# MVP

## نظرة عامة

قُدم نموذج MVP في [MVP: Multi-task Supervised Pre-training for Natural Language Generation](https://huggingface.co/papers/2206.12131) من قِبل Tianyi Tang وJunyi Li وWayne Xin Zhao وJi-Rong Wen.

وفقاً للملخص،

- يتبع MVP معمارية قياسية لمشفّر-مفكّك Transformer.
- يتم تدريب MVP الإشرافي مسبقًا باستخدام مجموعات بيانات مُصنّفة.
- يحتوي MVP أيضًا على تلميحات ناعمة مخصصة لكل مهمة لتحفيز قدرة النموذج على أداء مهمة معينة.
- صُمم MVP خصيصًا لتوليد اللغة الطبيعية، ويمكن تكييفه لمجموعة واسعة من مهام التوليد، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: تلخيص النصوص، وتوليد النص من البيانات، وأنظمة الحوار المفتوحة، وتوليد القصص، والإجابة عن الأسئلة، وتوليد الأسئلة، وأنظمة الحوار الموجهة نحو المهام، وتوليد المعرفة الشائعة، وتوليد الصياغات البديلة، ونقل أسلوب النص، وتبسيط النص. كما يمكن تكييف نموذجنا لمهام فهم اللغة الطبيعية مثل تصنيف التسلسلات والإجابة عن الأسئلة (الاستخراجية).

تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل [Tianyi Tang](https://huggingface.co/StevenTang). يمكن العثور على المعلومات والتعليمات التفصيلية [هنا](https://github.com/RUCAIBox/MVP).

## نصائح للاستخدام

- لقد أطلقنا سلسلة من النماذج [هنا](https://huggingface.co/models?filter=mvp)، وتشمل MVP، وMVP مع موجهات محددة للمهمة، ومتغيرات ما قبل التدريب متعددة المهام.
- إذا كنت ترغب في استخدام نموذج دون موجهات (Transformer قياسي)، يمكنك تحميله عبر `MvpForConditionalGeneration.from_pretrained('RUCAIBox/mvp', device_map="auto")`.
- إذا كنت ترغب في استخدام نموذج مع أوامر محددة للمهمة، مثل التلخيص، يمكنك تحميله من خلال `MvpForConditionalGeneration.from_pretrained('RUCAIBox/mvp-summarization', device_map="auto")`.
- يدعم نموذجنا الضبط الخفيف للموجّهات وفق [Prefix-tuning](https://huggingface.co/papers/2101.00190) باستخدام الطريقة `set_lightweight_tuning()`.

## أمثلة على الاستخدام

في حالة التلخيص، يُعدّ استخدام MVP وMVP مع أوامر مخصصة للتلخيص مثالاً توضيحياً.

```python
from transformers import MvpForConditionalGeneration, MvpTokenizer

tokenizer = MvpTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", device_map="auto")
model_with_prompt = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp-summarization", device_map="auto")

inputs = tokenizer(
    "Summarize: You may want to stick it to your boss and leave your job, but don't do it if these are your reasons.",
    return_tensors="pt",
)
generated_ids = model.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
["Why You Shouldn't Quit Your Job"]

generated_ids = model_with_prompt.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
["Don't do it if these are your reasons"]
```

في توليد النص من البيانات، يُعد استخدام MVP والنماذج المُسبقة التدريب متعددة المهام مثالاً على ذلك.

```python
from transformers import MvpForConditionalGeneration, MvpTokenizerFast

tokenizer = MvpTokenizerFast.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", device_map="auto")
model_with_mtl = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mtl-data-to-text", device_map="auto")

inputs = tokenizer(
    "Describe the following data: Iron Man | instance of | Superhero [SEP] Stan Lee | creator | Iron Man",
    return_tensors="pt",
)
generated_ids = model.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
['Stan Lee created the character of Iron Man, a fictional superhero appearing in American comic']

generated_ids = model_with_mtl.generate(**inputs)
tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
['Iron Man is a fictional superhero appearing in American comic books published by Marvel Comics.']
```

