# FalconH1

## نظرة عامة

طُوِّر نموذج [FalconH1](https://huggingface.co/blog/tiiuae/falcon-h1) من قبل فريق ما قبل التدريب في TII. ومن المقرر نشر ورقة بحثية شاملة تغطي البنية المعمارية، وديناميكيات ما قبل التدريب، والنتائج التجريبية، والاستنتاجات. يمكنك قراءة المزيد عن هذه السلسلة في [هذا الموقع](https://github.com/tiiuae/Falcon-H1).

## المساهمون

تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل [DhiyaEddine](https://huggingface.co/DhiyaEddine) و[ybelkada](https://huggingface.co/ybelkada) و[JingweiZuo](https://huggingface.co/JingweiZuo) و[IlyasChahed](https://huggingface.co/IChahed) و[MaksimVelikanov](https://huggingface.co/yellowvm). يمكن العثور على الكود الأصلي [هنا](https://github.com/tiiuae/Falcon-H1).

## ملاحظات

- استخدم التعبئة اليسرى (left padding) للتوليد المجمّع. راجع [جانب التعبئة](../llm_tutorial#padding-side).

## FalconH1Config[[transformers.FalconH1Config]]

| النموذج     | العمق | الأبعاد  | رؤوس الانتباه | KV | رؤوس Mamba | d_head       | d_state | طول السياق        |
|-----------|--------|------|------------|----|--------------|--------------|------|-----------------|
| H1 0.5B   | 36     | 1024 | 8          | 2  | 24           | 64 / 64      | 128  | 4K، 16K-SFT     |
| H1 1.5B   | 24     | 2048 | 8          | 2  | 48           | 128 / 64     | 256  | 128K            |
| H1 1.5B-d | 66     | 1280 | 6          | 2  | 24           | 128 / 64     | 256  | 128K            |
| H1 3B     | 32     | 2560 | 10         | 2  | 32           | 128 / 128    | 256  | 128K            |
| H1 7B     | 44     | 3072 | 12         | 2  | 24           | 128 / 128    | 256  | 256K            |
| H1 34B    | 72     | 5120 | 20         | 4  | 32           | 128 / 128    | 256  | 256K            |

