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-->

# 객관식 문제[[multiple-choice]]

[[open-in-colab]]

객관식 과제는 문맥과 함께 여러 개의 후보 답변이 제공되고 모델이 정답을 선택하도록 학습된다는 점을 제외하면 질의응답과 유사합니다.

진행하는 방법은 아래와 같습니다:

1. [SWAG](https://huggingface.co/datasets/swag) 데이터 세트의 'regular' 구성으로 [BERT](https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased)를 미세 조정하여 여러 옵션과 일부 컨텍스트가 주어졌을 때 가장 적합한 답을 선택합니다.
2. 추론에 미세 조정된 모델을 사용합니다.

<Tip>
이 튜토리얼에서 설명하는 작업은 다음 모델 아키텍처에서 지원됩니다:

<!--This tip is automatically generated by `make fix-copies`, do not fill manually!-->

[ALBERT](../model_doc/albert), [BERT](../model_doc/bert), [BigBird](../model_doc/big_bird), [CamemBERT](../model_doc/camembert), [CANINE](../model_doc/canine), [ConvBERT](../model_doc/convbert), [Data2VecText](../model_doc/data2vec-text), [DeBERTa-v2](../model_doc/deberta-v2), [DistilBERT](../model_doc/distilbert), [ELECTRA](../model_doc/electra), [ERNIE](../model_doc/ernie), [ErnieM](../model_doc/ernie_m), [FlauBERT](../model_doc/flaubert), [FNet](../model_doc/fnet), [Funnel Transformer](../model_doc/funnel), [I-BERT](../model_doc/ibert), [Longformer](../model_doc/longformer), [LUKE](../model_doc/luke), [MEGA](../model_doc/mega), [Megatron-BERT](../model_doc/megatron-bert), [MobileBERT](../model_doc/mobilebert), [MPNet](../model_doc/mpnet), [Nezha](../model_doc/nezha), [Nyströmformer](../model_doc/nystromformer), [QDQBert](../model_doc/qdqbert), [RemBERT](../model_doc/rembert), [RoBERTa](../model_doc/roberta), [RoBERTa-PreLayerNorm](../model_doc/roberta-prelayernorm), [RoCBert](../model_doc/roc_bert), [RoFormer](../model_doc/roformer), [SqueezeBERT](../model_doc/squeezebert), [XLM](../model_doc/xlm), [XLM-RoBERTa](../model_doc/xlm-roberta), [XLM-RoBERTa-XL](../model_doc/xlm-roberta-xl), [XLNet](../model_doc/xlnet), [X-MOD](../model_doc/xmod), [YOSO](../model_doc/yoso)

<!--End of the generated tip-->

</Tip>

시작하기 전에 필요한 라이브러리가 모두 설치되어 있는지 확인하세요:

```bash
pip install transformers datasets evaluate
```

모델을 업로드하고 커뮤니티와 공유할 수 있도록 허깅페이스 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 메시지가 표시되면 토큰을 입력하여 로그인합니다:

```py
>>> from huggingface_hub import notebook_login

>>> notebook_login()
```

## SWAG 데이터 세트 가져오기[[load-swag-dataset]]

먼저 🤗 Datasets  라이브러리에서 SWAG 데이터셋의 '일반' 구성을 가져옵니다:

```py
>>> from datasets import load_dataset

>>> swag = load_dataset("swag", "regular")
```

이제 데이터를 살펴봅니다:

```py
>>> swag["train"][0]
{'ending0': 'passes by walking down the street playing their instruments.',
 'ending1': 'has heard approaching them.',
 'ending2': "arrives and they're outside dancing and asleep.",
 'ending3': 'turns the lead singer watches the performance.',
 'fold-ind': '3416',
 'gold-source': 'gold',
 'label': 0,
 'sent1': 'Members of the procession walk down the street holding small horn brass instruments.',
 'sent2': 'A drum line',
 'startphrase': 'Members of the procession walk down the street holding small horn brass instruments. A drum line',
 'video-id': 'anetv_jkn6uvmqwh4'}
```

여기에는 많은 필드가 있는 것처럼 보이지만 실제로는 매우 간단합니다:

- `sent1` 및 `sent2`: 이 필드는 문장이 어떻게 시작되는지 보여주며, 이 두 필드를 합치면 `시작 구절(startphrase)` 필드가 됩니다.
- `종료 구절(ending)`: 문장이 어떻게 끝날 수 있는지에 대한 가능한 종료 구절를 제시하지만 그 중 하나만 정답입니다.
- `레이블(label)`: 올바른 문장 종료 구절을 식별합니다.

