# ModernVBert

## نظرة عامة

ModernVBert هو مُشفِّر للغة والرؤية يجمع بين [ModernBert](modernbert) ومُشفِّر رؤية [SigLIP](siglip). وهو مُحسَّن لمهام فهم المستندات البصرية والاسترجاع.

تم تقديم النموذج في [ModernVBERT: Towards Smaller Visual Document Retrievers](https://huggingface.co/papers/2510.01149).

```python
import torch
from huggingface_hub import hf_hub_download
from PIL import Image

from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoProcessor

processor = AutoProcessor.from_pretrained("./mvb")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("./mvb", device_map="auto")

image = Image.open(hf_hub_download("HuggingFaceTB/SmolVLM", "example_images/rococo.jpg", repo_type="space"))
text = "This [MASK] is on the wall."

# Create input messages
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image"},
            {"type": "text", "text": text}
        ]
    },
]

# Prepare inputs
prompt = processor.apply_chat_template(messages)
inputs = processor(text=prompt, images=[image], return_tensors="pt").to(model.device)

# Inference
with torch.no_grad():
  outputs = model(**inputs)

# To get predictions for the mask:
masked_index = inputs["input_ids"][0].tolist().index(processor.tokenizer.mask_token_id)
predicted_token_id = outputs.logits[0, masked_index].argmax(axis=-1)
predicted_token = processor.tokenizer.decode(predicted_token_id)
print("Predicted token:", predicted_token)  # Predicted token: painting
```

## ModernVBertConfig[[transformers.ModernVBertConfig]]

#### transformers.ModernVBertConfig[[transformers.ModernVBertConfig]]

```python
transformers.ModernVBertConfig(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, text_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict | None = None, vision_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict | None = None, image_token_id: int = 50407, pixel_shuffle_factor: int = 4, initializer_range: float = 0.02, initializer_cutoff_factor: float = 2.0, classifier_pooling: typing.Literal['cls', 'mean'] = 'cls', classifier_dropout: float | int = 0.0, classifier_bias: bool = False, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/modernvbert/configuration_modernvbert.py#L32)

**المعاملات:**

text_config (`Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict]`، *اختياري*) : كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري النصي.

vision_config (`Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict]`، *اختياري*) : كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري البصري.

image_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `50407`) : فهرس رمز الصورة المستخدم كعلامة بديلة للصور المدخلة.

pixel_shuffle_factor (`int | None`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 4) : معامل المقياس المستخدم في عمليات خلط البكسلات / إعادة التجميع داخل رأس الرؤية.

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

initializer_cutoff_factor (`float | None`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 2.0) : معامل القطع الخاص بـ truncated_normal_initializer المستخدم لتجميع جميع مصفوفات الأوزان.

classifier_pooling (`Literal["cls", "mean"]`، *اختياري*، الافتراضي `"cls"`) : استراتيجية التجميع (pooling) المستخدمة لمهام التصنيف.

classifier_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة dropout للمصنّف.

classifier_bias (`bool | None`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب إضافة حد انحياز إلى رأس التصنيف

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

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج ModernVBertModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Modernvbert وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بنموذج [ModernVBERT/modernvbert](https://huggingface.co/ModernVBERT/modernvbert)

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.

مثال:
```python
>>> from transformers import ModernVBertConfig

>>> # Initializing configuration
>>> configuration = ModernVBertConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration (model class is implemented in
>>> # `modernvbert.modeling_modernvbert`)

>>> from transformers import ModernVBertModel
>>> model = ModernVBertModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> cfg = model.config
```

## ModernVBertModel[[transformers.ModernVBertModel]]

#### transformers.ModernVBertModel[[transformers.ModernVBertModel]]

```python
transformers.ModernVBertModel(config: ModernVBertConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/modernvbert/modeling_modernvbert.py#L201)

**المعاملات:**

config ([ModernVBertConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertConfig)) : 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.

ModernVBertModel هو نموذج يجمع بين مُشفِّر بصري (SigLIP) ومُشفِّر نصي (ModernBert).

ModernVBert هو النموذج الأساسي لمُسترجع الصور ColModernVBert، وقد تم تقديمه في الورقة البحثية التالية: [*ModernVBERT: Towards Smaller Visual Document Retrievers*](https://arxiv.org/abs/2510.01149).