لضبط خفيف، *أي*، تثبيت النموذج وضبط الأوامر فقط، يمكنك تحميل MVP بأوامر مهيأة عشوائياً أو بأوامر مخصصة للمهمة. كما يدعم كودنا ضبط البادئة مع BART وفقاً [للورقة الأصلية](https://huggingface.co/papers/2101.00190).

```python
from transformers import MvpForConditionalGeneration

model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", use_prompt=True, device_map="auto")
# the number of trainable parameters (full tuning)
sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
468116832

# lightweight tuning with randomly initialized prompts
model.set_lightweight_tuning()
# the number of trainable parameters (lightweight tuning)
sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
61823328

# lightweight tuning with task-specific prompts
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mtl-data-to-text", device_map="auto")
model.set_lightweight_tuning()
# original lightweight Prefix-tuning
model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/bart-large", use_prompt=True, device_map="auto")
model.set_lightweight_tuning()
```

## الموارد

- [دليل مهمة تصنيف النصوص](../tasks/sequence_classification)
- [دليل مهمة الإجابة عن الأسئلة](../tasks/question_answering)
- [دليل مهمة نمذجة اللغة السببية](../tasks/language_modeling)
- [دليل مهمة نمذجة اللغة المقنّعة](../tasks/masked_language_modeling)
- [دليل مهمة الترجمة](../tasks/translation)
- [دليل مهمة التلخيص](../tasks/summarization)

## MvpConfig[[transformers.MvpConfig]]

#### transformers.MvpConfig[[transformers.MvpConfig]]

```python
transformers.MvpConfig(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, 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, is_encoder_decoder: bool = True, vocab_size: int = 50267, max_position_embeddings: int = 1024, encoder_layers: int = 12, encoder_ffn_dim: int = 4096, encoder_attention_heads: int = 16, decoder_layers: int = 12, decoder_ffn_dim: int = 4096, decoder_attention_heads: int = 16, encoder_layerdrop: float | int = 0.0, decoder_layerdrop: float | int = 0.0, activation_function: str = 'gelu', d_model: int = 1024, dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.0, activation_dropout: float | int = 0.0, init_std: float = 0.02, classifier_dropout: float | int = 0.0, scale_embedding: bool = False, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 1, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, decoder_start_token_id: int | None = 2, use_prompt: bool = False, prompt_length: int = 100, prompt_mid_dim: int = 800, is_decoder: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/configuration_mvp.py#L24)

**المعاملات:**

is_encoder_decoder (`bool`، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان النموذج يُستخدم كمُشفِّر/مُفكِّك أم لا.

vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `50267`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `1024`) : أقصى طول تسلسل قد يُستخدم به هذا النموذج.

encoder_layers (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `12`) : عدد الطبقات المخفية في مُشفِّر Transformer. سيُستخدم نفس قيمة `num_layers` إذا لم يُضبط.

encoder_ffn_dim (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `4096`) : بُعد الطبقة "الوسيطة" (المعروفة غالبًا باسم طبقة التغذية الأمامية) في المُشفِّر.

encoder_attention_heads (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `16`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُشفِّر Transformer.

decoder_layers (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `12`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer. سيُستخدم نفس قيمة `num_layers` إذا لم يُضبط.

decoder_ffn_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `4096`) : أبعاد طبقة "الوسيطة" (المعروفة غالبًا باسم طبقة التقدّم الأمامي) في المُفكِّك.

decoder_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

encoder_layerdrop (`Union[float, int]`، *اختياري*، الافتراضي هو `0.0`) : احتمال LayerDrop للمشفّر. راجع [ورقة LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556) لمزيد من التفاصيل.

decoder_layerdrop (`Union[float, int]`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `0.0`) : احتمال LayerDrop لمفكّك الترميز. راجع [ورقة LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556) لمزيد من التفاصيل.

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

d_model (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `1024`) : حجم طبقات المُرمِّز وطبقة المُجمِّع.

dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.1`) : النسبة لجميع طبقات dropout.

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

activation_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) للتفعيلات داخل الطبقة المتصلة بالكامل.

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

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

scale_embedding (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم توسيع التضمينات (embeddings) من خلال القسمة على sqrt(d_model).

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

pad_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات.

bos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : 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.

decoder_start_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : إذا بدأ نموذج encoder-decoder فك الترميز برمز مختلف عن `bos`، فهذا هو معرّف ذلك الرمز.

use_prompt (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام الموجه أم لا.

prompt_length (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 100) : طول الاستدعاء.

prompt_mid_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 800) : بُعد طبقة "الوسط" في الاستدعاء.

is_decoder (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان النموذج يُستخدم كمُفكِّك أم لا. إذا كان `False`، يُستخدم النموذج كمُشفِّر.

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

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج MvpModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Mvp وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [RUCAIBox/mvp](https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp)

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 MvpConfig, MvpModel

>>> # Initializing a MVP RUCAIBox/mvp style configuration
>>> configuration = MvpConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the RUCAIBox/mvp style configuration
>>> model = MvpModel(configuration)

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

## MvpTokenizer[[transformers.RobertaTokenizer]]

#### transformers.RobertaTokenizer[[transformers.RobertaTokenizer]]