## 전처리[[preprocess]]

다음 단계는 문장의 시작과 네 가지 가능한 구절을 처리하기 위해 BERT 토크나이저를 불러옵니다:

```py
>>> from transformers import AutoTokenizer

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
```

생성하려는 전처리 함수는 다음과 같아야 합니다:

1. `sent1` 필드를 네 개 복사한 다음 각각을 `sent2`와 결합하여 문장이 시작되는 방식을 재현합니다.
2. `sent2`를 네 가지 가능한 문장 구절 각각과 결합합니다.
3. 이 두 목록을 토큰화할 수 있도록 평탄화(flatten)하고, 각 예제에 해당하는 `input_ids`, `attention_mask` 및 `labels` 필드를 갖도록 다차원화(unflatten) 합니다.

```py
>>> ending_names = ["ending0", "ending1", "ending2", "ending3"]


>>> def preprocess_function(examples):
...     first_sentences = [[context] * 4 for context in examples["sent1"]]
...     question_headers = examples["sent2"]
...     second_sentences = [
...         [f"{header} {examples[end][i]}" for end in ending_names] for i, header in enumerate(question_headers)
...     ]

...     first_sentences = sum(first_sentences, [])
...     second_sentences = sum(second_sentences, [])

...     tokenized_examples = tokenizer(first_sentences, second_sentences, truncation=True)
...     return {k: [v[i : i + 4] for i in range(0, len(v), 4)] for k, v in tokenized_examples.items()}
```

전체 데이터 집합에 전처리 기능을 적용하려면 🤗 Datasets [`~datasets.Dataset.map`] 메소드를 사용합니다. `batched=True`를 설정하여 데이터 집합의 여러 요소를 한 번에 처리하면 `map` 함수의 속도를 높일 수 있습니다:

```py
tokenized_swag = swag.map(preprocess_function, batched=True)
```

🤗 Transformers에는 객관식용 데이터 콜레이터가 없으므로 예제 배치를 만들려면 [`DataCollatorWithPadding`]을 조정해야 합니다. 데이터 정렬 중에 전체 데이터 집합을 최대 길이로 패딩하는 대신 배치 중 가장 긴 길이로 문장을 *동적 패딩*하는 것이 더 효율적입니다.

`DataCollatorForMultipleChoice`는 모든 모델 입력을 평탄화하고 패딩을 적용하며 그 결과를 결과를 다차원화합니다:

<frameworkcontent>
<pt>
```py
>>> from dataclasses import dataclass
>>> from transformers.tokenization_utils_base import PreTrainedTokenizerBase, PaddingStrategy
>>> from typing import Optional, Union
>>> import torch


>>> @dataclass
... class DataCollatorForMultipleChoice:
...     """
...     Data collator that will dynamically pad the inputs for multiple choice received.
...     """

...     tokenizer: PreTrainedTokenizerBase
...     padding: Union[bool, str, PaddingStrategy] = True
...     max_length: Optional[int] = None
...     pad_to_multiple_of: Optional[int] = None

...     def __call__(self, features):
...         label_name = "label" if "label" in features[0].keys() else "labels"
...         labels = [feature.pop(label_name) for feature in features]
...         batch_size = len(features)
...         num_choices = len(features[0]["input_ids"])
...         flattened_features = [
...             [{k: v[i] for k, v in feature.items()} for i in range(num_choices)] for feature in features
...         ]
...         flattened_features = sum(flattened_features, [])

...         batch = self.tokenizer.pad(
...             flattened_features,
...             padding=self.padding,
...             max_length=self.max_length,
...             pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of,
...             return_tensors="pt",
...         )

...         batch = {k: v.view(batch_size, num_choices, -1) for k, v in batch.items()}
...         batch["labels"] = torch.tensor(labels, dtype=torch.int64)
...         return batch
```
</pt>
<tf>
```py
>>> from dataclasses import dataclass
>>> from transformers.tokenization_utils_base import PreTrainedTokenizerBase, PaddingStrategy
>>> from typing import Optional, Union
>>> import tensorflow as tf


>>> @dataclass
... class DataCollatorForMultipleChoice:
...     """
...     Data collator that will dynamically pad the inputs for multiple choice received.
...     """

...     tokenizer: PreTrainedTokenizerBase
...     padding: Union[bool, str, PaddingStrategy] = True
...     max_length: Optional[int] = None
...     pad_to_multiple_of: Optional[int] = None

...     def __call__(self, features):
...         label_name = "label" if "label" in features[0].keys() else "labels"
...         labels = [feature.pop(label_name) for feature in features]
...         batch_size = len(features)
...         num_choices = len(features[0]["input_ids"])
...         flattened_features = [
...             [{k: v[i] for k, v in feature.items()} for i in range(num_choices)] for feature in features
...         ]
...         flattened_features = sum(flattened_features, [])

...         batch = self.tokenizer.pad(
...             flattened_features,
...             padding=self.padding,
...             max_length=self.max_length,
...             pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of,
...             return_tensors="tf",
...         )

...         batch = {k: tf.reshape(v, (batch_size, num_choices, -1)) for k, v in batch.items()}
...         batch["labels"] = tf.convert_to_tensor(labels, dtype=tf.int64)
...         return batch
```
</tf>
</frameworkcontent>

