Hugging Face's logo

Transformers documentation

Hy3-preview

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).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

تمت مساهمة هذا النموذج في Hugging Face Transformers في 2026-04-22.

Hy3-preview

نظرة عامة

Hy3-preview هو نموذج لغوي كبير من نوع مزيج الخبراء (MoE) طوّره فريق Tencent HunYuan. يتميز بهيكل هجين يجمع بين الكثافة ومزيج الخبراء، ويتضمن 192 خبيرًا موجّهًا وخبيرًا مشتركًا واحدًا نشطًا دائمًا في كل طبقة MoE، مما يحقق أداءً قويًا مع استنتاج فعّال عبر تفعيل الخبراء بشكل متناثر.

الميزات المعمارية الرئيسية:

  • هجين كثيف-MoE: يستخدم الطبقة الأولى شبكة عصبية أمامية كثيفة (FFN)، بينما تستخدم جميع الطبقات اللاحقة MoE مع توجيه top-k (الافتراضي k=8).
  • الخبراء المشتركون: تتضمن كل طبقة MoE خبيرًا مشتركًا واحدًا يعالج جميع الرموز إلى جانب الخبراء الموجَّهين.
  • التوجيه باستخدام دالة سيجمويد مع تصحيح انحياز الخبراء: يتم توجيه الرموز عبر التقييم بدالة سيجمويد (وليس دالة سوفت ماكس) مع انحياز متعلَّم لكل خبير من أجل موازنة الحمل.
  • QK-Norm: تطبيق RMSNorm لكل رأس على إسقاطات الاستعلام والمفتاح قبل الانتباه لتحسين استقرار التدريب.

نصائح للاستخدام

  • قم بالتحميل باستخدام AutoModelForCausalLM. يتطلب النموذج عدة وحدات معالجة رسومية (GPU) بسبب حجمه.
  • اضبط output_router_logits=True في الإعدادات أو في استدعاء الأمامي لجمع قيم التوجيه (logits) الخاصة بموجّه MoE لكل طبقة. لاحظ أن هذا النموذج لا يحسب خسارة موازنة الأحمال المساعدة؛ فـaux_loss تكون دائماً None.
  • يدعم النموذج gradient_checkpointing لتقليل استهلاك الذاكرة أثناء الضبط الدقيق.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


model_id = "tencent/Hy3-preview"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
)

inputs = tokenizer("The future of artificial intelligence is", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

HYV3Config

فئة transformers.HYV3Config

< >

( 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 = 120832hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 13312num_hidden_layers: int = 80num_attention_heads: int = 64num_key_value_heads: int = 8head_dim: int = 128hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.006rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonetie_word_embeddings: bool = Falseattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float = 0.0mlp_bias: bool = Falsenum_experts: int | None = 192num_experts_per_tok: int | None = 8num_shared_experts: int | None = 1moe_intermediate_size: int = 1536router_scaling_factor: float = 2.826enable_moe_fp32_combine: bool = Truemlp_layer_types: list[str] | None = Noneoutput_router_logits: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None )

المعاملات

  • vocab_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 120832) — حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة input_ids.
  • hidden_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 4096) — أبعاد التمثيلات المخفية.
  • intermediate_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 13312) — أبعاد تمثيلات MLP.
  • num_hidden_layers (int، اختياري، القيمة الافتراضية 80) — عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.
  • num_attention_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 64) — عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.
  • num_key_value_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 8) — 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 تجميع المتوسط لجميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع هذا الورقة. إذا لم يتم تحديد القيمة، فستكون القيمة الافتراضية هي num_attention_heads.
  • head_dim (int، اختياري، القيمة الافتراضية 128) — بعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فستكون القيمة الافتراضية هي hidden_size // 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 131072) — أقصى طول تسلسل قد يُستخدم معه هذا النموذج على الإطلاق.
  • initializer_range (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.006) — 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 إذا كان النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.
  • 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.
  • tie_word_embeddings (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة tied_weights_keys الخاصة بالنموذج.
  • 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 الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.
  • mlp_bias (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات up_proj وdown_proj وgate_proj ضمن طبقات MLP.
  • num_experts (int، اختياري، القيمة الافتراضية 192) — عدد الخبراء الموجَّهين في طبقات MoE.
  • num_experts_per_tok (int، اختياري، القيمة الافتراضية 8) — عدد الخبراء الذين يُوجَّه إليهم كل رمز. هذه هي قيمة top-k الخاصة بتوجيه اختيار الرموز.
  • num_shared_experts (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1) — عدد الخبراء المشتركين الذين يتم تفعيلهم دائمًا لجميع الرموز.
  • moe_intermediate_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1536) — الحجم الوسيط لشبكات MLP للخبراء الموجَّهين.
  • router_scaling_factor (float، اختياري، القيمة الافتراضية 2.826) — معامل التوسيع على أوزان top-k في اختيار خبراء MoE.
  • enable_moe_fp32_combine (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب إضافة الخبراء المشتركين إلى النتيجة النهائية لـ MoE باستخدام fp32 أم باستخدام النوع الأساسي الحالي للنموذج.
  • mlp_layer_types (list، اختياري) — نمط MLP (Moe مقابل Dense) لكل طبقة.
  • 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.
  • 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.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج HYV3Model. تُستخدم لتوليد نموذج Hy V3 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ tencent/Hy3-preview

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

مثال:

>>> from transformers import HYV3Config, HYV3Model

>>> config = HYV3Config()
>>> model = HYV3Model(config)

HYV3Model

فئة transformers.HYV3Model

< >

( config: HYV3Config )

المعاملات

  • config (HYV3Config) — 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 Hy V3 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

< >

( 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 (HYV3Config) والمدخلات.

تتجاوز طريقة HYV3Model 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 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.

HYV3ForCausalLM

فئة transformers.HYV3ForCausalLM

< >

( config: HYV3Config )

المعاملات

  • config (HYV3Config) — 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 Hy V3 لنمذجة اللغة السببية.

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

< >

( 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'> ) → 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).
  • 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 الإعداد (HYV3Config) والمدخلات.

تتجاوز طريقة HYV3ForCausalLM 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:

Update on GitHub

←HyperCLOVAX HYV4→