```python
transformers.RobertaTokenizer(vocab: str | dict[str, int] | None = None, merges: str | list[str] | None = None, errors: str = 'replace', bos_token: str = '<s>', eos_token: str = '</s>', sep_token: str = '</s>', cls_token: str = '<s>', unk_token: str = '<unk>', pad_token: str = '<pad>', mask_token: str = '<mask>', add_prefix_space: bool = False, trim_offsets: bool = True, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/roberta/tokenization_roberta.py#L28)

**المعاملات:**

vocab (`str`، `dict` أو `list`، *اختياري*) : قاموس مفردات مخصص. إذا لم يُقدَّم، يتم تحميل المفردات من vocab_file.

merges (`str` أو `list`، *اختياري*) : قائمة دمج مخصصة. إذا لم تُقدَّم، تُحمَّل عمليات الدمج من merges_file.

errors (`str`، *اختياري*، الافتراضي هو `"replace"`) : المنهج المتّبع عند فكّ ترميز البايتات إلى UTF-8. راجع [bytes.decode](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#bytes.decode) لمزيد من المعلومات.

bos_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"<s>"`) : رمز بداية التسلسل الذي تم استخدامه أثناء التدريب المسبق. يمكن استخدامه كرمز مصنف التسلسل. عند بناء تسلسل باستخدام الرموز الخاصة، هذا ليس الرمز المستخدم لبداية التسلسل. الرمز المستخدم هو `cls_token`.

eos_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"</s>"`) : رمز نهاية التسلسل. عند بناء تسلسل باستخدام الرموز الخاصة، هذا ليس الرمز المستخدم لنهاية التسلسل. الرمز المستخدم هو `sep_token`.

sep_token (`str`، *اختياري*، الافتراضي هو `"</s>"`) : رمز الفاصل، الذي يُستخدم عند بناء تسلسل من عدة تسلسلات، مثل تسلسلين لتصنيف التسلسلات، أو نص وسؤال للإجابة على الأسئلة. كما يُستخدم كآخر رمز في تسلسل مبني برموز خاصة.

cls_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"<s>"`) : رمز التصنيف الذي يُستخدم عند إجراء تصنيف التسلسل (تصنيف التسلسل بأكمله بدلاً من تصنيف كل رمز على حدة). وهو الرمز الأول في التسلسل عند بناؤه باستخدام الرموز الخاصة.

unk_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"<unk>"`) : رمز المجهول. الرمز غير الموجود في قاموس الكلمات لا يمكن تحويله إلى معرّف، لذا يُعيَّن هذا الرمز بدلاً منه.

pad_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `"<pad>"`) : الرمز المستخدم للتعبئة، على سبيل المثال عند تجميع تسلسلات ذات أطوال مختلفة.

mask_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"<mask>"`) : الرمز المستخدم لإخفاء القيم. هذا هو الرمز المستخدم عند تدريب هذا النموذج باستخدام نمذجة اللغة المقنّعة. وهو الرمز الذي سيحاول النموذج التنبؤ به.

add_prefix_space (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيُضاف فراغ أولي إلى المدخل. يُتيح ذلك معاملة الكلمة الأولى كما تُعامَل أي كلمة أخرى. (يكتشف مُجزِّئ RoBERTa بداية الكلمات من خلال الفراغ الذي يسبقها).

trim_offsets (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان ينبغي لخطوة ما بعد المعالجة تقليم الإزاحات لتجنب تضمين مسافات بيضاء.

