# SqueezeBERT

## 개요

SqueezeBERT 모델은 Forrest N. Iandola, Albert E. Shaw, Ravi Krishna, Kurt W. Keutzer가 [SqueezeBERT: What can computer vision teach NLP about efficient neural networks?](https://huggingface.co/papers/2006.11316)에서 제안했습니다. 이는 BERT 모델과 유사한 양방향 transformer입니다. BERT 아키텍처와 SqueezeBERT 아키텍처의 주요 차이점은 SqueezeBERT가 Q, K, V 및 FFN 레이어에서 완전 연결 계층 대신 [grouped convolutions](https://blog.yani.io/filter-group-tutorial)을 사용한다는 것입니다.

해당 논문의 초록은 다음과 같습니다:

*사람들은 매일 수천억 건의 메시지를 읽고 씁니다. 또한 대규모 데이터셋, 대규모 컴퓨팅 시스템, 그리고 더 나은 신경망 모델의 가용성 덕분에 자연어 처리(NLP) 기술은 이러한 메시지를 이해하고, 교정하고, 정리하는 데 있어 상당한 진전을 이루었습니다. 따라서 웹 사용자, 소셜 네트워크, 그리고 비즈니스를 돕기 위해 NLP를 수많은 애플리케이션에 배포할 수 있는 상당한 기회가 있습니다. 특히, 우리는 스마트폰과 기타 모바일 기기를 대규모로 NLP 모델을 배포하는 데 있어 핵심 플랫폼으로 간주합니다. 그러나 오늘날 BERT와 RoBERTa와 같이 정확도가 높은 NLP 신경망 모델은 계산 비용이 매우 높으며, BERT-base은 Pixel 3 스마트폰에서 텍스트 스니펫을 분류하는 데 1.7초가 걸립니다. 이 연구에서 우리는 그룹 컨볼루션과 같은 방법이 컴퓨터 비전 네트워크에서 상당한 속도 향상을 가져왔지만, 이러한 기술의 많은 부분이 NLP 신경망 설계자들에 의해 채택되지 않았다는 것을 관찰합니다. 우리는 셀프 어텐션 레이어의 여러 연산을 그룹 컨볼루션으로 대체하는 방법을 시연하고, 이 기술을 GLUE 테스트 세트에서 경쟁력 있는 정확도를 달성하면서 Pixel 3에서 BERT-base보다 4.3배 빠르게 실행되는 SqueezeBERT라는 새로운 네트워크 아키텍처에 사용합니다. SqueezeBERT 코드가 공개될 예정입니다.*

이 모델은 [forresti](https://huggingface.co/forresti)에 의해 기여되었습니다.

## 사용 팁

- SqueezeBERT는 절대 위치 임베딩을 사용하는 모델이므로, 일반적으로 왼쪽이 아닌 오른쪽으로 입력을 패딩하는 것이 권장됩니다.
- SqueezeBERT는 BERT와 유사하여 masked language modeling(MLM) 목적 함수에 의존합니다. 따라서 masked token 예측 및 일반적인 NLU 작업에서 효율적이지만, 텍스트 생성에는 최적화되어 있지 않습니다. 해당 측면에서는 causal language modeling(CLM) 목적 함수로 학습된 모델이 더 우수합니다.
- 시퀀스 분류 작업에서 파인튜닝을 수행할 때 최적의 결과를 얻으려면 *squeezebert/squeezebert-mnli-headless* 체크포인트를 시작점으로 사용하는 것이 좋습니다.

## 리소스

- [텍스트 분류 작업 가이드](../tasks/sequence_classification)
- [토큰 분류 작업 가이드](../tasks/token_classification)
- [질문 답변 작업 가이드](../tasks/question_answering)
- [마스크 언어 모델링 작업 가이드](../tasks/masked_language_modeling)
- [다중 선택 작업 가이드](../tasks/multiple_choice)

