의 입력 시퀀스 토큰 인덱스. 인덱스는 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_shape_ids)

input_pronunciation_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 발음 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_pronunciation_ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다:  - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다.  [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids)

attack_input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 대조적 손실을 계산하기 위한 공격 샘플 ID. 인덱스는 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 범위여야 합니다(`input_ids` 문서 문자열 참조). 인덱스가 `-100`으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

attack_input_shape_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 대조적 손실을 계산하기 위한 attack sample shape ids. 인덱스는 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 범위여야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

attack_input_pronunciation_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 대조적 손실을 계산하기 위한 공격 샘플 발음 ID. 인덱스는 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 범위여야 합니다(`input_ids` 문서 문자열 참조). 인덱스가 `-100`으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

attack_attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 공격 샘플에서 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션 수행을 방지하기 위한 마스크. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: `1`은 마스크되지 않은 토큰, `0`은 마스크된 토큰을 나타냅니다.

attack_token_type_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 공격 입력의 서로 다른 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다: `0`은 문장 A 토큰을, `1`은 문장 B 토큰을 나타냅니다.

position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다.  [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

labels_input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : contrastive loss와 masked_lm_loss를 계산하기 위한 target id입니다. 인덱스는 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 범위여야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

labels_input_shape_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : contrastive loss와 masked_lm_loss를 계산하기 위한 target shape id입니다. 인덱스는 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 범위여야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

labels_input_pronunciation_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : contrastive loss와 masked_lm_loss를 계산하기 위한 target pronunciation id입니다. 인덱스는 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 범위여야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

labels_attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 레이블 샘플에서 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션 수행을 방지하기 위한 마스크. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: `1`은 마스크되지 않은 토큰, `0`은 마스크된 토큰을 나타냅니다.

labels_token_type_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 레이블 입력의 서로 다른 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다: `0`은 문장 A 토큰에, `1`은 문장 B 토큰에 해당합니다.

**반환값:** [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[RoCBertForPreTraining](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForPreTraining)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택*, `labels`이 제공될 때 반환됨) -- Masked language modeling(MLM) loss.
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

예:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, RoCBertForPreTraining
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
>>> model = RoCBertForPreTraining.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")

>>> inputs = tokenizer("你好，很高兴认识你", return_tensors="pt")
>>> attack_inputs = {}
>>> for key in list(inputs.keys()):
...     attack_inputs[f"attack_{key}"] = inputs[key]
>>> label_inputs = {}
>>> for key in list(inputs.keys()):
...     label_inputs[f"labels_{key}"] = inputs[key]

>>> inputs.update(label_inputs)
>>> inputs.update(attack_inputs)
>>> outputs = model(**inputs)

>>> logits = outputs.logits
>>> logits.shape
torch.Size([1, 11, 21128])
```

## RoCBertForCausalLM[[transformers.RoCBertForCausalLM]]

#### transformers.RoCBertForCausalLM[[transformers.RoCBertForCausalLM]]

```python
transformers.RoCBertForCausalLM(config: RoCBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L1099)

**매개변수:**

config ([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

CLM fine-tuning을 위해 `language modeling` 헤드를 최상단에 배치한 RoCBert 모델입니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.RoCBertForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_shape_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_pronunciation_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: list[torch.Tensor] | None = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L1127)

**매개변수:**

input_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_shape_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 어휘 형상의 입력 시퀀스 토큰 인덱스. 인덱스는 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_shape_ids)

input_pronunciation_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 발음 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_pronunciation_ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다:  - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다.  [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다.  [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states 시퀀스입니다. 모델이 디코더로 구성된 경우 cross-attention에 사용됩니다.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 인코더 입력의 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션을 수행하지 않도록 하는 마스크입니다. 모델이 디코더로 구성된 경우 크로스 어텐션에서 이 마스크가 사용됩니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0.

past_key_values (`list[torch.Tensor]`, *선택 사항*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value)입니다. 이는 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 이전 디코딩 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 왼쪽에서 오른쪽으로 언어 모델링 손실(다음 단어 예측)을 계산하는 데 사용되는 라벨. 인덱스는 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 범위여야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 라벨이 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위에 있는 토큰에 대해서만 계산됩니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : `int`인 경우, 마지막 `logits_to_keep` 토큰에 대한 logits를 계산합니다. `0`인 경우, 모든 `input_ids`에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. `torch.Tensor`인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 packed tensor 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.

**반환값:** [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[RoCBertForCausalLM](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForCausalLM)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_attentions=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, shape는 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  Attention softmax 이후의 cross attention 가중치로, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용됩니다.
- **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(attention 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).

예:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, RoCBertForCausalLM, RoCBertConfig
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
>>> config = RoCBertConfig.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
>>> config.is_decoder = True
>>> model = RoCBertForCausalLM.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh", config=config)

>>> inputs = tokenizer("你好，很高兴认识你", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> prediction_logits = outputs.logits
```

## RoCBertForMaskedLM[[transformers.RoCBertForMaskedLM]]

#### transformers.RoCBertForMaskedLM[[transformers.RoCBertForMaskedLM]]

```python
transformers.RoCBertForMaskedLM(config: RoCBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L980)

**매개변수:**

config ([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

`language modeling` 헤드가 위에 있는 Roc Bert 모델입니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.RoCBertForMaskedLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_shape_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_pronunciation_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L1011)

**매개변수:**

input_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_shape_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 어휘 형상의 입력 시퀀스 토큰 인덱스. 인덱스는 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_shape_ids)

input_pronunciation_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 발음 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_pronunciation_ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다:  - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다.  [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다.  [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states 시퀀스입니다. 모델이 디코더로 구성된 경우 cross-attention에 사용됩니다.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 인코더 입력의 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션을 수행하지 않도록 하는 마스크입니다. 모델이 디코더로 구성된 경우 크로스 어텐션에서 이 마스크가 사용됩니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0.

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : masked language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 범위여야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

**반환값:** [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[RoCBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForMaskedLM)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택*, `labels`이 제공될 때 반환됨) -- Masked language modeling(MLM) loss.
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

예:
```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, RoCBertForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
>>> model = RoCBertForMaskedLM.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")

>>> inputs = tokenizer("法国是首都[MASK].", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # retrieve index of {mask}
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]

>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
>>> tokenizer.decode(predicted_token_id)
'.'
```

## RoCBertForSequenceClassification[[transformers.RoCBertForSequenceClassification]]

#### transformers.RoCBertForSequenceClassification[[transformers.RoCBertForSequenceClassification]]

```python
transformers.RoCBertForSequenceClassification(config: RoCBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L1250)

**매개변수:**

config ([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

RoCBert 모델은 풀링된 출력 위에 선형 레이어를 배치한 시퀀스 분류/회귀 헤드를 갖춘 Transformer로, GLUE 작업 등에 사용됩니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.RoCBertForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_shape_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_pronunciation_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L1267)

**매개변수:**

input_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_shape_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 어휘 형상의 입력 시퀀스 토큰 인덱스. 인덱스는 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_shape_ids)

input_pronunciation_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 발음 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_pronunciation_ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다:  - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다.  [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다.  [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size,)`, *선택 사항*) : 시퀀스 분류/회귀 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨. 인덱스는 `[0, ..., config.num_labels - 1]` 범위에 있어야 합니다. `config.num_labels == 1`인 경우 회귀 손실(평균 제곱 오차)이 계산되고, `config.num_labels > 1`인 경우 분류 손실(교차 엔트로피)이 계산됩니다.

**반환값:** [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[RoCBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForSequenceClassification)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택*, `labels`이 제공될 때 반환됨) -- 분류(또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 손실.
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.num_labels)`) -- SoftMax 적용 전 분류(또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 점수.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

단일 레이블 분류의 예시:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, RoCBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
>>> model = RoCBertForSequenceClassification.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = RoCBertForSequenceClassification.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

다중 레이블 분류의 예시:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, RoCBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
>>> model = RoCBertForSequenceClassification.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = RoCBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "weiweishi/roc-bert-base-zh", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```

## RoCBertForMultipleChoice[[transformers.RoCBertForMultipleChoice]]

#### transformers.RoCBertForMultipleChoice[[transformers.RoCBertForMultipleChoice]]

```python
transformers.RoCBertForMultipleChoice(config: RoCBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L1346)

**매개변수:**

config ([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

RocStories/SWAG 작업과 같이, 풀링된 출력 위에 선형 레이어와 softmax를 적용한 다중 선택 분류 헤드가 있는 Roc Bert 모델.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.RoCBertForMultipleChoice.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_shape_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_pronunciation_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L1361)

**매개변수:**

input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, num_choices, sequence_length)`) : 어휘 사전에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_shape_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, num_choices, sequence_length)`) : vocabulary 형태의 입력 시퀀스 토큰 인덱스. 인덱스는 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_shape_ids)

input_pronunciation_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, num_choices, sequence_length)`) : 발음 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_pronunciation_ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째와 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다: - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다. [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.max_position_embeddings - 1]` 범위에서 선택됩니다.  [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 *input_ids* 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어를 원할 때 유용합니다.