إنشاء مُجزِّئ RoBERTa (المعتمد على مكتبة tokenizers من HuggingFace). مبني على Byte-Pair-Encoding.

تم تدريب هذا المُجزِّئ على التعامل مع المسافات كجزء من الرموز (بشكل يشبه sentencepiece) لذا فإن الكلمة

تُرمَّز بشكل مختلف سواء كانت في بداية الجملة (بدون مسافة) أو لا:

```python
>>> from transformers import RobertaTokenizer

>>> tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[0, 31414, 232, 2]

>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[0, 20920, 232, 2]
```

يمكنك تجاوز هذا السلوك عن طريق تمرير `add_prefix_space=True` عند إنشاء هذا المُجزِّئ أو عند استدعائه على بعض النصوص، لكن بما أن النموذج لم يُدرَّب مسبقًا بهذه الطريقة، فقد يؤدي ذلك إلى انخفاض في الأداء.

عند استخدامه مع `is_split_into_words=True`، يجب إنشاء هذا المُجزِّئ مع `add_prefix_space=True`.

يرث هذا المُجزِّئ من [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) التي تحتوي على معظم الدوال الرئيسية. ينبغي على المستخدمين الرجوع إلى هذه الفئة الأصلية لمزيد من المعلومات حول تلك الدوال.

## MvpModel[[transformers.MvpModel]]

#### transformers.MvpModel[[transformers.MvpModel]]

```python
transformers.MvpModel(config: MvpConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L870)

**المعاملات:**

config ([MvpConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) : 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 Mvp الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

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

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

#### forward[[transformers.MvpModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L906)

**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)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل مدخلات المُفكِّك في قاموس الكلمات. 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 مدخلات المُفكِّك؟](../glossary#decoder-input-ids) يستخدم Mvp الرمز `eos_token_id` كرمز بداية لتوليد `decoder_input_ids`. إذا تم استخدام `past_key_values`، فيجب إدخال آخر `decoder_input_ids` فقط بشكل اختياري (انظر `past_key_values`). في تدريب الترجمة والتلخيص، يجب تقديم `decoder_input_ids`. إذا لم يتم تقديم `decoder_input_ids`، سيقوم النموذج بإنشاء هذا المصفوفة (tensor) عن طريق إزاحة `input_ids` إلى اليمين للتدريب المسبق لإزالة الضوضاء وفقاً للورقة البحثية.

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : السلوك الافتراضي: توليد متجه يتجاهل رموز الحشو في `decoder_input_ids`. كما سيتم استخدام قناع سببي (Causal mask) افتراضيًا. إذا كنت ترغب في تغيير سلوك الحشو، فيجب عليك قراءة `modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask` وتعديله حسب احتياجاتك. راجع الشكل 1 في [الورقة البحثية](https://huggingface.co/papers/1910.13461) لمزيد من المعلومات حول الاستراتيجية الافتراضية.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`، *اختياري*) : مجموعة مرتبة تتكون من (`last_hidden_state`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `last_hidden_state` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) هي سلسلة من الحالات المخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من المُشفِّر. تُستخدم في الانتباه المتقاطع في المُفكِّك.

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.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : اختياريًا، بدلاً من تمرير `decoder_input_ids` يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. إذا تم استخدام `past_key_values`، فلا يتعين إدخال سوى آخر `decoder_inputs_embeds` (انظر `past_key_values`). يكون هذا مفيدًا إذا أردت مزيدًا من التحكم في كيفية تحويل فهارس `decoder_input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها مقارنةً بمصفوفة البحث التضمينية الداخلية للنموذج. إذا كان كل من `decoder_input_ids` و`decoder_inputs_embeds` غير مضبوطين، فإن `decoder_inputs_embeds` يتخذ قيمة `inputs_embeds`.

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`).

output_attentions (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع مصفوفات الانتباه لجميع طبقات الانتباه. راجع `attentions` ضمن المصفوفات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

return_dict (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع [ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) بدلاً من tuple عادي.

**يعيد:** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) 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 ([MvpConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [MvpModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpModel) 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` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- سلسلة من حالات الإخفاء عند مخرج الطبقة الأخيرة من فاحش النموذج.

  إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج.
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

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

  حالات المخفية (Hidden-states) للوحدة الترميزية (decoder) عند مخرج كل طبقة، بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في المفكّك، بعد softmax الانتباه، المستخدمة لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في طبقة الانتباه المتقاطع للمفكّك، بعد softmax للانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه المتقاطع.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) -- سلسلة من حالات الإخفاء عند مخرجات الطبقة الأخيرة من المُشفِّر في النموذج.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

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

  أوزان الانتباه للمُشفِّر، بعد softmax للانتباه، المُستخدَمة لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

## MvpForConditionalGeneration[[transformers.MvpForConditionalGeneration]]

#### transformers.MvpForConditionalGeneration[[transformers.MvpForConditionalGeneration]]