## SqueezeBertConfig[[transformers.SqueezeBertConfig]]

#### transformers.SqueezeBertConfig[[transformers.SqueezeBertConfig]]

```python
transformers.SqueezeBertConfig(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, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, embedding_size: int = 768, q_groups: int = 4, k_groups: int = 4, v_groups: int = 4, post_attention_groups: int = 1, intermediate_groups: int = 4, output_groups: int = 4, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/configuration_squeezebert.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.

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

bos_token_id (`int`, *선택 사항*) : 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *선택*) : 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다.

embedding_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `768`) : 임베딩 및 숨겨진 상태의 차원.

q_groups (`int`, *선택 사항*, 기본값 4) : Q 레이어의 그룹 수입니다.

k_groups (`int`, *선택 사항*, 기본값 4) : K 레이어의 그룹 수입니다.

v_groups (`int`, *선택 사항*, 기본값 4) : V 레이어의 그룹 수입니다.

post_attention_groups (`int`, *선택 사항*, 기본값 1) : 첫 번째 피드 포워드 네트워크 레이어의 그룹 수입니다.

intermediate_groups (`int`, *선택 사항*, 기본값 4) : 두 번째 피드 포워드 네트워크 레이어의 그룹 수입니다.

output_groups (`int`, *선택 사항*, 기본값 4) : 세 번째 피드 포워드 네트워크 레이어의 그룹 수입니다.

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

이것은 SqueezeBertModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Squeezebert 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [squeezebert/squeezebert-uncased](https://huggingface.co/squeezebert/squeezebert-uncased)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 SqueezeBertConfig, SqueezeBertModel

>>> # Initializing a SqueezeBERT configuration
>>> configuration = SqueezeBertConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration above
>>> model = SqueezeBertModel(configuration)

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

## SqueezeBertTokenizer[[transformers.BertTokenizer]]

#### transformers.BertTokenizer[[transformers.BertTokenizer]]

```python
transformers.BertTokenizer(vocab: str | dict[str, int] | None = None, do_lower_case: bool = True, unk_token: str = '[UNK]', sep_token: str = '[SEP]', pad_token: str = '[PAD]', cls_token: str = '[CLS]', mask_token: str = '[MASK]', tokenize_chinese_chars: bool = True, strip_accents: bool | None = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bert/tokenization_bert.py#L41)

**매개변수:**

vocab (`str` 또는 `dict[str, int]`, *선택 사항*) : 사용자 정의 어휘 사전. 제공되지 않으면 `vocab_file`에서 어휘가 로드됩니다.

do_lower_case (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 토큰화할 때 입력을 소문자로 변환할지 여부입니다.

unk_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[UNK]"`) : 알려지지 않은 토큰입니다. 어휘에 없는 토큰은 ID로 변환할 수 없으므로 대신 이 토큰으로 설정됩니다.

sep_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[SEP]"`) : 여러 시퀀스로 시퀀스를 구성할 때 사용되는 구분자 토큰입니다. 예를 들어 시퀀스 분류의 경우 두 시퀀스, 질의응답의 경우 텍스트와 질문 사이에 사용됩니다. 특수 토큰으로 구성된 시퀀스의 마지막 토큰으로도 사용됩니다.

pad_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[PAD]"`) : 패딩에 사용되는 토큰입니다. 예를 들어, 길이가 다른 시퀀스를 배치할 때 사용됩니다.

cls_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[CLS]"`) : 시퀀스 분류(토큰별 분류가 아닌 전체 시퀀스에 대한 분류)를 수행할 때 사용되는 분류기 토큰입니다. 특수 토큰을 사용하여 시퀀스를 구성할 경우 시퀀스의 첫 번째 토큰입니다.

mask_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[MASK]"`) : 값을 마스킹하는 데 사용되는 토큰입니다. 이는 masked language modeling으로 이 모델을 학습할 때 사용되는 토큰이며, 모델이 예측을 시도하는 대상이 되는 토큰입니다.

tokenize_chinese_chars (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 중국어 문자를 토큰화할지 여부.

strip_accents (`bool`, *선택 사항*) : 모든 악센트를 제거할지 여부입니다. 이 옵션이 지정되지 않으면 `lowercase`의 값에 의해 결정됩니다(원본 BERT와 동일).

HuggingFace의 tokenizers 라이브러리를 기반으로 하는 BERT 토크나이저를 구성합니다. WordPiece 기반입니다.

이 토크나이저는 대부분의 주요 메서드를 포함하는 [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ko/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend)에서 상속됩니다. 해당 메서드에 대한 자세한 정보는 이 상위 클래스를 참고하세요.

#### get_special_tokens_mask[[transformers.BertTokenizer.get_special_tokens_mask]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_base.py#L1338)

**매개변수:**

token_ids_0 : (이미 포맷된) 시퀀스의 ID 목록.

token_ids_1 : `already_has_special_tokens=True`인 경우 사용되지 않습니다. 이 경우 None이어야 합니다.

already_has_special_tokens : 시퀀스가 이미 특수 토큰으로 포맷되어 있는지 여부.

**반환값:** [0, 1] 범위의 정수 목록

특수 토큰은 1, 시퀀스 토큰은 0입니다.

…

빠른 토크나이저의 경우, 데이터 콜레이터는 이미 포맷된 시퀀스에 대한 마스크를 생성하기 위해 `already_has_special_tokens=True`를 전달하여 이 메서드를 호출합니다. 이 경우 `all_special_ids`에 대한 멤버십을 확인하여 마스크를 계산합니다.