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.ModernVBertModel.forward]]

```python
forward(input_ids: LongTensor = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, image_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/modernvbert/modeling_modernvbert.py#L285)

**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)

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.

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام `image_processor_class`. راجع `image_processor_class.__call__` للتفاصيل (يستخدم [Idefics3Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3Processor) `image_processor_class` لمعالجة الصور).

pixel_attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, image_size, image_size)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس بكسلات الحشو.

image_hidden_states (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : حالات المخفي لمُشفِّر الصورة بعد إسقاط النمط.

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

A `ModernVBertBaseModelOutput` or a tuple of `torch.Tensor` (if `return_dict=False` is passed or when `config.return_dict=False`) comprising various elements depending on the configuration ([ModernVBertConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertConfig)) and inputs.

يمكن أن تحتوي المدخلات المُقدَّمة إلى النموذج على عدد عشوائي من الصور. وللتعامل مع ذلك، فإن قيم البكسل (pixel_values) المُقدَّمة إلى النموذج تتضمن حشواً للصور (image padding) بحيث تكون أبعادها (batch_size, max_num_images, 3, max_heights, max_widths) حيث يمثل max_num_images الحد الأقصى لعدد الصور بين العينات ذات الحجم batch_size في الدفعة. لا حاجة إلى صور الحشو بعد حشو قيم البكسل عند مدخل النموذج. وكفاءةً، نمرر فقط الصور الفعلية عبر دالة forward لنموذج الرؤية (vision_model) عن طريق استبعاد صور الحشو، أي قيم بكسل بأبعاد (image_batch_size, 3, height, width) حيث يكون image_batch_size مساوياً لـ 7 عندما يكون num_images_per_sample=[1, 3, 1, 2] ويكون max_num_images مساوياً لـ 3.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء عند مخرجات الطبقة الأخيرة من النموذج. إذا تم استخدام `past_key_values`، فسيتم إخراج حالة الإخفاء الأخيرة فقط للتسلسلات من الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)`.
- **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) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات مخفية للنموذج عند إخراج كل طبقة بالإضافة إلى إخراجات التضمين الأولية 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 softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجح في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **image_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل من مخرجات تضمينات الصور، `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states للنموذج الذي أنتجه مُشفِّر الرؤية

## ModernVBertForMaskedLM[[transformers.ModernVBertForMaskedLM]]

#### transformers.ModernVBertForMaskedLM[[transformers.ModernVBertForMaskedLM]]

```python
transformers.ModernVBertForMaskedLM(config: ModernVBertConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/modernvbert/modeling_modernvbert.py#L386)

**المعاملات:**

config ([ModernVBertConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertConfig)) : 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 Modernvbert مع رأس `language modeling` 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.ModernVBertForMaskedLM.forward]]

```python
forward(input_ids: LongTensor = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, image_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/modernvbert/modeling_modernvbert.py#L407)

**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)

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.

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام `image_processor_class`. راجع `image_processor_class.__call__` للتفاصيل (يستخدم [Idefics3Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3Processor) `image_processor_class` لمعالجة الصور).

pixel_attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, image_size, image_size)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس بكسلات الحشو.

image_hidden_states (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : حالات المخفي لمُشفِّر الصورة بعد إسقاط النمط.

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

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

`ModernVBertMaskedLMOutput` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([ModernVBertConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertConfig)) والمدخلات.

يمكن أن تحتوي المدخلات المُقدَّمة إلى النموذج على عدد عشوائي من الصور. وللتعامل مع ذلك، فإن قيم البكسل (pixel_values) المُقدَّمة إلى النموذج تتضمن حشواً للصور (image padding) بحيث تكون أبعادها (batch_size, max_num_images, 3, max_heights, max_widths) حيث يمثل max_num_images الحد الأقصى لعدد الصور بين العينات ذات الحجم batch_size في الدفعة. لا حاجة إلى صور الحشو بعد حشو قيم البكسل عند مدخل النموذج. وكفاءةً، نمرر فقط الصور الفعلية عبر دالة forward لنموذج الرؤية (vision_model) عن طريق استبعاد صور الحشو، أي قيم بكسل بأبعاد (image_batch_size, 3, height, width) حيث يكون image_batch_size مساوياً لـ 7 عندما يكون num_images_per_sample=[1, 3, 1, 2] ويكون max_num_images مساوياً لـ 3.

- **loss** (`torch.Tensor`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة المقنّعة (MLM).
- **logits** (`torch.Tensor`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **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) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات مخفية للنموذج عند إخراج كل طبقة بالإضافة إلى إخراجات التضمين الأولية 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 softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجح في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **image_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل من مخرجات تضمينات الصور، `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states للنموذج الذي أنتجه مُشفِّر الرؤية

مثال:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, ModernVBertForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ModernVBERT/modernvbert")
>>> model = ModernVBertForMaskedLM.from_pretrained("ModernVBERT/modernvbert")

>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]

>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
>>> tokenizer.decode(predicted_token_id)
...

>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-<mask> tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)

>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)
>>> round(outputs.loss.item(), 2)
...
```