```python
transformers.MvpForConditionalGeneration(config: MvpConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1018)

**المعاملات:**

config ([MvpConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) : 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 MVP مع رأس لنمذجة اللغة. يمكن استخدامه لمهام توليد النصوص المختلفة.

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.MvpForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1052)

**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)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل مدخلات المُفكِّك في قاموس الكلمات. 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 مدخلات المُفكِّك؟](../glossary#decoder-input-ids) يستخدم Mvp الرمز `eos_token_id` كرمز بداية لتوليد `decoder_input_ids`. إذا تم استخدام `past_key_values`، فيجب إدخال آخر `decoder_input_ids` فقط بشكل اختياري (انظر `past_key_values`). في تدريب الترجمة والتلخيص، يجب تقديم `decoder_input_ids`. إذا لم يتم تقديم `decoder_input_ids`، سيقوم النموذج بإنشاء هذا المصفوفة (tensor) عن طريق إزاحة `input_ids` إلى اليمين للتدريب المسبق لإزالة الضوضاء وفقاً للورقة البحثية.

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : السلوك الافتراضي: توليد متجه يتجاهل رموز الحشو في `decoder_input_ids`. كما سيتم استخدام قناع سببي (Causal mask) افتراضيًا. إذا كنت ترغب في تغيير سلوك الحشو، فيجب عليك قراءة `modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask` وتعديله حسب احتياجاتك. راجع الشكل 1 في [الورقة البحثية](https://huggingface.co/papers/1910.13461) لمزيد من المعلومات حول الاستراتيجية الافتراضية.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`، *اختياري*) : مجموعة مرتبة تتكون من (`last_hidden_state`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `last_hidden_state` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) هي سلسلة من الحالات المخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من المُشفِّر. تُستخدم في الانتباه المتقاطع في المُفكِّك.

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.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : اختياريًا، بدلاً من تمرير `decoder_input_ids` يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. إذا تم استخدام `past_key_values`، فلا يتعين إدخال سوى آخر `decoder_inputs_embeds` (انظر `past_key_values`). يكون هذا مفيدًا إذا أردت مزيدًا من التحكم في كيفية تحويل فهارس `decoder_input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها مقارنةً بمصفوفة البحث التضمينية الداخلية للنموذج. إذا كان كل من `decoder_input_ids` و`decoder_inputs_embeds` غير مضبوطين، فإن `decoder_inputs_embeds` يتخذ قيمة `inputs_embeds`.

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`).

output_attentions (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع مصفوفات الانتباه لجميع طبقات الانتباه. راجع `attentions` ضمن المصفوفات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

return_dict (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع [ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) بدلاً من tuple عادي.