#### save_vocabulary[[transformers.BertTokenizer.save_vocabulary]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_tokenizers.py#L546)

## SqueezeBertTokenizerFast[[transformers.BertTokenizer]]

#### transformers.BertTokenizer[[transformers.BertTokenizer]]

```python
transformers.BertTokenizer(vocab: str | dict[str, int] | None = None, do_lower_case: bool = True, unk_token: str = '[UNK]', sep_token: str = '[SEP]', pad_token: str = '[PAD]', cls_token: str = '[CLS]', mask_token: str = '[MASK]', tokenize_chinese_chars: bool = True, strip_accents: bool | None = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bert/tokenization_bert.py#L41)

**매개변수:**

vocab (`str` 또는 `dict[str, int]`, *선택 사항*) : 사용자 정의 어휘 사전. 제공되지 않으면 `vocab_file`에서 어휘가 로드됩니다.

do_lower_case (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 토큰화할 때 입력을 소문자로 변환할지 여부입니다.

unk_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[UNK]"`) : 알려지지 않은 토큰입니다. 어휘에 없는 토큰은 ID로 변환할 수 없으므로 대신 이 토큰으로 설정됩니다.

sep_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[SEP]"`) : 여러 시퀀스로 시퀀스를 구성할 때 사용되는 구분자 토큰입니다. 예를 들어 시퀀스 분류의 경우 두 시퀀스, 질의응답의 경우 텍스트와 질문 사이에 사용됩니다. 특수 토큰으로 구성된 시퀀스의 마지막 토큰으로도 사용됩니다.

pad_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[PAD]"`) : 패딩에 사용되는 토큰입니다. 예를 들어, 길이가 다른 시퀀스를 배치할 때 사용됩니다.

cls_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[CLS]"`) : 시퀀스 분류(토큰별 분류가 아닌 전체 시퀀스에 대한 분류)를 수행할 때 사용되는 분류기 토큰입니다. 특수 토큰을 사용하여 시퀀스를 구성할 경우 시퀀스의 첫 번째 토큰입니다.

mask_token (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"[MASK]"`) : 값을 마스킹하는 데 사용되는 토큰입니다. 이는 masked language modeling으로 이 모델을 학습할 때 사용되는 토큰이며, 모델이 예측을 시도하는 대상이 되는 토큰입니다.

tokenize_chinese_chars (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 중국어 문자를 토큰화할지 여부.

strip_accents (`bool`, *선택 사항*) : 모든 악센트를 제거할지 여부입니다. 이 옵션이 지정되지 않으면 `lowercase`의 값에 의해 결정됩니다(원본 BERT와 동일).

HuggingFace의 tokenizers 라이브러리를 기반으로 하는 BERT 토크나이저를 구성합니다. WordPiece 기반입니다.

이 토크나이저는 대부분의 주요 메서드를 포함하는 [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ko/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend)에서 상속됩니다. 해당 메서드에 대한 자세한 정보는 이 상위 클래스를 참고하세요.

## SqueezeBertModel[[transformers.SqueezeBertModel]]

#### transformers.SqueezeBertModel[[transformers.SqueezeBertModel]]

```python
transformers.SqueezeBertModel(config: SqueezeBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L418)

**매개변수:**

config ([SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig)) : 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.

Model은 특정 헤드가 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 기본 Squeezebert입니다.

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.SqueezeBertModel.forward]]

```python
forward(input_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, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L435)

**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)

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.

output_attentions (`bool`, *선택 사항*) : 모든 어텐션 레이어의 어텐션 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 `attentions`를 참조하세요.

output_hidden_states (`bool`, *선택 사항*) : 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 `hidden_states` 항목을 참조하세요.

return_dict (`bool`, *선택 사항*) : 일반 튜플 대신 [ModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)를 반환할지 여부.

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

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

[SqueezeBertModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertModel)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.

## SqueezeBertForMaskedLM[[transformers.SqueezeBertForMaskedLM]]

#### transformers.SqueezeBertForMaskedLM[[transformers.SqueezeBertForMaskedLM]]

```python
transformers.SqueezeBertForMaskedLM(config: SqueezeBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L503)

**매개변수:**

config ([SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig)) : 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 Squeezebert 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.SqueezeBertForMaskedLM.forward]]

```python
forward(input_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, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L525)

**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)

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*) : 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.

output_attentions (`bool`, *선택 사항*) : 모든 어텐션 레이어의 어텐션 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 `attentions`를 참조하세요.

output_hidden_states (`bool`, *선택 사항*) : 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 `hidden_states` 항목을 참조하세요.

return_dict (`bool`, *선택 사항*) : 일반 튜플 대신 [ModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)를 반환할지 여부.

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

구성([SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig))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).

[SqueezeBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForMaskedLM)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, SqueezeBertForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased")
>>> model = SqueezeBertForMaskedLM.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased")

>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <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)
...

>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-<mask> tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)

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

## SqueezeBertForSequenceClassification[[transformers.SqueezeBertForSequenceClassification]]

#### transformers.SqueezeBertForSequenceClassification[[transformers.SqueezeBertForSequenceClassification]]

```python
transformers.SqueezeBertForSequenceClassification(config: SqueezeBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L578)

**매개변수:**

config ([SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig)) : 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.

