# Starcoder2 ## Resumen StarCoder2 es una familia de LLM abiertos para código y está disponible en 3 tamaños diferentes con 3B, 7B y 15B parámetros. El modelo insignia StarCoder2-15B se entrena con más de 4 billones de tokens y 600+ lenguajes de programación de The Stack v2. Todos los modelos usan Grouped Query Attention, una ventana de contexto de 16.384 tokens con una atención de ventana deslizante de 4.096 tokens, y se entrenaron usando el objetivo Fill-in-the-Middle. Los modelos se han publicado con el artículo [StarCoder 2 and The Stack v2: The Next Generation](https://huggingface.co/papers/2402.19173) de Anton Lozhkov, Raymond Li, Loubna Ben Allal, Federico Cassano, Joel Lamy-Poirier, Nouamane Tazi, Ao Tang, Dmytro Pykhtar, Jiawei Liu, Yuxiang Wei, Tianyang Liu, Max Tian, Denis Kocetkov, Arthur Zucker, Younes Belkada, Zijian Wang, Qian Liu, Dmitry Abulkhanov, Indraneil Paul, Zhuang Li, Wen-Ding Li, Megan Risdal, Jia Li, Jian Zhu, Terry Yue Zhuo, Evgenii Zheltonozhskii, Nii Osae Osae Dade, Wenhao Yu, Lucas Krauß, Naman Jain, Yixuan Su, Xuanli He, Manan Dey, Edoardo Abati, Yekun Chai, Niklas Muennighoff, Xiangru Tang, Muhtasham Oblokulov, Christopher Akiki, Marc Marone, Chenghao Mou, Mayank Mishra, Alex Gu, Binyuan Hui, Tri Dao, Armel Zebaze, Olivier Dehaene, Nicolas Patry, Canwen Xu, Julian McAuley, Han Hu, Torsten Scholak, Sebastien Paquet, Jennifer Robinson, Carolyn Jane Anderson, Nicolas Chapados, Mostofa Patwary, Nima Tajbakhsh, Yacine Jernite, Carlos Muñoz Ferrandis, Lingming Zhang, Sean Hughes, Thomas Wolf, Arjun Guha, Leandro von Werra, y Harm de Vries. El resumen del artículo es el siguiente: > El proyecto BigCode, una colaboración científica abierta centrada en el desarrollo responsable de Modelos de Lenguaje Grandes para Código (Code LLMs), presenta StarCoder2. En colaboración con Software Heritage (SWH), construimos The Stack v2 sobre los bienes digitales de su archivo de código fuente. Junto con los repositorios de SWH que abarcan 619 lenguajes de programación, seleccionamos cuidadosamente otras fuentes de datos de alta calidad, como solicitudes de extracción (pull requests) de GitHub, cuadernos de Kaggle y documentación de código. Esto da como resultado un conjunto de entrenamiento que es 4 veces más grande que el primer conjunto de datos de StarCoder. Entrenamos modelos de StarCoder2 con 3B, 7B y 15B parámetros sobre 3,3 a 4,3 billones de tokens y los evaluamos a fondo en un conjunto exhaustivo de benchmarks de Code LLMs. Descubrimos que nuestro modelo pequeño, StarCoder2-3B, supera a otros Code LLMs de tamaño similar en la mayoría de los benchmarks, y también supera a StarCoderBase-15B. Nuestro modelo grande, StarCoder2-15B, supera significativamente a otros modelos de tamaño comparable. Además, iguala o supera a CodeLlama-34B, un modelo más del doble de su tamaño. Aunque DeepSeekCoder-33B es el modelo con mejor rendimiento en la finalización de código para lenguajes de alto recurso, encontramos que StarCoder2-15B lo supera en benchmarks de razonamiento matemático y de código, así como en varios lenguajes de bajo recurso. Hacemos los pesos del modelo disponibles bajo una licencia OpenRAIL y garantizamos la transparencia total sobre los datos de entrenamiento publicando los identificadores persistentes de SoftWare Heritage (SWHIDs) de los datos de código fuente. > ## Licencia Los modelos están licenciados bajo el [acuerdo de licencia BigCode OpenRAIL-M v1](https://huggingface.co/spaces/bigcode/bigcode-model-license-agreement). ## Consejos de uso Los modelos StarCoder2 se encuentran en el [HuggingFace hub](https://huggingface.co/collections/bigcode/starcoder2-65de6da6e87db3383572be1a). Puedes encontrar algunos ejemplos de inferencia y ajuste fino en el [repositorio de GitHub](https://github.com/bigcode-project/starcoder2) de StarCoder2. Estos puntos de control listos para usar se pueden descargar y utilizar a través de HuggingFace Hub: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigcode/starcoder2-7b", device_map="auto") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bigcode/starcoder2-7b") prompt = "def print_hello_world():" model_inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(model.device) generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=10, do_sample=False) tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0] 'def print_hello_world():\n print("Hello World!")\n\ndef print' ``` ## Starcoder2Config[[transformers.Starcoder2Config]] #### transformers.Starcoder2Config[[transformers.Starcoder2Config]] ```python transformers.Starcoder2Config(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 = 49152, hidden_size: int = 3072, intermediate_size: int = 12288, num_hidden_layers: int = 30, num_attention_heads: int = 24, num_key_value_heads: int = 2, hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh', max_position_embeddings: int = 4096, initializer_range: float = 0.018042, norm_epsilon: float = 1e-05, use_cache: bool = True, bos_token_id: int | None = 50256, eos_token_id: int | list[int] | None = 50256, pad_token_id: int | None = None, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, sliding_window: int | None = None, attention_dropout: float | int = 0.0, residual_dropout: float | int = 0.0, embedding_dropout: float | int = 0.0, use_bias: bool = True, tie_word_embeddings: bool = True) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/starcoder2/configuration_starcoder2.py#L25) **Parámetros:** vocab_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `49152`) : Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante `input_ids`. hidden_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `3072`) : Dimensión de las representaciones ocultas. intermediate_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `12288`) : Dimensión de las representaciones del MLP. num_hidden_layers (`int`, *opcional*, valor predeterminado `30`) : Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer. num_attention_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `24`) : Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador del Transformer. num_key_value_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `2`) : Este es el número de cabezas de key_value que deben usarse para implementar Grouped Query Attention. Si `num_key_value_heads=num_attention_heads`, el modelo usará Multi Head Attention (MHA); si `num_key_value_heads=1`, el modelo usará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se usará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head a un checkpoint GQA, cada cabeza de key y value del grupo debe construirse mediante el promedio (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulte [este artículo](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Si no se especifica, el valor predeterminado será `num_attention_heads`. hidden_act (`str`, *opcional*, valor predeterminado `gelu_pytorch_tanh`) : La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc. max_position_embeddings (`int`, *opcional*, valor predeterminado `4096`) : La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo. initializer_range (`float`, *opcional*, valor predeterminado `0.018042`) : La desviación estándar de truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos. norm_epsilon (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1e-05`) : El epsilon utilizado por las capas de normalización de capas. use_cache (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si el modelo debe devolver las últimas atenciones de claves/valores (no se utiliza en todos los modelos). Solo es relevante si `config.is_decoder=True` o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador. bos_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `50256`) : Id de token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*, valor predeterminado `50256`) : Id. de token utilizado para el fin de secuencia en el vocabulario. pad_token_id (`int`, *opcional*) : Id de token utilizado para el relleno en el vocabulario. rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *opcional*) : Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para `rope_theta` y, opcionalmente, parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con `max_position_embeddings` más largas. sliding_window (`int`, *opcional*) : Tamaño de la ventana de atención deslizante. Si es `None`, no se aplica ninguna ventana deslizante. attention_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `0.0`) : La proporción de dropout para las probabilidades de atención. residual_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `0.0`) : La probabilidad de dropout para todas las capas completamente conectadas en los embeddings, el codificador y el pooler. embedding_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `0.0`) : La proporción de dropout para los embeddings. use_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe utilizar un término de sesgo en las capas lineales del modelo. tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se deben vincular las incrustaciones de pesos según el mapeo `tied_weights_keys` del modelo. Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Starcoder2Model. Se utiliza para instanciar un modelo Starcoder2 según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [bigcode/starcoder2-7b](https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-7b) Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información. ```python >>> from transformers import Starcoder2Model, Starcoder2Config >>> # Initializing a Starcoder2 7B style configuration >>> configuration = Starcoder2Config() >>> # Initializing a model from the Starcoder2 7B style configuration >>> model = Starcoder2Model(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## Starcoder2Model[[transformers.Starcoder2Model]] #### transformers.Starcoder2Model[[transformers.Starcoder2Model]] ```python transformers.Starcoder2Model(config: Starcoder2Config) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/starcoder2/modeling_starcoder2.py#L312) **Parámetros:** config ([Starcoder2Config](/docs/transformers/main/es/model_doc/starcoder2#transformers.Starcoder2Config)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. El modelo Starcoder2 básico que genera estados ocultos sin ninguna cabeza específica en la parte superior. Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.). Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales. #### forward[[transformers.Starcoder2Model.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/starcoder2/modeling_starcoder2.py#L330) ## Starcoder2ForCausalLM[[transformers.Starcoder2ForCausalLM]] #### transformers.Starcoder2ForCausalLM[[transformers.Starcoder2ForCausalLM]] ```python transformers.Starcoder2ForCausalLM(config: Starcoder2Config) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/starcoder2/modeling_starcoder2.py#L391) **Parámetros:** config ([Starcoder2Config](/docs/transformers/main/es/model_doc/starcoder2#transformers.Starcoder2Config)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo. El modelo Starcoder2 para el modelado de lenguaje causal. Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.). Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales. #### forward[[transformers.Starcoder2ForCausalLM.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/starcoder2/modeling_starcoder2.py#L406) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`. Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada. El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada. Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en `[0, ..., config.vocab_size]` o ser -100 (consulte la docstring de `input_ids`). Los tokens con índices fijados en `-100` se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opcional*, valor predeterminado `0`) : Si es un `int`, se calculan los logits para los últimos `logits_to_keep` tokens. Si es `0`, se calculan los logits para todos los `input_ids` (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos únicamente para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un `torch.Tensor`, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia). **Devuelve:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) o `tuple(torch.Tensor)` Un [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([Starcoder2Config](/docs/transformers/main/es/model_doc/starcoder2#transformers.Starcoder2Config)) y las entradas. El método forward de [Starcoder2ForCausalLM](/docs/transformers/main/es/model_doc/starcoder2#transformers.Starcoder2ForCausalLM) reemplaza el método especial `__call__`. Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. - **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token). - **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax). - **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada `past_key_values`) para acelerar la decodificación secuencial. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención. Ejemplo: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, Starcoder2ForCausalLM >>> model = Starcoder2ForCausalLM.from_pretrained("meta-starcoder2/Starcoder2-2-7b-hf") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-starcoder2/Starcoder2-2-7b-hf") >>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?" >>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") >>> # Generate >>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30) >>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] "Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you." ``` ## Starcoder2ForSequenceClassification[[transformers.Starcoder2ForSequenceClassification]] #### transformers.Starcoder2ForSequenceClassification[[transformers.Starcoder2ForSequenceClassification]] ```python transformers.Starcoder2ForSequenceClassification(config) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/starcoder2/modeling_starcoder2.py#L464) #### forward[[transformers.Starcoder2ForSequenceClassification.forward]] ```python forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs]) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/modeling_layers.py#L128) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) past_key_values (`Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Normalmente, esto consiste en los `past_key_values` devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`. Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada; consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada. El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada. Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca únicamente los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación/regresión de secuencia. Los índices deben estar en `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Si `config.num_labels == 1` se calcula una pérdida de regresión (pérdida de error cuadrático medio), si `config.num_labels > 1` se calcula una pérdida de clasificación (entropía cruzada). use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`). **Devuelve:** `SequenceClassifierOutputWithPast` El método forward de `GenericForSequenceClassification` sobrescribe el método especial `__call__`. Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente. ## Starcoder2ForTokenClassification[[transformers.Starcoder2ForTokenClassification]] #### transformers.Starcoder2ForTokenClassification[[transformers.Starcoder2ForTokenClassification]] ```python transformers.Starcoder2ForTokenClassification(config) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/starcoder2/modeling_starcoder2.py#L468) #### forward[[transformers.Starcoder2ForTokenClassification.forward]] ```python forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs]) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/modeling_layers.py#L275) **Parámetros:** input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`: - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**. [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids) past_key_values (`Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Normalmente, esto consiste en los `past_key_values` devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`. Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada; consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada. El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada. Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca únicamente los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación de tokens. Los índices deben estar en `[0, ..., config.num_labels - 1]`. use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`). **Devuelve:** `TokenClassifierOutput` El método forward de `GenericForTokenClassification` sobrescribe el método especial `__call__`. Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.