**يعيد:** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([MvpConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [MvpForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpForConditionalGeneration) 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 تقديم `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة.
- **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** (`EncoderDecoderCache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

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

  حالات المخفية (Hidden states) لمفكّك الترميز (decoder) عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي (initial embedding).
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في المفكّك، بعد softmax الانتباه، المستخدمة لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في طبقة الانتباه المتقاطع للمفكّك، بعد softmax للانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه المتقاطع.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) -- سلسلة من حالات الإخفاء عند مخرجات الطبقة الأخيرة من المُشفِّر في النموذج.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات المخفية للمشفّر عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه للمُشفِّر، بعد softmax للانتباه، المُستخدَمة لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال على التلخيص:

ضبط نموذج

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

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")

>>> inputs = tokenizer(
...     "Summarize: You may want to stick it to your boss and leave your job, but don't do it if these are your reasons.",
...     return_tensors="pt",
... )
>>> labels = tokenizer("Bad Reasons To Quit Your Job", return_tensors="pt")["input_ids"]

>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> loss.backward()
```

الاستدلال بعد ضبط النموذج

```python
>>> with torch.no_grad():
...     generated_ids = model.generate(**inputs)

>>> generated_text = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
```

## MvpForSequenceClassification[[transformers.MvpForSequenceClassification]]

#### transformers.MvpForSequenceClassification[[transformers.MvpForSequenceClassification]]

```python
transformers.MvpForSequenceClassification(config: MvpConfig, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1179)

**المعاملات:**

config ([MvpConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) : 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 Mvp مع طبقة تصنيف تسلسل/رأس في الأعلى (طبقة خطية فوق المخرجات المجمعة) على سبيل المثال لمهام GLUE.

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.MvpForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1197)

**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)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل مدخلات المُفكِّك في قاموس الكلمات. 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 مدخلات المُفكِّك؟](../glossary#decoder-input-ids) يستخدم Mvp الرمز `eos_token_id` كرمز بداية لتوليد `decoder_input_ids`. إذا تم استخدام `past_key_values`، فيجب إدخال آخر `decoder_input_ids` فقط بشكل اختياري (انظر `past_key_values`). في تدريب الترجمة والتلخيص، يجب تقديم `decoder_input_ids`. إذا لم يتم تقديم `decoder_input_ids`، سيقوم النموذج بإنشاء هذا المصفوفة (tensor) عن طريق إزاحة `input_ids` إلى اليمين للتدريب المسبق لإزالة الضوضاء وفقاً للورقة البحثية.

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : السلوك الافتراضي: توليد متجه يتجاهل رموز الحشو في `decoder_input_ids`. كما سيتم استخدام قناع سببي (Causal mask) افتراضيًا. إذا كنت ترغب في تغيير سلوك الحشو، فيجب عليك قراءة `modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask` وتعديله حسب احتياجاتك. راجع الشكل 1 في [الورقة البحثية](https://huggingface.co/papers/1910.13461) لمزيد من المعلومات حول الاستراتيجية الافتراضية.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`، *اختياري*) : مجموعة مرتبة تتكون من (`last_hidden_state`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `last_hidden_state` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) هي سلسلة من الحالات المخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من المُشفِّر. تُستخدم في الانتباه المتقاطع في المُفكِّك.

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.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : اختياريًا، بدلاً من تمرير `decoder_input_ids` يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. إذا تم استخدام `past_key_values`، فلا يتعين إدخال سوى آخر `decoder_inputs_embeds` (انظر `past_key_values`). يكون هذا مفيدًا إذا أردت مزيدًا من التحكم في كيفية تحويل فهارس `decoder_input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها مقارنةً بمصفوفة البحث التضمينية الداخلية للنموذج. إذا كان كل من `decoder_input_ids` و`decoder_inputs_embeds` غير مضبوطين، فإن `decoder_inputs_embeds` يتخذ قيمة `inputs_embeds`.

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size,)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة تصنيف/انحدار التسلسل. يجب أن تكون الفهارس ضمن `[0, ..., config.num_labels - 1]`. إذا كان `config.num_labels == 1` يتم حساب خسارة الانحدار (خسارة متوسط المربع)، وإذا كان `config.num_labels > 1` يتم حساب خسارة التصنيف (الإنتروبيا المتقاطعة).

