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| # Relleno y truncamiento | |
| Las entradas agrupadas por lotes (batched) suelen tener longitudes diferentes, por lo que no se pueden convertir en tensores de tamaño fijo. El relleno (también conocido como "Padding") y el truncamiento (conocido como "Truncation") son estrategias para abordar este problema y crear tensores rectangulares a partir de lotes de longitudes variables. El relleno agrega un **padding token** especial para garantizar que las secuencias más cortas tengan la misma longitud que la secuencia más larga en un lote o la longitud máxima aceptada por el modelo. El truncamiento funciona en la otra dirección al truncar secuencias largas. | |
| En la mayoría de los casos, es bastante eficaz rellenar el lote hasta la longitud de la secuencia más larga y truncar hasta la longitud máxima que un modelo puede aceptar. Sin embargo, la API admite más estrategias si las necesitas. Los tres argumentos que necesitas son: `padding`, `truncation` y `max_length`. | |
| El argumento `padding` controla el relleno. Puede ser un booleano o una cadena: | |
| - `True` o `'longest'`: rellena hasta la longitud de la secuencia más larga en el lote (no se aplica relleno si solo proporcionas una única secuencia). | |
| - `'max_length'`: rellena hasta una longitud especificada por el argumento `max_length` o la longitud máxima aceptada | |
| por el modelo si no se proporciona `max_length` (`max_length=None`). El relleno se aplicará incluso si solo proporcionas una única secuencia. | |
| - `False` o `'do_not_pad'`: no se aplica relleno. Este es el comportamiento predeterminado. | |
| El argumento `truncation` controla el truncamiento. Puede ser un booleano o una cadena: | |
| - `True` o `'longest_first'`: trunca hasta una longitud máxima especificada por el argumento `max_length` o | |
| la longitud máxima aceptada por el modelo si no se proporciona `max_length` (`max_length=None`). Esto | |
| truncará token por token, eliminando un token de la secuencia más larga en el par hasta alcanzar la longitud adecuada. | |
| - `'only_second'`: trunca hasta una longitud máxima especificada por el argumento `max_length` o la longitud máxima | |
| aceptada por el modelo si no se proporciona `max_length` (`max_length=None`). Esto solo truncará | |
| la segunda oración de un par si se proporciona un par de secuencias (o un lote de pares de secuencias). | |
| - `'only_first'`: trunca hasta una longitud máxima especificada por el argumento `max_length` o la longitud máxima | |
| aceptada por el modelo si no se proporciona `max_length` (`max_length=None`). Esto solo truncará | |
| la primera oración de un par si se proporciona un par de secuencias (o un lote de pares de secuencias). | |
| - `False` o `'do_not_truncate'`: no se aplica truncamiento. Este es el comportamiento predeterminado. | |
| El argumento `max_length` controla la longitud del relleno y del truncamiento. Puede ser un número entero o `None`, en cuyo caso se establecerá automáticamente en la longitud máxima que el modelo puede aceptar. Si el modelo no tiene una longitud máxima de entrada específica, se desactiva el truncamiento o el relleno hasta `max_length`. | |
| La siguiente tabla resume la forma recomendada de configurar el relleno y el truncamiento. Si usas pares de secuencias de entrada en alguno de los siguientes ejemplos, puedes reemplazar `truncation=True` por una `ESTRATEGIA` seleccionada en | |
| `['only_first', 'only_second', 'longest_first']`, es decir, `truncation='only_second'` o `truncation='longest_first'` para controlar cómo se truncan ambas secuencias en el par, como se detalló anteriormente. | |
| | Truncation | Padding | Instrucción | | |
| |-----------------------------------------|--------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------| | |
| | sin truncamiento | sin relleno | `tokenizer(batch_sentences)` | | |
| | | relleno hasta la longitud máxima del lote | `tokenizer(batch_sentences, padding=True)` o | | |
| | | | `tokenizer(batch_sentences, padding='longest')` | | |
| | | relleno hasta la longitud máxima del modelo | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length')` | | |
| | | relleno hasta una longitud específica | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length', max_length=42)` | | |
| | | relleno hasta un múltiplo de un valor | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, pad_to_multiple_of=8)` | | |
| | truncamiento hasta la longitud máxima del modelo | sin relleno | `tokenizer(batch_sentences, truncation=True)` o | | |
| | | | `tokenizer(batch_sentences, truncation=ESTRATEGIA)` | | |
| | | relleno hasta la longitud máxima del lote | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=True)` o | | |
| | | | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=ESTRATEGIA)` | | |
| | | relleno hasta la longitud máxima del modelo | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length', truncation=True)` o | | |
| | | | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length', truncation=ESTRATEGIA)` | | |
| | | relleno hasta una longitud específica | No es posible | | |
| | truncamiento hasta una longitud específica | sin relleno | `tokenizer(batch_sentences, truncation=True, max_length=42)` o | | |
| | | | `tokenizer(batch_sentences, truncation=ESTRATEGIA, max_length=42)` | | |
| | | relleno hasta la longitud máxima del lote | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=True, max_length=42)` o | | |
| | | | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=ESTRATEGIA, max_length=42)` | | |
| | | relleno hasta la longitud máxima del modelo | No es posible | | |
| | | relleno hasta una longitud específica | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length', truncation=True, max_length=42)` o | | |
| | | | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length', truncation=ESTRATEGIA, max_length=42)` | | |