Transformers documentation

Flint

Transformers

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

تمت مساهمة هذا النموذج في Hugging Face Transformers في 2026-10-21.

Flint

هو نموذج لغة مختلط الخبراء من Recursive. مقارنةً بنموذج تحويلي قياسي مختلط الخبراء يعتمد على SwiGLU مثل Qwen3-MoE، يتميز بما يلي:

انتباه هجين. تستخدم معظم الطبقات انتباه نافذة منزلقة على الرمز الحالي والرموز الـ 512 السابقة له، مع تضمينات موضع دوّارة. أما الطبقات المتبقية، المدرجة في layer_types، فتستخدم انتباهًا كاملًا دون ترميز موضعي.
أحواض الانتباه. لكل رأس انتباه قيمة لوجيت مُتعلَّمة تعمل كحوض تدخل في عملية تطبيع softmax دون أن تنتبه إلى أي قيمة، كما في GPT-OSS. وتُطبَّع الاستعلامات والمفاتيح باستخدام تطبيع RMS لكل رأس على حدة.
التوجيه باستخدام دالة سيجمويد وخبير مشترك. يوجّه كل طبقة متناثرة رمزًا إلى 6 من بين 256 خبيرًا بناءً على درجة سيجمويد، ثم يعيد تطبيع الدرجات المختارة، ويضيف خبيرًا مشتركًا غير مُبوّاب. الطبقتان الأوليان كثيفتان.

الاستخدام

خط أنابيب

AutoModel

ملاحظات

واجهات معالجة الانتباه. لا يمكن لـ SDPA تطبيق حواجز الانتباه (attention sinks)، لذا يعتمد Flint افتراضيًا على التنفيذ eager، الذي يحسب درجات الانتباه بدقة float32. للمدخلات الطويلة، استخدم نواة FlashAttention التي تدعم الحواجز: kernels-community/vllm-flash-attn3 على Hopper أو flash_attention_4 على Blackwell. عند طلب flash_attention_2، يتم اختيار أحد هذه الخيارات بدلاً من ذلك.
تنسيق نقطة التفتيش. تخزّن نقاط التفتيش متجهًا واحدًا لكل خبير، وتخزّن المصارف على شكل self_attn.softmax_offset. يتم دمجها وإعادة تسميتها عند التحميل، ثم يُعاد حفظها بالتنسيق نفسه.

FlintConfig

فئة transformers.FlintConfig

< 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 = 150144hidden_size: int = 2048intermediate_size: int = 6144num_hidden_layers: int = 49num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 4hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 262144initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonesliding_window: int = 513attention_dropout: float | int = 0.0decoder_sparse_step: int = 1moe_intermediate_size: int = 512shared_expert_intermediate_size: int = 1024num_experts_per_tok: int = 6num_experts: int = 256norm_topk_prob: bool = Trueoutput_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.0005mlp_only_layers: list[int] | None = Nonelayer_types: list[str] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonehead_dim: int = 128attention_bias: bool = False )