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`).

output_attentions (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع مصفوفات الانتباه لجميع طبقات الانتباه. راجع `attentions` ضمن المصفوفات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

return_dict (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع [ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) بدلاً من tuple عادي.

**يعيد:** [Seq2SeqSequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[Seq2SeqSequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput) 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 ([MvpConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [MvpForSequenceClassification](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpForSequenceClassification) 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` بشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `label`) -- 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).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

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

  حالات المخفية (Hidden states) لمفكّك الترميز (decoder) عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي (initial embedding).
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في المفكّك، بعد softmax الانتباه، المستخدمة لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في طبقة الانتباه المتقاطع للمفكّك، بعد softmax للانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه المتقاطع.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) -- سلسلة من حالات الإخفاء عند مخرجات الطبقة الأخيرة من المُشفِّر في النموذج.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات المخفية للمشفّر عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه للمُشفِّر، بعد softmax للانتباه، المُستخدَمة لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال على تصنيف بوسم واحد:

ضبط نموذج على `num_labels` فئات

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

>>> num_labels = 2  # for example, this is a binary classification task
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForSequenceClassification.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", num_labels=num_labels)

>>> inputs = tokenizer("Classify: Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> labels = torch.tensor(1)  # the real label for inputs

>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> loss.backward()
```

الاستدلال بعد ضبط النموذج

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

>>> predicted_class_id = logits.argmax()
```

## MvpForQuestionAnswering[[transformers.MvpForQuestionAnswering]]

#### transformers.MvpForQuestionAnswering[[transformers.MvpForQuestionAnswering]]

```python
transformers.MvpForQuestionAnswering(config: MvpConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1341)

**المعاملات:**

config ([MvpConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) : 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 Mvp transformer مع رأس تصنيف مقاطع (span classification head) في الأعلى لمهام الإجابة الاستخراجية على الأسئلة مثل SQuAD (طبقة خطية فوق مخرجات الحالات المخفية لحساب `span start logits` و`span end logits`).

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.MvpForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = None, start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1358)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.Tensor` 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)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل مدخلات المُفكِّك في قاموس الكلمات. 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 مدخلات المُفكِّك؟](../glossary#decoder-input-ids) يستخدم Mvp الرمز `eos_token_id` كرمز بداية لتوليد `decoder_input_ids`. إذا تم استخدام `past_key_values`، فيجب إدخال آخر `decoder_input_ids` فقط بشكل اختياري (انظر `past_key_values`). في تدريب الترجمة والتلخيص، يجب تقديم `decoder_input_ids`. إذا لم يتم تقديم `decoder_input_ids`، سيقوم النموذج بإنشاء هذا المصفوفة (tensor) عن طريق إزاحة `input_ids` إلى اليمين للتدريب المسبق لإزالة الضوضاء وفقاً للورقة البحثية.

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, target_sequence_length)`، *اختياري*) : السلوك الافتراضي: توليد متجه يتجاهل رموز الحشو في `decoder_input_ids`. كما سيتم استخدام قناع سببي (Causal mask) افتراضيًا. إذا كنت ترغب في تغيير سلوك الحشو، فيجب عليك قراءة `modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask` وتعديله حسب احتياجاتك. راجع الشكل 1 في [الورقة البحثية](https://huggingface.co/papers/1910.13461) لمزيد من المعلومات حول الاستراتيجية الافتراضية.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`، *اختياري*) : مجموعة مرتبة تتكون من (`last_hidden_state`، *اختياري*: `hidden_states`، *اختياري*: `attentions`) `last_hidden_state` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) هي سلسلة من الحالات المخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من المُشفِّر. تُستخدم في الانتباه المتقاطع في المُفكِّك.

start_positions (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size,)`، *اختياري*) : تسميات لموضع (فهرس) بداية النطاق المُسمّى لحساب خسارة تصنيف الرموز. يتم تثبيت المواضع على طول التسلسل (`sequence_length`). لا تُؤخذ المواضع خارج التسلسل في الاعتبار عند حساب الخسارة.

end_positions (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size,)`، *اختياري*) : تسميات لموضع (فهرس) نهاية النطاق المُسمّى لحساب خسارة تصنيف الرموز. يتم تثبيت المواضع على طول التسلسل (`sequence_length`). لا تُؤخذ المواضع خارج التسلسل في الاعتبار عند حساب الخسارة.

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.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : اختياريًا، بدلاً من تمرير `decoder_input_ids` يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. إذا تم استخدام `past_key_values`، فلا يتعين إدخال سوى آخر `decoder_inputs_embeds` (انظر `past_key_values`). يكون هذا مفيدًا إذا أردت مزيدًا من التحكم في كيفية تحويل فهارس `decoder_input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها مقارنةً بمصفوفة البحث التضمينية الداخلية للنموذج. إذا كان كل من `decoder_input_ids` و`decoder_inputs_embeds` غير مضبوطين، فإن `decoder_inputs_embeds` يتخذ قيمة `inputs_embeds`.

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`).

output_attentions (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع مصفوفات الانتباه لجميع طبقات الانتباه. راجع `attentions` ضمن المصفوفات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

return_dict (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع [ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) بدلاً من tuple عادي.

**يعيد:** [Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput) 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 ([MvpConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [MvpForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpForQuestionAnswering) الأمامية (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` بشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة استخراج النطاق الكلي هي مجموع دالة Cross-Entropy لموقعي البداية والنهاية.
- **start_logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`) -- درجات بداية المقطع (قبل SoftMax).
- **end_logits** (`torch.Tensor` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`) -- درجات نهاية المقطع (قبل SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

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

  حالات المخفية (Hidden states) لمفكّك الترميز (decoder) عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي (initial embedding).
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في المفكّك، بعد softmax الانتباه، المستخدمة لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه في طبقة الانتباه المتقاطع للمفكّك، بعد softmax للانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجّح في رؤوس الانتباه المتقاطع.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) -- سلسلة من حالات الإخفاء عند مخرجات الطبقة الأخيرة من المُشفِّر في النموذج.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات المخفية للمشفّر عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه للمُشفِّر، بعد softmax للانتباه، المُستخدَمة لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

ضبط نموذج للإجابة الاستخراجية على الأسئلة، كما يدعم نموذجنا الإجابة التوليدية على الأسئلة باستخدام `BartForConditionalGeneration`

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

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForQuestionAnswering.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")

>>> inputs = tokenizer(
...     "Answer the following question: Who was Jim Henson? [SEP] Jim Henson was a nice puppet",
...     return_tensors="pt",
... )
>>> target_start_index = torch.tensor([18])
>>> target_end_index = torch.tensor([19])

>>> loss = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index).loss
>>> loss.backward()
```