## 평가 하기[[evaluate]]

훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗[Evaluate](https://huggingface.co/docs/evaluate/index) 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 [accuracy](https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/accuracy) 지표를 가져옵니다(🤗 Evaluate [둘러보기](https://huggingface.co/docs/evaluate/a_quick_tour)를 참조하여 지표를 가져오고 계산하는 방법에 대해 자세히 알아보세요):

```py
>>> import evaluate

>>> accuracy = evaluate.load("accuracy")
```

그리고 예측과 레이블을 [`~evaluate.EvaluationModule.compute`]에 전달하여 정확도를 계산하는 함수를 만듭니다:

```py
>>> import numpy as np


>>> def compute_metrics(eval_pred):
...     predictions, labels = eval_pred
...     predictions = np.argmax(predictions, axis=1)
...     return accuracy.compute(predictions=predictions, references=labels)
```

이제 `compute_metrics` 함수를 사용할 준비가 되었으며, 훈련을 설정할 때 이 함수로 돌아가게 됩니다.

## 훈련 하기[[train]]

<frameworkcontent>
<pt>
<Tip>

[`Trainer`]로 모델을 미세 조정하는 데 익숙하지 않다면 기본 튜토리얼 [여기](../training#train-with-pytorch-trainer)를 살펴보세요!

</Tip>

이제 모델 훈련을 시작할 준비가 되었습니다! [`AutoModelForMultipleChoice`]로 BERT를 로드합니다:

```py
>>> from transformers import AutoModelForMultipleChoice, TrainingArguments, Trainer

>>> model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
```

이제 세 단계만 남았습니다:

1. 훈련 하이퍼파라미터를 [`TrainingArguments`]에 정의합니다. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는 `output_dir`입니다. `push_to_hub=True`를 설정하여 이 모델을 허브에 푸시합니다(모델을 업로드하려면 허깅 페이스에 로그인해야 합니다). 각 에폭이 끝날 때마다 [`Trainer`]가 정확도를 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다.
2. 모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터, `compute_metrics` 함수와 함께 훈련 인자를 [`Trainer`]에 전달합니다.
3. [`~Trainer.train`]을 사용하여 모델을 미세 조정합니다.

```py
>>> training_args = TrainingArguments(
...     output_dir="my_awesome_swag_model",
...     evaluation_strategy="epoch",
...     save_strategy="epoch",
...     load_best_model_at_end=True,
...     learning_rate=5e-5,
...     per_device_train_batch_size=16,
...     per_device_eval_batch_size=16,
...     num_train_epochs=3,
...     weight_decay=0.01,
...     push_to_hub=True,
... )

>>> trainer = Trainer(
...     model=model,
...     args=training_args,
...     train_dataset=tokenized_swag["train"],
...     eval_dataset=tokenized_swag["validation"],
...     tokenizer=tokenizer,
...     data_collator=DataCollatorForMultipleChoice(tokenizer=tokenizer),
...     compute_metrics=compute_metrics,
... )

>>> trainer.train()
```

훈련이 완료되면 모든 사람이 모델을 사용할 수 있도록 [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] 메소드를 사용하여 모델을 허브에 공유하세요:

```py
>>> trainer.push_to_hub()
```
</pt>
<tf>
<Tip>

Keras로 모델을 미세 조정하는 데 익숙하지 않다면 기본 튜토리얼 [여기](../training#train-a-tensorflow-model-with-keras)를 살펴보시기 바랍니다!

</Tip>
TensorFlow에서 모델을 미세 조정하려면 최적화 함수, 학습률 스케쥴 및 몇 가지 학습 하이퍼파라미터를 설정하는 것부터 시작하세요:

```py
>>> from transformers import create_optimizer

>>> batch_size = 16
>>> num_train_epochs = 2
>>> total_train_steps = (len(tokenized_swag["train"]) // batch_size) * num_train_epochs
>>> optimizer, schedule = create_optimizer(init_lr=5e-5, num_warmup_steps=0, num_train_steps=total_train_steps)
```

그리고 [`TFAutoModelForMultipleChoice`]로 BERT를 가져올 수 있습니다:

```py
>>> from transformers import TFAutoModelForMultipleChoice

>>> model = TFAutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
```