المعاملات

vocab_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 150144) — حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة input_ids.
hidden_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 2048) — بعد التمثيلات المخفية.
intermediate_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 6144) — أبعاد تمثيلات MLP.
num_hidden_layers (int، اختياري، القيمة الافتراضية 49) — عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.
num_attention_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 32) — عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.
num_key_value_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 4) — هذا هو 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 مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع هذا الورقة. إذا لم يتم تحديد القيمة، فستكون القيمة الافتراضية هي 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"، وغيرها.
max_position_embeddings (int، اختياري، القيمة الافتراضية 262144) — أقصى طول تسلسل قد يُستخدم معه هذا النموذج على الإطلاق.
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 إذا كان النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.
tie_word_embeddings (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة tied_weights_keys الخاصة بالنموذج.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], اختياري) — قائمة تحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن تحتوي القائمة على قيمة لـ rope_theta، ومعاملات اختيارية تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع max_position_embeddings أطول.
sliding_window (int، اختياري، القيمة الافتراضية 513) — حجم نافذة الانتباه المنزلقة. إذا كانت None، فلا تُطبَّق نافذة منزلقة.
attention_dropout (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — نسبة إسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.
decoder_sparse_step (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1) — تكرار إضافة طبقة MoE المتناثرة. القيمة الافتراضية هي 1، مما يعني أن جميع طبقات المُفكِّك هي طبقات MoE متناثرة.
moe_intermediate_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 512) — الحجم الوسيط لشبكات MLP للخبراء الموجَّهين.
shared_expert_intermediate_size (int, اختياري، القيمة الافتراضية 1024) — الحجم الوسيط للخبير المشترك غير المُدار (ungated) الذي تضيفه كل طبقة متناثرة إلى خبرائها الموجَّهة.
num_experts_per_tok (int، اختياري، القيمة الافتراضية 6) — عدد الخبراء الذين يُوجَّه إليهم كل رمز. هذه هي قيمة top-k الخاصة بتوجيه اختيار الرموز.
num_experts (int، اختياري، القيمة الافتراضية 256) — عدد الخبراء الموجَّهين في طبقات MoE.
norm_topk_prob (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — هل يتم تطبيع أوزان الخبراء الموجَّهين.
output_router_logits (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم اللوجيتس الخاصة بالموجِّه (router). تمكين هذا الخيار سيتيح أيضًا للنموذج إخراج الخسارة المساعدة، بما في ذلك خسارة موازنة الحمل وخسارة z الخاصة بالموجِّه.
router_aux_loss_coef (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0005) — معامل خسارة التوازن التحميل الإضافي. يُستخدم لعقابلة عدم تساوي توجيه الخبراء في نماذج MoE.
mlp_only_layers (list[int]، اختياري، القيمة الافتراضية [0, 1]) — فهارس الطبقات التي تستخدم شبكة عصبية متعددة الطبقات (MLP) كثيفة بدلاً من كتلة مزيج الخبراء المتناثر.
layer_types (list[str], اختياري) — قائمة تُقرن بشكل صريح كل فهرس طبقة بنوعها. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليدها تلقائيًا بناءً على قيم الإعداد.
pad_token_id (int, اختياري) — 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) — معرّف الرمز المستخدم لنهاية التدفق في المفردات.
head_dim (int، اختياري، القيمة الافتراضية 128) — بعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فستكون القيمة الافتراضية هي hidden_size // num_attention_heads
attention_bias (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج FlintModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Flint وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ RecursiveSI/flint

ترث كائنات التهيئة من PreTrainedConfig ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ PreTrainedConfig لمزيد من المعلومات.

مثال:

>>> from transformers import FlintConfig, FlintModel

>>> configuration = FlintConfig()
>>> model = FlintModel(configuration)
>>> configuration = model.config

FlintModel

فئة transformers.FlintModel

< source >

( config: FlintConfig )

المعاملات

config (FlintConfig) — فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. لا يؤدي التهيئة باستخدام ملف الإعدادات إلى تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة from_pretrained() لتحميل أوزان النموذج.

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

يرث هذا النموذج من PreTrainedModel. راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التحميل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضًا فئة فرعية من torch.nn.Module في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

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'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

input_ids (torch.LongTensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا.
يمكن الحصول على الفهارس باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل.

ما هي معرّفات الإدخال؟
attention_mask (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. القيم المختارة للقناع هي [0, 1]:
- 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
- 0 للرموز التي تم إخفاؤها.
ما هي أقنعة الانتباه؟
position_ids (torch.LongTensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها ضمن النطاق [0, config.n_positions - 1].
ما هي معرّفات المواقع؟
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. يتكون هذا عادةً من past_key_values الذي يعيده النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما use_cache=True أو config.use_cache=True.
يُسمح فقط بمرجع Cache كمدخل، راجع دليل ذاكرة kv لدينا. إذا لم يتم تمرير past_key_values، فسيتم تهيئة DynamicCache افتراضياً.

سيُخرج النموذج نفس صيغة الكاش التي تُمرَّر كمدخل.

عند استخدام past_key_values، يُتوقَّع من المستخدم إدخال input_ids غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُقدَّم حالات مفاتيحها وقيمها السابقة إلى 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) — اختياريًا، بدلاً من تمرير input_ids، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. وهذا 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 تعيينه إلى True، تُعاد حالات المفاتيح والقيم past_key_values ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر past_key_values).

يعيد

MoeModelOutputWithPast أو tuple(torch.Tensor)

MoeModelOutputWithPast أو مجموعة (tuple) من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على التهيئة (FlintConfig) والمدخلات.

تُعيد طريقة FlintModel الخاصة بالتقديم (forward) تعريف 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 حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
past_key_values (Cache، اختياري، يُعاد عند تمرير use_cache=True أو عند تعيين config.use_cache=True) — إنه كائن من نوع Cache. لمزيد من التفاصيل، راجع دليل ذاكرة kv.

