# Ling 3.0

## نظرة عامة

Ling 3.0 Flash هو نموذج لغة هجين من نوع مزيج الخبراء من InclusionAI. يجمع مفكّكه بين خمس طبقات Kimi Delta Attention (KDA) وطبقة واحدة من الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA). تستخدم كتل MLA تضمينات دوّارة متناوبة وبوابة إخراج لكل رأس، بينما تجمع كتل التقدّم الأمامي بين خبراء موجّهين وخبراء مشتركين.

تُعرَض بنية Transformers الأصلية على شكل `BailingHybridForCausalLM` وتستخدم نوع نقطة التفتيش `bailing_hybrid`. تعني الدعم الأصلي أن النموذج يمكن تحميله دون الحاجة إلى `trust_remote_code=True`.

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "inclusionAI/Ling-3.0-Flash"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", dtype="auto")

messages = [{"role": "user", "content": "Introduce the Ling model family."}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True
).to(model.device)
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(output[0][inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True))
```

تتضمن طبقات KDA بديلًا نقيًا يعتمد على PyTorch. عند تثبيت `flash-linear-attention` و`causal-conv1d`، تُستخدم نواتها المُحسَّنة تلقائيًا على CUDA. كما يمكن لتثبيت `kernels` وتمرير `use_kernels=True` إلى `from_pretrained` تمكين نوات Hub المتوافقة عند توفرها.

## BailingHybridConfig[[transformers.BailingHybridConfig]]

#### transformers.BailingHybridConfig[[transformers.BailingHybridConfig]]

```python
transformers.BailingHybridConfig(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 = 157184, hidden_size: int = 2560, intermediate_size: int = 6144, moe_intermediate_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 42, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = 32, n_shared_experts: int = 1, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 2.5, kv_lora_rank: int = 512, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int = 128, qk_nope_head_dim: int = 128, n_group: int = 8, topk_group: int = 4, num_experts_per_tok: int = 8, first_k_dense_replace: int = 2, norm_topk_prob: bool = True, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 262144, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 156892, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = 156895, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float = 0.0, num_mtp_layers: int = 1, num_local_experts: int = 512, rope_theta: float | int = 6000000.0, head_dim: int = 128, short_conv_kernel_size: int = 4, layer_group_size: int = 6, kda_safe_gate: bool = True, kda_lower_bound: float = -5.0, layer_types: list[str] | None = None, mlp_layer_types: list[str] | None = None, mtp_loss_scaling_factor: float | int = 0.0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bailing_hybrid/configuration_bailing_hybrid.py#L31)

**المعاملات:**

vocab_size (`int`, *اختياري*, الافتراضي هو `157184`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2560`) : بُعد التمثيلات المخفية.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `6144`) : بُعد تمثيلات MLP.

moe_intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `768`) : الحجم الوسيط لشبكات MLP للخبراء الموجَّهين.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `42`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `32`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_key_value_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `32`) : يمثل هذا عدد رؤوس key_value التي يجب استخدامها لتنفيذ Grouped Query Attention. إذا كان `num_key_value_heads=num_attention_heads`، فسيستخدم النموذج Multi Head Attention (MHA)، وإذا كان `num_key_value_heads=1` فسيستخدم النموذج Multi Query Attention (MQA)، وإلا فسيتم استخدام GQA. عند تحويل نقطة تحقق متعددة الرؤوس إلى نقطة تحقق GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية ضمن تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجعوا [هذا الورق](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فستعتمد القيمة الافتراضية `num_attention_heads`.

n_shared_experts (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `1`) : عدد الخبراء المشتركين.

output_router_logits (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم التوجيه (router logits) أم لا. تمكين هذا الخيار سيتيح أيضًا للنموذج إخراج الخسارة المساعدة، بما في ذلك خسارة موازنة الحمل وخسارة توجيه z.

routed_scaling_factor (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `2.5`) : معامل التوسيع أو الخبراء الموجَّهين.

kv_lora_rank (من نوع `int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `512`) : رتبة مصفوفات LoRA لإسقاطات المفتاح والقيمة.

qk_rope_head_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `64`) : أبعاد رؤوس الاستعلام/المفتاح التي تستخدم تضمينات الموضع الدوارة.

