transformers/docs/source/ko/model_doc/bartpho.md

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# BARTpho [[bartpho]]

## 개요 [[overview]]

BARTpho 모델은 Nguyen Luong Tran, Duong Minh Le, Dat Quoc Nguyen에 의해 [BARTpho: Pre-trained Sequence-to-Sequence Models for Vietnamese](https://huggingface.co/papers/2109.09701)에서 제안되었습니다.

이 논문의 초록은 다음과 같습니다:

*우리는 BARTpho_word와 BARTpho_syllable의 두 가지 버전으로 BARTpho를 제시합니다. 
이는 베트남어를 위해 사전훈련된 최초의 대규모 단일 언어 시퀀스-투-시퀀스 모델입니다. 
우리의 BARTpho는 시퀀스-투-시퀀스 디노이징 모델인 BART의 "large" 아키텍처와 사전훈련 방식을 사용하여, 생성형 NLP 작업에 특히 적합합니다. 
베트남어 텍스트 요약의 다운스트림 작업 실험에서, 
자동 및 인간 평가 모두에서 BARTpho가 강력한 기준인 mBART를 능가하고 최신 성능을 개선했음을 보여줍니다. 
우리는 향후 연구 및 베트남어 생성형 NLP 작업의 응용을 촉진하기 위해 BARTpho를 공개합니다.*

이 모델은 [dqnguyen](https://huggingface.co/dqnguyen)이 기여했습니다. 원본 코드는 [여기](https://github.com/VinAIResearch/BARTpho)에서 찾을 수 있습니다.

## 사용 예시 [[usage-example]]

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

>>> bartpho = AutoModel.from_pretrained("vinai/bartpho-syllable")

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vinai/bartpho-syllable")

>>> line = "Chúng tôi là những nghiên cứu viên."

>>> input_ids = tokenizer(line, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     features = bartpho(**input_ids)  # 이제 모델 출력은 튜플입니다

>>> # With TensorFlow 2.0+:
>>> from transformers import TFAutoModel

>>> bartpho = TFAutoModel.from_pretrained("vinai/bartpho-syllable")
>>> input_ids = tokenizer(line, return_tensors="tf")
>>> features = bartpho(**input_ids)
```

## 사용 팁 [[usage-tips]]

- mBART를 따르며, BARTpho는 BART의 "large" 아키텍처에 인코더와 디코더의 상단에 추가적인 레이어 정규화 레이어를 사용합니다. 
따라서 [BART 문서](bart)에 있는 사용 예시를 BARTpho에 맞게 적용하려면 
BART 전용 클래스를 mBART 전용 클래스로 대체하여 조정해야 합니다. 
예를 들어:

```python
>>> from transformers import MBartForConditionalGeneration

>>> bartpho = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained("vinai/bartpho-syllable")
>>> TXT = "Chúng tôi là <mask> nghiên cứu viên."
>>> input_ids = tokenizer([TXT], return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> logits = bartpho(input_ids).logits
>>> masked_index = (input_ids[0] == tokenizer.mask_token_id).nonzero().item()
>>> probs = logits[0, masked_index].softmax(dim=0)
>>> values, predictions = probs.topk(5)
>>> print(tokenizer.decode(predictions).split())
```

- 이 구현은 토큰화만을 위한 것입니다: "monolingual_vocab_file"은 다국어
 XLM-RoBERTa에서 제공되는 사전훈련된 SentencePiece 모델 
 "vocab_file"에서 추출된 베트남어 전용 유형으로 구성됩니다.
  다른 언어들도 이 사전훈련된 다국어 SentencePiece 모델 "vocab_file"을 하위 단어 분할에 사용하면, 자신의 언어 전용 "monolingual_vocab_file"과 함께 BartphoTokenizer를 재사용할 수 있습니다.

## BartphoTokenizer [[bartphotokenizer]]

[[autodoc]] BartphoTokenizer