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 لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (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 وconfig.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 logits الخام (بعد تطبيق دالة softmax) التي يحسبها موجّهو MoE، وتُستخدم هذه القيم لحساب الخسارة المساعدة في نماذج مزيج الخبراء.

FlintForCausalLM

فئة transformers.FlintForCausalLM

< source >

( config: FlintConfig )

المعاملات

config (FlintConfig) — فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. لا يؤدي التهيئة باستخدام ملف الإعدادات إلى تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة from_pretrained() لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Flint لنمذجة اللغة السببية.

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 = Noneoutput_router_logits: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

input_ids (torch.LongTensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا.
يمكن الحصول على الفهارس باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل.

ما هي معرّفات الإدخال؟
attention_mask (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. القيم المختارة للقناع هي [0, 1]:
- 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
- 0 للرموز التي تم إخفاؤها.
ما هي أقنعة الانتباه؟
position_ids (torch.LongTensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها ضمن النطاق [0, config.n_positions - 1].
ما هي معرّفات المواقع؟
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. يتكون هذا عادةً من past_key_values الذي يعيده النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما use_cache=True أو config.use_cache=True.
يُسمح فقط بمرجع Cache كمدخل، راجع دليل ذاكرة kv لدينا. إذا لم يتم تمرير past_key_values، فسيتم تهيئة DynamicCache افتراضياً.

سيُخرج النموذج نفس صيغة الكاش التي تُمرَّر كمدخل.

عند استخدام past_key_values، يُتوقَّع من المستخدم إدخال input_ids غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُقدَّم حالات مفاتيحها وقيمها السابقة إلى 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) — اختياريًا، بدلاً من تمرير input_ids، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. وهذا 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) — التسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس ضمن [0, ..., config.vocab_size] أو -100 (انظر input_ids docstring). يتم تجاهل الرموز التي فهارسها مضبوطة على -100 (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool، اختياري) — إذا تم تعيينه إلى True، تُعاد حالات المفاتيح والقيم past_key_values ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر past_key_values).
output_router_logits (bool, اختياري) — ما إذا كان يجب إرجاع قيم logits لجميع الموجّهات (routers) أم لا. تُفيد هذه القيم في حساب خسارة الموجّه (router loss)، ولا ينبغي إرجاعها أثناء الاستدلال.
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor]، اختياري، القيمة الافتراضية 0) — إذا كان int، يتم حساب logits لآخر logits_to_keep رموز. إذا كانت القيمة 0، يتم حساب logits لجميع input_ids (حالة خاصة). لا يُحتاج إلى logits إلا للرمز الأخير في عملية التوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة كبيرة، وهو أمر مهم بشكل ملحوظ للتسلسلات الطويلة أو حجم المفردات الكبير. إذا كان torch.Tensor، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول التسلسل. يكون هذا مفيدًا عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول التسلسل).

يعيد

MoeCausalLMOutputWithPast أو tuple(torch.Tensor)

MoeCausalLMOutputWithPast أو مجموعة (tuple) من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على التهيئة (FlintConfig) والمدخلات.

تتجاوز طريقة FlintForCausalLM 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 of shape (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 config.output_router_logits=True، ويتدرب النموذج على مساره باستخدام خسارة توازن الأحمال) — خسارة مساعدة لتوازن الأحمال للوحدات المتناثرة. النماذج التي توازن خبرائها باستخدام انحياز المسار بدلاً من ذلك (DeepSeek-V3 والهندسات المشتقة منه) تعيد None هنا مع الاستمرار في إعادة 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) ذات الشكل (batch_size * sequence_length, num_experts).

قيمات التوجيه الخام (logits) التي تحسبها وحدات التوجيه في نماذج 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) — إنه كائن من نوع Cache. لمزيد من التفاصيل، راجع دليل ذاكرة kv.

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 لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (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:

>>> from transformers import AutoTokenizer, FlintForCausalLM

>>> model = FlintForCausalLM.from_pretrained("RecursiveSI/flint", dtype="auto", device_map="auto")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RecursiveSI/flint")

>>> messages = [{"role": "user", "content": "Who are you?"}]
>>> inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True)
>>> outputs = model.generate(**inputs.to(model.device), max_new_tokens=32)
>>> print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1] :], skip_special_tokens=True))

Update on GitHub

←FlexOlmo FNet→