v_head_dim (`int`, *اختياري*, الافتراضي هو `128`) : أبعاد رؤوس القيمة.

qk_nope_head_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128`) : بُعد رؤوس الاستعلام/المفتاح التي لا تستخدم تضمينات الموضع الدواري.

n_group (`int`, *اختياري*, الافتراضي 8) : عدد مجموعات الخبراء المستخدمة في الموجّه المحدود بالمجموعات.

topk_group (`int`، *اختياري*، الافتراضي `4`) : عدد المجموعات المختارة لكل رمز (لكل رمز، مع ضمان أن الخبراء المختارين يكونون ضمن `topk_group` مجموعات فقط).

num_experts_per_tok (`int`, *اختياري*, الافتراضي هو `8`) : عدد الخبراء الذي يُوجَّه إليه كل رمز. هذه هي قيمة top-k لتوجيه اختيار الرموز.

first_k_dense_replace (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 2) : عدد طبقات المُفكِّك الأولية التي تستخدم MLP كثيف بدلًا من الخبراء الموجَّهين.

norm_topk_prob (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع أوزان الخبراء الموجَّهين.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `262144`) : أقصى طول تسلسل قد يُستخدم به هذا النموذج.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

rms_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-06`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع rms.

use_cache (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم المفاتيح/القيم الأخيرة للانتباه (لا تستخدمها جميع النماذج). لا ينطبق إلا إذا كان `config.is_decoder=True` أو عندما يكون النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.

pad_token_id (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `156892`) : معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات.

bos_token_id (`int`, *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، الافتراضي `156895`) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

pretraining_tp (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : ميزة تجريبية. ترتيب توازي الموترات (Tensor parallelism) المستخدم أثناء التدريب المسبق. يُرجى الرجوع إلى [هذا المستند](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism) لفهم المزيد حولها. هذه القيمة ضرورية لضمان إعادة إنتاج نتائج التدريب المسبق بدقة. يُرجى الرجوع إلى [هذه المشكلة](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232).

tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`، *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، وبشكل اختياري معاملات تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

attention_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي.

attention_dropout (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة dropout لاحتمالات الانتباه.

num_mtp_layers (`int`، *اختياري*، الافتراضي 1) : عدد وحدات التنبؤ متعدد الرموز (MTP) المتاحة للإضافة بعد نموذج التحويلي الأساسي. عندما يكون `0`، يتصرف النموذج كمفكك ترميز قياسي. عندما يكون `>0`، يمكن لكل وحدة إضافية التنبؤ برمز مستقبلي إضافي واحد في وقت الاستدلال (فك ترميز استشرافي عبر `generate(..., use_mtp=True)`).

num_local_experts (`int`, *اختياري*, الافتراضي هو `512`) : عدد الخبراء المحليين على كل جهاز. يجب أن يكون `num_experts` قابلاً للقسمة على `num_local_experts`.

rope_theta (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية 6000000.0) : الفترة الأساسية لتضمينات المواقع الدورانية المستخدمة في طبقات MLA.

head_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128`) : بُعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فستكون القيمة الافتراضية هي hidden_size // num_attention_heads

short_conv_kernel_size (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية 4) : حجم النواة للتماسكات العميقة القصيرة في طبقات KDA.

layer_group_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 6) : عدد الطبقات في كل مجموعة انتباه هجينة. تستخدم الطبقة الأخيرة في كل مجموعة MLA الكاملة بينما تستخدم الطبقات الأخرى KDA.

kda_safe_gate (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم استخدام بوابة النسيان المحدودة KDA.

kda_lower_bound (`float`, *اختياري*, الافتراضي -5.0) : الحد الأدنى لبوابة النسيان في KDA في فضاء اللوغاريتم.

layer_types (`list[str]`، *اختياري*) : قائمة تُقرن صراحةً كل فهرس طبقة بنوعها. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليدها تلقائيًا بناءً على قيم الإعداد.

mlp_layer_types (`list[str]`، *اختياري*) : أنواع MLP لكل طبقة. تُشتق من `first_k_dense_replace` عند الإغفال.

mtp_loss_scaling_factor (`float`, *اختياري*, القيمة الافتراضية 0.0) : معامل التوسيع المستخدم لخسارة التنبؤ المساعدة متعددة الرموز أثناء التدريب المسبق.

