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GLM-4

Transformers

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Ce modèle a été publié dans HF papers le 2024-06-18 et ajouté à Hugging Face Transformers le 2024-10-18.

GLM-4

Aperçu

Le modèle GLM a été proposé dans ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools par l'équipe GLM, THUDM & ZhipuAI.

L'abstract de l'article est le suivant :

Nous présentons ChatGLM, une famille évolutive de grands modèles de langage que nous développons depuis un certain temps. Ce rapport se concentre principalement sur la série de langage GLM-4, qui comprend GLM-4, GLM-4-Air et GLM-4-9B. Ils représentent nos modèles les plus performants, entraînés à l'aide de toutes les connaissances et leçons tirées des trois générations précédentes de ChatGLM. À ce jour, les modèles GLM-4 sont pré-entraînés sur dix billions de jetons, principalement en chinois et en anglais, ainsi que sur un petit ensemble de corpus de 24 langues, et alignés principalement pour un usage en chinois et en anglais. L'alignement de haute qualité est obtenu via un processus de post-entraînement multi-étapes, qui implique un fine-tuning supervisé et un apprentissage à partir des retours humains. Les évaluations montrent que GLM-4 1) rivalise étroitement avec ou surpasse GPT-4 en termes de métriques générales telles que MMLU, GSM8K, MATH, BBH, GPQA et HumanEval, 2) se rapproche de GPT-4-Turbo en matière de suivi des instructions, mesuré par IFEval, 3) égale GPT-4 Turbo (128K) et Claude 3 pour les tâches à long contexte, et 4) surpasse GPT-4 en alignement chinois, mesuré par AlignBench. Le modèle GLM-4 All Tools est davantage aligné pour comprendre l'intention de l'utilisateur et décider de manière autonome quand et quel(s) outil(s) utiliser—including navigateur web, interpréteur Python, modèle texte-vers-image et fonctions définies par l'utilisateur—pour accomplir efficacement des tâches complexes. Dans les applications pratiques, il égale et dépasse même GPT-4 All Tools dans des tâches telles que l'accès à des informations en ligne via la navigation web et la résolution de problèmes mathématiques à l'aide de l'interpréteur Python. Au fil du temps, nous avons open-sourcé une série de modèles, y compris ChatGLM-6B (trois générations), GLM-4-9B (128K, 1M), GLM-4V-9B, WebGLM et CodeGeeX, attirant plus de 10 millions de téléchargements sur Hugging face en 2023 seulement.

Astuces :

Ce modèle a été contribué par THUDM. Le code le plus récent peut être trouvé ici.

Conseils d'utilisation

GLM-4 est disponible sur le Huggingface Hub

Dans la suite, nous montrons comment utiliser glm-4-9b-chat pour l'inférence. Notez que nous avons utilisé le format ChatML pour le dialogue ; dans cette démonstration, nous montrons comment exploiter apply_chat_template à cette fin.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/glm-4-9b-chat", device_map="auto", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/glm-4-9b-chat")

prompt = "Give me a short introduction to large language model."

messages = [{"role": "user", "content": prompt}]

text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=True)

generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

GlmConfig

classe transformers.GlmConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 151552hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 13696num_hidden_layers: int = 40num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int | None = 2head_dim: int | None = 128hidden_act: str = 'silu'attention_dropout: float | int | None = 0.0max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1.5625e-07use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonepad_token_id: int | None = 151329eos_token_id: int | list[int] | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneattention_bias: bool = True )

Paramètres

vocab_size (int, facultatif, par défaut 151552) — Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par input_ids.
hidden_size (int, facultatif, par défaut 4096) — Dimension des représentations cachées.
intermediate_size (int, facultatif, par défaut 13696) — Dimension des représentations du MLP.
num_hidden_layers (int, facultatif, par défaut 40) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.
num_attention_heads (int, facultatif, valeur par défaut 32) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.
num_key_value_heads (int, facultatif, valeur par défaut 2) — Ceci est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter l'attention Grouped Query. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, le modèle utilisera l'attention Multi Head (MHA), si num_key_value_heads=1 le modèle utilisera l'attention Multi Query (MQA), sinon l'attention GQA est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes en checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de groupe doit être construite en effectuant un meanpooling de toutes les têtes d'origine au sein de ce groupe. Pour plus de détails, consultez ce papier. S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut sera num_attention_heads.
head_dim (int, facultatif, par défaut 128) — La dimension des têtes d'attention. Si None, elle est par défaut égale à hidden_size // num_attention_heads
hidden_act (str, facultatif, par défaut silu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
attention_dropout (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.
max_position_embeddings (int, facultatif, par défaut 131072) — La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.
initializer_range (float, facultatif, par défaut 0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids.
rms_norm_eps (float, facultatif, valeur par défaut 1.5625e-07) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms.
use_cache (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). N’est pertinent que si config.is_decoder=True ou si le modèle est un modèle génératif uniquement décodeur.
tie_word_embeddings (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance tied_weights_keys du modèle.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], facultatif) — Dictionnaire contenant les paramètres de configuration pour les embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pour rope_theta et, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l’échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec des max_position_embeddings plus longs.
pad_token_id (int, facultatif, par défaut 151329) — Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.
eos_token_id (Union[int, list[int]], facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire.
bos_token_id (int, facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire.
attention_bias (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection des requêtes, des clés, des valeurs et de la sortie lors de l'auto-attention.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un GlmModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Glm en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de THUDM/glm-4-9b-chat