## ModernVBertForSequenceClassification[[transformers.ModernVBertForSequenceClassification]]

#### transformers.ModernVBertForSequenceClassification[[transformers.ModernVBertForSequenceClassification]]

```python
transformers.ModernVBertForSequenceClassification(config: ModernVBertConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/modernvbert/modeling_modernvbert.py#L476)

**المعاملات:**

config ([ModernVBertConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertConfig)) : 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 ModernVBert مع رأس تصنيف تسلسل في الأعلى يقوم بعملية التجميع.

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.ModernVBertForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: LongTensor = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, image_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/modernvbert/modeling_modernvbert.py#L490)

**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)

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.

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام `image_processor_class`. راجع `image_processor_class.__call__` للتفاصيل (يستخدم [Idefics3Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3Processor) `image_processor_class` لمعالجة الصور).

pixel_attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, image_size, image_size)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس بكسلات الحشو.

image_hidden_states (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : حالات المخفي لمُشفِّر الصورة بعد إسقاط النمط.

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

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

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

يمكن أن تحتوي المدخلات المُقدَّمة إلى النموذج على عدد عشوائي من الصور. وللتعامل مع ذلك، فإن قيم البكسل (pixel_values) المُقدَّمة إلى النموذج تتضمن حشواً للصور (image padding) بحيث تكون أبعادها (batch_size, max_num_images, 3, max_heights, max_widths) حيث يمثل max_num_images الحد الأقصى لعدد الصور بين العينات ذات الحجم batch_size في الدفعة. لا حاجة إلى صور الحشو بعد حشو قيم البكسل عند مدخل النموذج. وكفاءةً، نمرر فقط الصور الفعلية عبر دالة forward لنموذج الرؤية (vision_model) عن طريق استبعاد صور الحشو، أي قيم بكسل بأبعاد (image_batch_size, 3, height, width) حيث يكون image_batch_size مساوياً لـ 7 عندما يكون num_images_per_sample=[1, 3, 1, 2] ويكون max_num_images مساوياً لـ 3.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`, *اختياري*، يُعاد عند تقديم `labels`) -- خسارة التصنيف (أو الانحدار إذا كان config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, config.num_labels)`) -- درجات التصنيف (أو الانحدار إذا كان config.num_labels==1) (قبل SoftMax).
- **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 على تصنيف بوسم واحد:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, ModernVBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ModernVBERT/modernvbert")
>>> model = ModernVBertForSequenceClassification.from_pretrained("ModernVBERT/modernvbert")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = ModernVBertForSequenceClassification.from_pretrained("ModernVBERT/modernvbert", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

مثال على تصنيف متعدد التسميات:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, ModernVBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ModernVBERT/modernvbert")
>>> model = ModernVBertForSequenceClassification.from_pretrained("ModernVBERT/modernvbert", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = ModernVBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "ModernVBERT/modernvbert", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```

## ModernVBertForTokenClassification[[transformers.ModernVBertForTokenClassification]]

#### transformers.ModernVBertForTokenClassification[[transformers.ModernVBertForTokenClassification]]

```python
transformers.ModernVBertForTokenClassification(config: ModernVBertConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/modernvbert/modeling_modernvbert.py#L592)

**المعاملات:**

config ([ModernVBertConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/modernvbert#transformers.ModernVBertConfig)) : 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 ModernVBert مع رأس تصنيف الرموز في الأعلى، على سبيل المثال لمهام التعرف على الكيانات المسمّاة (NER).

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.ModernVBertForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: LongTensor = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, image_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/modernvbert/modeling_modernvbert.py#L605)

**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)

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.

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام `image_processor_class`. راجع `image_processor_class.__call__` للتفاصيل (يستخدم [Idefics3Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/idefics3#transformers.Idefics3Processor) `image_processor_class` لمعالجة الصور).

pixel_attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, image_size, image_size)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس بكسلات الحشو.

image_hidden_states (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : حالات المخفي لمُشفِّر الصورة بعد إسقاط النمط.

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

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

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

يمكن أن تحتوي المدخلات المُقدَّمة إلى النموذج على عدد عشوائي من الصور. وللتعامل مع ذلك، فإن قيم البكسل (pixel_values) المُقدَّمة إلى النموذج تتضمن حشواً للصور (image padding) بحيث تكون أبعادها (batch_size, max_num_images, 3, max_heights, max_widths) حيث يمثل max_num_images الحد الأقصى لعدد الصور بين العينات ذات الحجم batch_size في الدفعة. لا حاجة إلى صور الحشو بعد حشو قيم البكسل عند مدخل النموذج. وكفاءةً، نمرر فقط الصور الفعلية عبر دالة forward لنموذج الرؤية (vision_model) عن طريق استبعاد صور الحشو، أي قيم بكسل بأبعاد (image_batch_size, 3, height, width) حيث يكون image_batch_size مساوياً لـ 7 عندما يكون num_images_per_sample=[1, 3, 1, 2] ويكون max_num_images مساوياً لـ 3.

- **loss** (`torch.Tensor` of shape `(1,)`, *اختياري*, يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة التصنيف.
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- درجات التصنيف (قبل SoftMax).
- **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, ModernVBertForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ModernVBERT/modernvbert")
>>> model = ModernVBertForTokenClassification.from_pretrained("ModernVBERT/modernvbert")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```