[`~transformers.TFPreTrainedModel.prepare_tf_dataset`]을 사용하여 데이터 세트를 `tf.data.Dataset` 형식으로 변환합니다:

```py
>>> data_collator = DataCollatorForMultipleChoice(tokenizer=tokenizer)
>>> tf_train_set = model.prepare_tf_dataset(
...     tokenized_swag["train"],
...     shuffle=True,
...     batch_size=batch_size,
...     collate_fn=data_collator,
... )

>>> tf_validation_set = model.prepare_tf_dataset(
...     tokenized_swag["validation"],
...     shuffle=False,
...     batch_size=batch_size,
...     collate_fn=data_collator,
... )
```

[`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method)을 사용하여 훈련 모델을 구성합니다:

```py
>>> model.compile(optimizer=optimizer)
```

훈련을 시작하기 전에 설정해야 할 마지막 두 가지는 예측의 정확도를 계산하고 모델을 허브로 푸시하는 방법을 제공하는 것입니다. 이 두 가지 작업은 모두 [Keras 콜백](../main_classes/keras_callbacks)을 사용하여 수행할 수 있습니다.

`compute_metrics`함수를 [`~transformers.KerasMetricCallback`]에 전달하세요:

```py
>>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback

>>> metric_callback = KerasMetricCallback(metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_validation_set)
```

모델과 토크나이저를 업로드할 위치를 [`~transformers.PushToHubCallback`]에서 지정하세요:

```py
>>> from transformers.keras_callbacks import PushToHubCallback

>>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback(
...     output_dir="my_awesome_model",
...     tokenizer=tokenizer,
... )
```

그리고 콜백을 함께 묶습니다:

```py
>>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback]
```

이제 모델 훈련을 시작합니다! 훈련 및 검증 데이터 세트, 에폭 수, 콜백을 사용하여 [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#fit-method)을 호출하고 모델을 미세 조정합니다:

```py
>>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_validation_set, epochs=2, callbacks=callbacks)
```

훈련이 완료되면 모델이 자동으로 허브에 업로드되어 누구나 사용할 수 있습니다!
</tf>
</frameworkcontent>


<Tip>

객관식 모델을 미세 조정하는 방법에 대한 보다 심층적인 예는 아래 문서를 참조하세요.
[PyTorch notebook](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/multiple_choice.ipynb)
또는 [TensorFlow notebook](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/multiple_choice-tf.ipynb).

</Tip>

## 추론 하기[[inference]]

이제 모델을 미세 조정했으니 추론에 사용할 수 있습니다!

텍스트와 두 개의 후보 답안을 작성합니다:

```py
>>> prompt = "France has a bread law, Le Décret Pain, with strict rules on what is allowed in a traditional baguette."
>>> candidate1 = "The law does not apply to croissants and brioche."
>>> candidate2 = "The law applies to baguettes."
```

<frameworkcontent>
<pt>
각 프롬프트와 후보 답변 쌍을 토큰화하여 PyTorch 텐서를 반환합니다. 또한 `labels`을 생성해야 합니다:

```py
>>> from transformers import AutoTokenizer

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("my_awesome_swag_model")
>>> inputs = tokenizer([[prompt, candidate1], [prompt, candidate2]], return_tensors="pt", padding=True)
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0)
```

입력과 레이블을 모델에 전달하고 `logits`을 반환합니다:

```py
>>> from transformers import AutoModelForMultipleChoice

>>> model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("my_awesome_swag_model")
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in inputs.items()}, labels=labels)
>>> logits = outputs.logits
```

가장 높은 확률을 가진 클래스를 가져옵니다:

```py
>>> predicted_class = logits.argmax().item()
>>> predicted_class
'0'
```
</pt>
<tf>
각 프롬프트와 후보 답안 쌍을 토큰화하여 텐서플로 텐서를 반환합니다:

```py
>>> from transformers import AutoTokenizer

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("my_awesome_swag_model")
>>> inputs = tokenizer([[prompt, candidate1], [prompt, candidate2]], return_tensors="tf", padding=True)
```

모델에 입력을 전달하고 `logits`를 반환합니다:

```py
>>> from transformers import TFAutoModelForMultipleChoice

>>> model = TFAutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("my_awesome_swag_model")
>>> inputs = {k: tf.expand_dims(v, 0) for k, v in inputs.items()}
>>> outputs = model(inputs)
>>> logits = outputs.logits
```

가장 높은 확률을 가진 클래스를 가져옵니다:

```py
>>> predicted_class = int(tf.math.argmax(logits, axis=-1)[0])
>>> predicted_class
'0'
```
</tf>
</frameworkcontent>