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

Exemple :

>>> from transformers import GlmModel, GlmConfig
>>> # Initializing a Glm glm-4-9b-chat style configuration
>>> configuration = GlmConfig()
>>> # Initializing a model from the glm-4-9b-chat style configuration
>>> model = GlmModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

GlmModel

classe transformers.GlmModel

< source >

( config: GlmConfig )

Paramètres

config (GlmConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Glm brut, qui produit des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Paramètres

input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.
Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?
attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
- 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
- 0 pour les jetons masqués.
Qu'est-ce que les masques d'attention ?
position_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle [0, config.n_positions - 1].
Qu'est-ce que les identifiants de position ?
past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.
Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).

Retourne

BaseModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPast ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (GlmConfig) et des entrées.

La méthode forward de GlmModel redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.

Si past_key_values est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme (batch_size, 1, hidden_size) est renvoyée.
past_key_values (Cache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si config.is_encoder_decoder=True, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

GlmForCausalLM

classe transformers.GlmForCausalLM

< source >

( config: GlmConfig )

Paramètres

config (GlmConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Glm pour la modélisation de langage causale.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Paramètres

input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.
Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?
attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
- 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
- 0 pour les jetons masqués.
Qu'est-ce que les masques d'attention ?
position_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle [0, config.n_positions - 1].
Qu'est-ce que les identifiants de position ?
past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.
Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
labels (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage masquée. Les indices doivent être dans [0, ..., config.vocab_size] ou -100 (voir la docstring de input_ids). Les jetons dont l'indice est défini sur -100 sont ignorés (masqués), la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est dans [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], facultatif, valeur par défaut 0) — Si c'est un int, calcule les logits pour les logits_to_keep derniers jetons. Si 0, calcule les logits pour tous les input_ids (cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est un torch.Tensor, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. Cela est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence).

Retourne

CausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Un CausalLMOutputWithPast ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (GlmConfig) et des entrées.

La méthode forward de GlmForCausalLM redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

loss (torch.Tensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque labels est fourni) — Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant).
logits (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).
past_key_values (Cache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

>>> from transformers import AutoTokenizer, GlmForCausalLM

>>> model = GlmForCausalLM.from_pretrained("meta-glm/Glm-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-glm/Glm-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."

GlmForSequenceClassification

classe transformers.GlmForSequenceClassification

< source >

( config )

forward

< source >

Paramètres

input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.
Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?
attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
- 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
- 0 pour les jetons masqués.
Qu'est-ce que les masques d'attention ?
position_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle [0, config.n_positions - 1].
Qu'est-ce que les identifiants de position ?
past_key_values (Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.
Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
labels (torch.LongTensor de forme (batch_size,), facultatif) — Étiquettes pour le calcul de la perte de classification/régression de séquence. Les indices doivent être dans [0, ..., config.num_labels - 1]. Si config.num_labels == 1, une perte de régression est calculée (perte du carré moyen). Si config.num_labels > 1, une perte de classification est calculée (entropie croisée).
use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).

Retourne

SequenceClassifierOutputWithPast

La méthode forward de GenericForSequenceClassification redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

GlmForTokenClassification

classe transformers.GlmForTokenClassification

< source >

( config )

forward

< source >

Paramètres

input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.
Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?
attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
- 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
- 0 pour les jetons masqués.
Qu'est-ce que les masques d'attention ?
position_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle [0, config.n_positions - 1].
Qu'est-ce que les identifiants de position ?
past_key_values (Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.
Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
labels (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Étiquettes pour le calcul de la perte de classification de jetons. Les indices doivent être dans [0, ..., config.num_labels - 1].
use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).

Retourne

TokenClassifierOutput

La méthode forward de GenericForTokenClassification redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

Update on GitHub

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