الاستدلال بعد ضبط النموذج

```python
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> predict_answer = tokenizer.decode(predict_answer_tokens)
```

## MvpForCausalLM[[transformers.MvpForCausalLM]]

#### transformers.MvpForCausalLM[[transformers.MvpForCausalLM]]

```python
transformers.MvpForCausalLM(config: MvpConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1512)

#### forward[[transformers.MvpForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = 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, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mvp/modeling_mvp.py#L1536)

**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)

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : تسلسل من الحالات المخفية عند مخرجات الطبقة الأخيرة من المُشفِّر. يُستخدم في الانتباه المتقاطع إذا كان النموذج مُهيأً كمُفكِّك.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنُّب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو في مدخلات المُشفِّر. يُستخدم هذا القناع في الانتباه المتقاطع إذا كان النموذج مُهيَّأً كمُفكِّك. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنَّعة**، - 0 للرموز التي **مقنَّعة**.

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`).

output_attentions (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع مصفوفات الانتباه لجميع طبقات الانتباه. راجع `attentions` ضمن المصفوفات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

return_dict (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع [ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) بدلاً من tuple عادي.

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

[CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) 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 ([MvpConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [MvpForCausalLM](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mvp#transformers.MvpForCausalLM) 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).
- **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.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه المتقاطع بعد softmax للانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجح في رؤوس الانتباه المتقاطع.
- **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) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.

مثال:

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

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForCausalLM.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")

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

>>> logits = outputs.logits
>>> list(logits.shape)
[1, 8, 50267]
```