#### transformers.FalconH1Config[[transformers.FalconH1Config]]

```python
transformers.FalconH1Config(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 = 128000, tie_word_embeddings: bool = False, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 14336, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = 8, hidden_act: str = 'silu', initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool | None = True, num_logits_to_keep: int | None = 1, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, max_position_embeddings: int = 8192, attention_dropout: float | int | None = 0.0, mamba_d_ssm: int | None = 1024, mamba_n_heads: int | None = 128, mamba_d_head: str | int | None = 'auto', mamba_n_groups: int | None = 1, mamba_d_state: int | None = 256, mamba_d_conv: int | None = 4, mamba_expand: int | None = 2, mamba_chunk_size: int | None = 256, mamba_conv_bias: bool | None = True, mamba_proj_bias: bool | None = False, mamba_norm_before_gate: bool | None = True, mamba_rms_norm: bool | None = False, time_step_limit: list[float, float] | tuple[float, float] | None = (0.0, inf), projectors_bias: bool | None = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, lm_head_multiplier: float | None = 1.0, embedding_multiplier: float | None = 1.0, mlp_multipliers: list[float] | None = None, key_multiplier: float | None = 1.0, attention_out_multiplier: float | None = 1.0, attention_in_multiplier: float | None = 1.0, ssm_multipliers: list[float] | None = None, ssm_in_multiplier: float | None = 1.0, ssm_out_multiplier: float | None = 1.0, attention_bias: bool = False, mlp_bias: bool = False)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/falcon_h1/configuration_falcon_h1.py#L25)

**المعاملات:**

vocab_size (`int`, *اختياري*, الافتراضي `128000`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

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

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4096`) : بُعد التمثيلات المخفية.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `14336`) : بُعد تمثيلات MLP.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `32`) : 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 `8`) : 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 تفتيش متعددة الرؤوس إلى نقطة تفتيش GQA، يجب بناء كل رأس key و value ضمن المجموعة عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجعوا [هذا البحث](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فستتخذ القيمة الافتراضية `num_attention_heads`.

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.

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-05`) : 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.

num_logits_to_keep (`int` أو `None`، *اختياري*، الافتراضي هو 1) : عدد logits الموجهات التي سيتم حسابها أثناء التوليد. إذا كانت `None`، فسيتم حساب جميع logits. إذا كانت قيمة عددية صحيحة، فسيتم حساب آخر `num_logits_to_keep` logits فقط. الافتراضي هو 1 لأن logits آخر رمز من الموجهات فقط هي المطلوبة للتوليد. في السلاسل الطويلة، قد تستهلك logits السلسلة بأكملها ذاكرة كبيرة، لذا فإن تعيين `num_logits_to_keep=1` سيقلل من استهلاك الذاكرة بشكل كبير.

pad_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات.

bos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `8192`) : أقصى طول تسلسل قد يُستخدم به هذا النموذج.

attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

mamba_d_ssm (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1024`) : حجم الحالة الداخلية لنموذج الفضاء الحالي (SSM) في طبقات Mamba الخاصة بـ FalconH1.

mamba_n_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128`) : عدد رؤوس mamba المستخدمة في التنفيذ v2.

mamba_d_head (`Union[str, int]`, *اختياري*, الافتراضي هو `auto`) : حجم بُعد تضمين الرأس

mamba_n_groups (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : عدد مجموعات mamba المستخدمة في التنفيذ v2.

mamba_d_state (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `256`) : حجم حالة SSM (بعد الحالة الكامنة) في طبقات Mamba.

mamba_d_conv (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4`) : حجم نواة الالتفاف في mamba

mamba_expand (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `2`) : معامل التوسيع (نسبةً إلى hidden_size) المستخدم لتحديد الحجم الوسيط في mamba

mamba_chunk_size (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `256`) : الأجزاء التي يُقسَّم إليها التسلسل أثناء تنفيذ prefill/التدريب

mamba_conv_bias (`bool`، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : علامة تُحدِّد ما إذا كان سيتم استخدام الانحياز في طبقة الالتفاف ضمن كتلة mamba mixer.

mamba_proj_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : علامة تُشير إلى ما إذا كان سيتم استخدام الانحياز في الإسقاطات المدخلة والمخرجة (["in_proj", "out_proj"]) لكتلة mamba mixer

mamba_norm_before_gate (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيق التطبيع قبل آلية البوابة في ماخلط Mamba.

mamba_rms_norm (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام تطبيع RMS في طبقات Mamba (على عكس LayerNorm القياسي).

time_step_limit (`Union[list[float, float], tuple[float, float]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `(0.0, inf)`) : النطاق المقبول لقيم خطوة الوقت للتحكم بها.

projectors_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : علم يحدد ما إذا كان سيتم استخدام الانحياز (bias) في الإسقاطات المدخلة والمخرجة (["in_proj", "out_proj"]) لككتلة الانتباه

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.

lm_head_multiplier (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : المضاعِف لرأس LM. يُستخدم هذا لتغيير مقياس مخرجات رأس LM.

embedding_multiplier (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : المضاعِف لطبقة التضمين. يُستخدم هذا لتغيير مقياس مخرجات طبقة التضمين.

mlp_multipliers (`list[float]`، *اختياري*) : المضاعفات لطبقات MLP. يُستخدم هذا لتغيير مقياس مخرجات طبقات MLP. القيمة الأولى هي مضاعف طبقة gate، والقيمة الثانية هي مضاعف طبقة down_proj.

key_multiplier (`float`، *اختياري*) : المضاعِف لطبقة المفتاح. يُستخدم هذا لتغيير مقياس مخرجات طبقة المفتاح.

attention_out_multiplier (`float`، *اختياري*) : المضاعِف لطبقة مخرجات الانتباه. يُستخدم هذا لتغيير مقياس مخرجات طبقة مخرجات الانتباه

attention_in_multiplier (`float`، *اختياري*) : المضاعِف لطبقة إدخال الانتباه. يُستخدم هذا لتغيير مقياس مخرجات طبقة إدخال الانتباه.

ssm_multipliers (`list[float]`, *اختياري*) : المضاعفات لطبقات SSM. يُستخدم هذا لتغيير مقياس مخرجات طبقات SSM.

ssm_in_multiplier (`float`، *اختياري*) : المضاعِف لطبقة إدخال SSM. يُستخدم هذا لتغيير مقياس مخرجات طبقة إدخال SSM.

ssm_out_multiplier (`float`، *اختياري*) : المضاعِف لطبقة إخراج SSM. يُستخدم هذا لتغيير مقياس إخراج طبقة إخراج SSM.

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

mlp_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات up_proj و down_proj و gate_proj ضمن طبقات MLP.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج FalconH1Model. تُستخدم لاستحداث نموذج Falcon H1 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [tiiuae/Falcon-H1-1.5B-Deep-Instruct](https://huggingface.co/tiiuae/Falcon-H1-1.5B-Deep-Instruct)

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.

## FalconH1ForCausalLM[[transformers.FalconH1ForCausalLM]]

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("tiiuae/Falcon-H1-7B-Instruct", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tiiuae/Falcon-H1-7B-Instruct")

message = ["Mamba is a snake with following properties  "]
inputs = tokenizer(message, return_tensors='pt', return_token_type_ids=False).to(model.device)
response = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
print(tokenizer.batch_decode(response, skip_special_tokens=True)[0])
```

#### transformers.FalconH1ForCausalLM[[transformers.FalconH1ForCausalLM]]

```python
transformers.FalconH1ForCausalLM(config: FalconH1Config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/falcon_h1/modeling_falcon_h1.py#L1111)

**المعاملات:**

config ([FalconH1Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/falcon_h1#transformers.FalconH1Config)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل 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 Falcon H1 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.FalconH1ForCausalLM.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)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/falcon_h1/modeling_falcon_h1.py#L1126)

**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:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) أو `tuple(torch.Tensor)`

[CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([FalconH1Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/falcon_h1#transformers.FalconH1Config)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [FalconH1ForCausalLM](/docs/transformers/main/ar/model_doc/falcon_h1#transformers.FalconH1ForCausalLM) 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).
- **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, FalconH1ForCausalLM

>>> model = FalconH1ForCausalLM.from_pretrained("...")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("...")

>>> 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."
```

هذا التنفيذ في HF ساهم فيه [younesbelkada](https://github.com/younesbelkada) و [DhiaEddineRhaiem](https://github.com/dhiaEddineRhaiem).