SqueezeBERT 모델은 풀링된 출력 위에 선형 레이어를 올려놓은 시퀀스 분류/회귀 헤드를 갖춘 transformer입니다. 예를 들어 GLUE 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.SqueezeBertForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_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, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L591)

**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)

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.

output_attentions (`bool`, *선택 사항*) : 모든 어텐션 레이어의 어텐션 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 `attentions`를 참조하세요.

output_hidden_states (`bool`, *선택 사항*) : 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 `hidden_states` 항목을 참조하세요.

return_dict (`bool`, *선택 사항*) : 일반 튜플 대신 [ModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)를 반환할지 여부.

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

구성([SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig))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).

[SqueezeBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForSequenceClassification)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, SqueezeBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased")
>>> model = SqueezeBertForSequenceClassification.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased")

>>> 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 = SqueezeBertForSequenceClassification.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased", 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, SqueezeBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased")
>>> model = SqueezeBertForSequenceClassification.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased", 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 = SqueezeBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "squeezebert/squeezebert-uncased", 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
```

## SqueezeBertForMultipleChoice[[transformers.SqueezeBertForMultipleChoice]]

#### transformers.SqueezeBertForMultipleChoice[[transformers.SqueezeBertForMultipleChoice]]

```python
transformers.SqueezeBertForMultipleChoice(config: SqueezeBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L659)

**매개변수:**

config ([SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig)) : 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 Squeezebert 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.SqueezeBertForMultipleChoice.forward]]

```python
forward(input_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, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L670)

**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)

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 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대한 더 세밀한 제어가 필요한 경우 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)

output_attentions (`bool`, *선택 사항*) : 모든 어텐션 레이어의 어텐션 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 `attentions`를 참조하세요.

output_hidden_states (`bool`, *선택 사항*) : 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 `hidden_states` 항목을 참조하세요.

return_dict (`bool`, *선택 사항*) : 일반 튜플 대신 [ModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)를 반환할지 여부.

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

구성([SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig))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).

[SqueezeBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForMultipleChoice)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, SqueezeBertForMultipleChoice
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased")
>>> model = SqueezeBertForMultipleChoice.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased")

>>> 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
```

## SqueezeBertForTokenClassification[[transformers.SqueezeBertForTokenClassification]]

#### transformers.SqueezeBertForTokenClassification[[transformers.SqueezeBertForTokenClassification]]

```python
transformers.SqueezeBertForTokenClassification(config: SqueezeBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L758)

**매개변수:**

config ([SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig)) : 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 Squeezebert transformer (hidden-states 출력 위에 선형 레이어가 있는 형태)으로, 예를 들어 Named-Entity-Recognition(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.SqueezeBertForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_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, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L770)

**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)

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.

output_attentions (`bool`, *선택 사항*) : 모든 어텐션 레이어의 어텐션 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 `attentions`를 참조하세요.

output_hidden_states (`bool`, *선택 사항*) : 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 `hidden_states` 항목을 참조하세요.

return_dict (`bool`, *선택 사항*) : 일반 튜플 대신 [ModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)를 반환할지 여부.

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

구성([SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig))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).

[SqueezeBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForTokenClassification)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, SqueezeBertForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased")
>>> model = SqueezeBertForTokenClassification.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased")

>>> 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)
...
```

## SqueezeBertForQuestionAnswering[[transformers.SqueezeBertForQuestionAnswering]]

#### transformers.SqueezeBertForQuestionAnswering[[transformers.SqueezeBertForQuestionAnswering]]

```python
transformers.SqueezeBertForQuestionAnswering(config: SqueezeBertConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L820)

**매개변수:**

config ([SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig)) : 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 Squeezebert transformer 위에 스팬 분류 헤드를 적용한 모델(숨겨진 상태 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.SqueezeBertForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_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, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/squeezebert/modeling_squeezebert.py#L831)

**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)

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.

output_attentions (`bool`, *선택 사항*) : 모든 어텐션 레이어의 어텐션 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 `attentions`를 참조하세요.

output_hidden_states (`bool`, *선택 사항*) : 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 `hidden_states` 항목을 참조하세요.

return_dict (`bool`, *선택 사항*) : 일반 튜플 대신 [ModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)를 반환할지 여부.

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

구성([SqueezeBertConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertConfig))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).

[SqueezeBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/ko/model_doc/squeezebert#transformers.SqueezeBertForQuestionAnswering)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, SqueezeBertForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased")
>>> model = SqueezeBertForQuestionAnswering.from_pretrained("squeezebert/squeezebert-uncased")

>>> 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)
...
```