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size,)`, *선택 사항*) : 다중 선택 분류 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는 `[0, ..., num_choices-1]` 범위에 있어야 하며, `num_choices`는 입력 텐서의 두 번째 차원의 크기입니다. (위 `input_ids` 참조)

**반환값:** [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[RoCBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForMultipleChoice)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (shape가 *(1,)*인 `torch.Tensor`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 분류 손실.
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_choices)`) -- *num_choices*는 입력 텐서의 두 번째 차원입니다. (위 *input_ids* 참조)

  SoftMax 적용 전 분류 점수.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

예:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, RoCBertForMultipleChoice
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
>>> model = RoCBertForMultipleChoice.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")

>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0)  # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1

>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels)  # batch size is 1

>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits
```

## RoCBertForTokenClassification[[transformers.RoCBertForTokenClassification]]

#### transformers.RoCBertForTokenClassification[[transformers.RoCBertForTokenClassification]]

```python
transformers.RoCBertForTokenClassification(config: RoCBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L1465)

**매개변수:**

config ([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

토큰 분류 헤드가 위에 있는 Roc Bert transformer입니다(숨겨진 상태 출력 위에 선형 레이어가 있는 형태). 예를 들어, 개체명 인식(NER) 작업에 사용됩니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.RoCBertForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_shape_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_pronunciation_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L1481)

**매개변수:**

input_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_shape_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 어휘 형상의 입력 시퀀스 토큰 인덱스. 인덱스는 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_shape_ids)

input_pronunciation_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 발음 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_pronunciation_ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다:  - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다.  [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다.  [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 토큰 분류 손실을 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 `[0, ..., config.num_labels - 1]` 범위에 있어야 합니다.

**반환값:** [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[RoCBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForTokenClassification)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 분류 손실.
- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- SoftMax 적용 전 분류 점수.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

예:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, RoCBertForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
>>> model = RoCBertForTokenClassification.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

## RoCBertForQuestionAnswering[[transformers.RoCBertForQuestionAnswering]]

#### transformers.RoCBertForQuestionAnswering[[transformers.RoCBertForQuestionAnswering]]

```python
transformers.RoCBertForQuestionAnswering(config: RoCBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L1542)

**매개변수:**

config ([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

SQuAD와 같은 추출형 질의응답 작업을 위해 상단에 스팬 분류 헤드가 있는 Roc Bert transformer (hidden-states 출력 위에 선형 레이어를 올려 `span start logits`과 `span end logits`을 계산).

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.RoCBertForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_shape_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_pronunciation_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, start_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roc_bert/modeling_roc_bert.py#L1554)

**매개변수:**

input_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids)

input_shape_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 어휘 형상의 입력 시퀀스 토큰 인덱스. 인덱스는 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_shape_ids)

input_pronunciation_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) : 발음 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input_pronunciation_ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다:  - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다.  [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다.  [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다.

start_positions (`torch.Tensor`, shape `(batch_size,)`, *선택 사항*) : 토큰 분류 손실을 계산하기 위해 라벨이 지정된 스팬의 시작 위치(인덱스)에 대한 라벨입니다. 위치는 시퀀스 길이(`sequence_length`)로 클램프됩니다. 시퀀스 범위를 벗어난 위치는 손실 계산에 반영되지 않습니다.

end_positions (`torch.Tensor`, shape `(batch_size,)`, *선택 사항*) : 토큰 분류 손실을 계산하기 위해 라벨이 지정된 스팬의 끝 위치(인덱스)에 대한 라벨입니다. 위치는 시퀀스 길이(`sequence_length`)로 클램프됩니다. 시퀀스 범위를 벗어난 위치는 손실 계산에 반영되지 않습니다.

**반환값:** [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

구성([RoCBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[RoCBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/ko/model_doc/roc_bert#transformers.RoCBertForQuestionAnswering)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`인, *선택*, `labels`가 제공될 때 반환) -- 전체 스팬 추출 손실은 시작 및 끝 위치의 Cross-Entropy 합입니다.
- **start_logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`) -- Span-start 점수 (SoftMax 적용 전).
- **end_logits** (shape `(batch_size, sequence_length)`의 `torch.Tensor`) -- Span-end 점수 (SoftMax 적용 전).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다.

예:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, RoCBertForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
>>> model = RoCBertForQuestionAnswering.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```