🚫 현상

• BERT로 예측을 생성할 때 다음과 같은 에러 발생

  def predict_single_text(text):
      # 입력 텍스트를 토큰화
      encodings = tokenizer(text, padding="max_length", truncation=True, max_length=64, return_tensors="pt")
      
      encodings['token_type_ids'] = torch.zeros_like(encodings['input_ids'])
      # 입력 데이터를 GPU로 이동
      encodings = {key: value.to(device) for key, value in encodings.items()}
      # 예측 수행
      model.to(device)
      with torch.no_grad():
          outputs = model(**encodings) # <<<<< 여기서 발생
          logits = outputs.logits
  
      # 예측된 라벨을 얻기
      prediction = torch.argmax(logits, dim=-1).cpu().item()
      
      # 예측 결과를 카테고리로 변환
      predicted_category = id_to_category[prediction]
      
      return predicted_category
  

  
  ... IndexError: index out of range in self

💡원인

• BERT 모델은 token_type_ids를 사용하여 입력 텍스트의 토큰들이 어떤 세그먼트에 속하는지(예: 질문/답변, 문장 A/문장 B) 구분합니다.

• token_type_embeddings 레이어는 이 token_type_ids를 임베딩 벡터로 변환합니다.

• 오류는 token_type_ids가 token_type_embeddings 레이어의 허용 범위(일반적으로 0과 1)를 벗어나는 값을 가질 때 발생합니다. 즉, 토큰화 과정이나 데이터 처리 중에 예기치 않게 2 이상의 값이 포함된 경우가 있습니다.

• 아래처럼 token_type_ids 가 3, 2으로 되어 있어 발생하는 문제

  Token Type IDs: tensor([[3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3,
           3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 0,
           0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2]])
  Token Type IDs: tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
           0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
           0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

  • 위 현상이 나타날 수 있는 이유
  • 토크나이저 설정 오류:
    • 문제: 사용하는 토크나이저가 예상과 다르게 token_type_ids를 생성하고 있을 수 있습니다. 예를 들어, 토크나이저가 질의-응답 모델처럼 두 개 이상의 세그먼트를 처리하도록 설정되어 있거나, 잘못된 매개변수가 사용되었을 수 있습니다.
    • 해결 방법:
      • 토크나이저의 설정과 사용법을 다시 확인합니다. 특히 encode_plus 또는 __call__ 메서드의 매개변수를 주의 깊게 살펴보아야 합니다.
      • 단일 문장 분류와 같은 작업에서는 token_type_ids가 실제로 필요하지 않으므로, 토크나이저에서 이를 생성하지 않도록 설정하거나, 생성된 값을 무시해야 합니다.
      • encodings['token_type_ids'] = torch.zeros_like(encodings['input_ids']) 이 코드를 통해 모든 토큰 id를 0으로 설정하면, 위 문제를 회피할 수 있습니다.
  • 입력 데이터 형태 오류:
    • 문제: 입력 데이터가 토크나이저가 예상하는 형태와 다를 수 있습니다. 예를 들어, 질의-응답 쌍과 같은 형태의 데이터가 단일 문장으로 처리되고 있을 수 있습니다.
    • 해결 방법:
      • 입력 데이터의 형태를 확인하고, 토크나이저가 데이터를 올바르게 처리할 수 있도록 데이터를 조정합니다.
      • 문제가 되는 특정 데이터의 형태를 확인하는 것이 중요합니다.
  • 모델 또는 라이브러리 문제:
    • 문제: 드물게 모델 자체 또는 사용하는 라이브러리에 오류가 있을 수 있습니다.
    • 해결 방법:
      • 사용하는 모델과 라이브러리의 버전을 확인하고, 최신 버전으로 업데이트하거나 다른 버전으로 시도해 봅니다.
      • 허깅페이스와 같은 유명한 모델은, 버전 업데이트가 빠른 편입니다. 가능한 최신버전을 이용하는게 좋습니다.
  • 패딩의 문제점:
    • 문제: 패딩 과정에서 일부 토큰 타입 ID가 원하지 않는 값으로 설정될 수 있습니다.
    • 해결 방법:
      • 패딩 설정과 방식을 확인하고, 필요에 따라 패딩 마스크를 사용하여 패딩된 토큰을 모델이 무시하도록 합니다.

🛠 해결책

1. torch.zeros_like(encodings['input_ids']):
   • 이 부분은 encodings['input_ids']와 동일한 모양과 데이터 유형을 가진 0으로 채워진 새로운 텐서를 생성합니다.
   • 따라서, 입력된 텍스트의 토큰 수와 같은 길이의 0으로만 채워진 ‘token_type_ids’ 텐서가 생성 됩니다.
2. encodings['token_type_ids'] = ...:
   • 이렇게 생성된 0으로 채워진 텐서를 encodings['token_type_ids']에 할당합니다.
   • 결과적으로, 원래 token_type_ids에 있던 모든 값을 0으로 덮어씁니다.
3. 단일 문장 분류:
   • 질문/답변 쌍이나 문장 A/문장 B와 같은 두 개 이상의 세그먼트를 구분할 필요가 없는 단일 문장 분류 작업에서는 token_type_ids가 실제로 필요하지 않습니다.
   • 모든 token_type_ids를 0으로 설정해도 모델은 여전히 입력 텍스트를 정확하게 처리할 수 있습니다.

def predict_single_text(text):
    # 입력 텍스트를 토큰화
    encodings = tokenizer(text, padding="max_length", truncation=True, max_length=64, return_tensors="pt")
    
    # print("Token Type IDs:", encodings['token_type_ids'])
    encodings['token_type_ids'] = torch.zeros_like(encodings['input_ids']) # <<< 여기 추가
    # print("Token Type IDs:", encodings['token_type_ids'])
    # 입력 데이터를 GPU로 이동
    encodings = {key: value.to(device) for key, value in encodings.items()}
    # 예측 수행
    model.to(device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**encodings)
        logits = outputs.logits

    # 예측된 라벨을 얻기
    prediction = torch.argmax(logits, dim=-1).cpu().item()
    
    # 예측 결과를 카테고리로 변환
    predicted_category = id_to_category[prediction]
    
    return predicted_category

• 이 코드는 모든 token_type_ids를 0으로 설정하여 token_type_embeddings 레이어가 항상 유효한 범위 내의 값을 처리하도록 보장합니다.
• 단일 문장 분류와 같이 token_type_ids가 필요하지 않은 작업에서는 이 방법이 효과적인 해결책입니다.
• 따라서 오류를 일으키는 원인 자체를 제거하여, ‘index out of range in self’ 에러가 발생하는 것을 방지 할수 있습니다.

🤔 회고

• 토크나이저의 설정을 잘 확인하자, 잘못된 token_type_ids가 문제를 일으킬 수 있다.

📚 Reference

• Gemini - BERT 모델 인덱스 오류 해결