هذه فئة الإعدادات التي تُخزّن إعدادات BailingHybridModel. تُستخدم لإنشاء نموذج Bailing Hybrid وفقًا للحجج المحددة، مع تحديد بنية النموذج. إنشاء إعدادات بقيم افتراضية سيُنتج إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [inclusionAI/Ling-3.0-Flash](https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-Flash)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

## BailingHybridModel[[transformers.BailingHybridModel]]

#### transformers.BailingHybridModel[[transformers.BailingHybridModel]]

```python
transformers.BailingHybridModel(config: BailingHybridConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bailing_hybrid/modeling_bailing_hybrid.py#L932)

**المعاملات:**

config ([BailingHybridConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تتضمن جميع معاملات النموذج. التهيئة باستخدام ملف إعدادات لا تُحمّل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Bailing Hybrid الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.BailingHybridModel.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: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bailing_hybrid/modeling_bailing_hybrid.py#L945)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

**يعيد:** `MoeModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

إما `MoeModelOutputWithPast` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (في حال تمرير `return_dict=False` أو عندما `config.return_dict=False`) تتألف من عناصر مختلفة اعتمادًا على الإعداد ([BailingHybridConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [BailingHybridModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي، وفي كتل الانتباه المتقاطع اختياريًا إذا كان `config.is_encoder_decoder=True`) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_probs=True` و`config.add_router_probs=True` أو عند `config.output_router_probs=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  قيمات التوجيه الخام (بعد تطبيق دالة softmax) التي تحسبها وحدات التوجيه في نماذج مزيج الخبراء (MoE)، وتُستخدم هذه القيم لحساب الخسارة المساعدة في نماذج مزيج الخبراء.

## BailingHybridForCausalLM[[transformers.BailingHybridForCausalLM]]

#### transformers.BailingHybridForCausalLM[[transformers.BailingHybridForCausalLM]]

```python
transformers.BailingHybridForCausalLM(config: BailingHybridConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bailing_hybrid/modeling_bailing_hybrid.py#L1010)

**المعاملات:**

config ([BailingHybridConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تتضمن جميع معاملات النموذج. التهيئة من ملف إعدادات لا تُحمّل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Bailing الهجين لنمذجة اللغة السببية.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.BailingHybridForCausalLM.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: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bailing_hybrid/modeling_bailing_hybrid.py#L1025)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو -100 (انظر `input_ids` docstring). يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `-100` (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : إذا كان `int`، يتم حساب القيم اللوجستية (logits) لآخر `logits_to_keep` رموز. إذا كانت `0`، يتم حساب القيم اللوجستية لجميع `input_ids` (حالة خاصة). لا تكون قيم اللوجستيات للرمز الأخير فقط ضرورية للتوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة، وهو ما يصبح ذا أهمية كبيرة للترتيبات الطويلة أو لحجم المفردات الكبير. إذا كان `torch.Tensor`، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول الترتيب. وهذا مفيد عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول الترتيب).

**يعيد:** `MoeCausalLMOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

كائن `MoeCausalLMOutputWithPast` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (عند تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) مكوّنة من عناصر مختلفة اعتمادًا على الإعداد ([BailingHybridConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [BailingHybridForCausalLM](/docs/transformers/main/ar/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridForCausalLM) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.output_router_logits=True`، وفي حال تدريب النموذج لموجّهه باستخدام خسارة توازن الأحمال) -- خسارة مساعدة لتوازن الأحمال الخاصة بالوحدات المتناثرة. تُعيد النماذج التي توازن خبرائها باستخدام انحياز الموجّه بدلاً من ذلك (DeepSeek-V3 والهندسات المشتقة منه) قيمة `None` هنا مع الاستمرار في إرجاع `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.output_router_logits=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة متناثرة) بأبعاد `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  قيمات التوجيه الخام (logits) التي يحسبها موجّهات MoE. يمكن استخدامها لحساب خسارة موازنة الحمل أو لفحص كيفية توزيع الرموز على الخبراء.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, BailingHybridForCausalLM

>>> model = BailingHybridForCausalLM.from_pretrained("meta-bailing_hybrid/BailingHybrid-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-bailing_hybrid/BailingHybrid-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."
```