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# BigBirdPegasus

## Overview

BigBird モデルは、[Big Bird: Transformers for Longer Sequences](https://huggingface.co/papers/2007.14062) で提案されました。
ザヒール、マンジルとグルガネシュ、グルとダベイ、クマール・アヴィナヴァとエインズリー、ジョシュアとアルベルティ、クリスとオンタノン、
サンティアゴとファム、フィリップとラブラ、アニルードとワン、キーファンとヤン、リーなど。 BigBird は注目度が低い
BERT などの Transformer ベースのモデルをさらに長いシーケンスに拡張する、Transformer ベースのモデル。まばらに加えて
アテンションと同様に、BigBird は入力シーケンスにランダム アテンションだけでなくグローバル アテンションも適用します。理論的には、
まばらで全体的でランダムな注意を適用すると、完全な注意に近づくことが示されていますが、
長いシーケンスでは計算効率が大幅に向上します。より長いコンテキストを処理できる機能の結果として、
BigBird は、質問応答や
BERT または RoBERTa と比較した要約。

論文の要約は次のとおりです。

*BERT などのトランスフォーマーベースのモデルは、NLP で最も成功した深層学習モデルの 1 つです。
残念ながら、それらの中核的な制限の 1 つは、シーケンスに対する二次依存性 (主にメモリに関する) です。
完全な注意メカニズムによる長さです。これを解決するために、BigBird は、まばらな注意メカニズムを提案します。
この二次依存関係を線形に削減します。 BigBird がシーケンス関数の汎用近似器であることを示します。
チューリングは完全であるため、二次完全注意モデルのこれらの特性が保存されます。途中、私たちの
理論分析により、O(1) 個のグローバル トークン (CLS など) を持つ利点の一部が明らかになり、
スパース注意メカニズムの一部としてのシーケンス。提案されたスパース アテンションは、次の長さのシーケンスを処理できます。
同様のハードウェアを使用して以前に可能であったものの 8 倍。より長いコンテキストを処理できる機能の結果として、
BigBird は、質問応答や要約などのさまざまな NLP タスクのパフォーマンスを大幅に向上させます。私達も
ゲノミクスデータへの新しいアプリケーションを提案します。*

## Usage tips

- BigBird の注意がどのように機能するかについての詳細な説明については、[このブログ投稿](https://huggingface.co/blog/big-bird) を参照してください。
- BigBird には、**original_full** と **block_sparse** の 2 つの実装が付属しています。シーケンス長が 1024 未満の場合、次を使用します。
  **block_sparse** を使用してもメリットがないため、**original_full** を使用することをお勧めします。
- コードは現在、3 ブロックと 2 グローバル ブロックのウィンドウ サイズを使用しています。
- シーケンスの長さはブロック サイズで割り切れる必要があります。
- 現在の実装では **ITC** のみがサポートされています。
- 現在の実装では **num_random_blocks = 0** はサポートされていません。
- BigBirdPegasus は [PegasusTokenizer](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pegasus/tokenization_pegasus.py) を使用します。
- BigBird は絶対位置埋め込みを備えたモデルであるため、通常は入力を右側にパディングすることをお勧めします。
  左。

元のコードは [こちら](https://github.com/google-research/bigbird) にあります。

## ドキュメント リソース

- [テキスト分類タスクガイド(英語版)](../../en/tasks/sequence_classification)
- [質問回答タスク ガイド](../tasks/question_answering)
- [因果言語モデリング タスク ガイド](../tasks/language_modeling)
- [翻訳タスクガイド](../tasks/translation)
- [要約タスクガイド](../tasks/summarization)

## BigBirdPegasusConfig

[[autodoc]] BigBirdPegasusConfig
    - all

## BigBirdPegasusModel

[[autodoc]] BigBirdPegasusModel
    - forward

## BigBirdPegasusForConditionalGeneration

[[autodoc]] BigBirdPegasusForConditionalGeneration
    - forward

## BigBirdPegasusForSequenceClassification

[[autodoc]] BigBirdPegasusForSequenceClassification
    - forward

## BigBirdPegasusForQuestionAnswering

[[autodoc]] BigBirdPegasusForQuestionAnswering
    - forward

## BigBirdPegasusForCausalLM

[[autodoc]] BigBirdPegasusForCausalLM
    - forward
