Hugging Face's logo

Transformers documentation

XGLM

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

and get access to the augmented documentation experience

to get started

نُشر هذا النموذج في أوراق HF في 2021-12-20، وأُضيف إلى مكتبة Hugging Face Transformers في 2022-01-28.

XGLM

نظرة عامة

قُدِّم نموذج XGLM في Few-shot Learning with Multilingual Language Models بواسطة Xi Victoria Lin, Todor Mihaylov, Mikel Artetxe, Tianlu Wang, Shuohui Chen, Daniel Simig, Myle Ott, Naman Goyal, Shruti Bhosale, Jingfei Du, Ramakanth Pasunuru, Sam Shleifer, Punit Singh Koura, Vishrav Chaudhary, Brian O’Horo, Jeff Wang, Luke Zettlemoyer, Zornitsa Kozareva, Mona Diab, Veselin Stoyanov, Xian Li.

المستخلص من الورقة البحثية هو كالتالي:

تُعدّ نماذج اللغة التوليدية ذاتية الرجوع واسعة النطاق مثل GPT-3 متعلّمات قليلة الأمثلة قادرة على أداء مجموعة واسعة من مهام اللغة دون ضبط دقيق. وعلى الرغم من أن هذه النماذج معروفة بقدرتها على تمثيل العديد من اللغات المختلفة بشكل مشترك، فإن بيانات تدريبها تهيمن عليها اللغة الإنجليزية، مما قد يحدّ من تعميمها عبر اللغات. في هذا العمل، ندرّب نماذج لغة توليدية ذاتية رجوع متعددة اللغات على مجموعة بيانات متوازنة تغطي مجموعة متنوعة من اللغات، وندرس قدراتها على التعلّم بعدد قليل من الأمثلة وبدون أمثلة في مجموعة واسعة من المهام. يحرز نموذجنا الأكبر، الذي يضم 7.5 مليار معامل، أرقامًا قياسية جديدة في التعلّم بعدد قليل من الأمثلة في أكثر من 20 لغة تمثيلية، متفوقًا على GPT-3 المقارب في الحجم في الاستدلال الشائع متعدد اللغات (مع تحسّن مطلق في الدقة بنسبة +7.4% في الإعدادات بدون أمثلة و+9.4% في الإعدادات بأربعة أمثلة) والاستدلال اللغوي الطبيعي (+5.4% في كل من الإعدادات بدون أمثلة وبأربعة أمثلة). على معيار الترجمة الآلية FLORES-101، يتفوق نموذجنا على GPT-3 في 171 من أصل 182 اتجاه ترجمة باستخدام 32 مثالًا للتدريب، بينما يتجاوز خط الأساس الإشرافي الرسمي في 45 اتجاهًا. نقدم تحليلًا مفصّلًا لمواقع نجاح النموذج وفشله، مما يُظهر على وجه الخصوص أنه يتيح التعلّم السياقي عبر اللغات في بعض المهام، في حين لا يزال هناك مجال للتحسين في متانة الشكل السطحي والتكيّف مع المهام التي لا تملك شكل فراغ طبيعي. أخيرًا، نقيّم نماذجنا في مهام القيم الاجتماعية مثل كشف خطاب الكراهية في خمس لغات، ونجد أنها تعاني من قيود مشابهة لنماذج GPT-3 المقاربة في الحجم.

تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل Suraj. يمكن العثور على الكود الأصلي هنا.

الموارد

XGLMConfig

فئة transformers.XGLMConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 256008max_position_embeddings: int = 2048d_model: int = 1024ffn_dim: int = 4096num_layers: int = 24attention_heads: int = 16activation_function: str = 'gelu'dropout: float | int = 0.1attention_dropout: float | int = 0.1activation_dropout: float | int = 0.0layerdrop: float | int = 0.0init_std: float = 0.02scale_embedding: bool = Trueuse_cache: bool = Truedecoder_start_token_id: int = 2pad_token_id: int | None = 1bos_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 2add_cross_attention: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )

المعاملات

  • vocab_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 256008) — حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة input_ids.
  • max_position_embeddings (int، اختياري، القيمة الافتراضية 2048) — أقصى طول تسلسل قد يُستخدم معه هذا النموذج.
  • d_model (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1024) — حجم طبقات المُشفِّر وطبقة المُجمِّع.
  • ffn_dim (int، اختياري، القيمة الافتراضية 4096) — بعد تمثيلات MLP.
  • num_layers (int، اختياري، القيمة الافتراضية 24) — عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.
  • attention_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 16) — عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.
  • activation_function (str، اختياري، القيمة الافتراضية gelu) — دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، "gelu"، "relu"، "silu"، وغيرها.
  • dropout (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.1) — النسبة لجميع طبقات dropout.
  • attention_dropout (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.1) — نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.
  • activation_dropout (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — نسبة dropout للتفعيلات داخل الطبقة المتصلة بالكامل.
  • layerdrop (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — احتمالية LayerDrop. راجع [ورقة LayerDrop](انظر https://huggingface.co/papers/1909.11556) لمزيد من التفاصيل.
  • init_std (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.02) — انحراف معياري لمُهيّئ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.
  • scale_embedding (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — 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 إذا كان النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.
  • decoder_start_token_id (int, اختياري، القيمة الافتراضية 2) — إذا بدأ نموذج المُشفِّر-المُفكِّك عملية فك التشفير برمز مختلف عن bos، فإن هذا هو المعرّف الخاص بذلك الرمز.
  • 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 التدفق في المفردات.
  • add_cross_attention (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان يجب إضافة طبقات الانتباه المتقاطع إلى النموذج.
  • tie_word_embeddings (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان (weight embeddings) وفقاً لخريطة tied_weights_keys الخاصة بالنموذج.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج XGLMModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Xglm وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ facebook/xglm-564M

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

مثال:

>>> from transformers import XGLMModel, XGLMConfig

>>> # Initializing a XGLM facebook/xglm-564M style configuration
>>> configuration = XGLMConfig()

>>> # Initializing a model from the facebook/xglm-564M style configuration
>>> model = XGLMModel(configuration)

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

XGLMTokenizer

فئة transformers.XGLMTokenizer

< >

( vocab: str | list[tuple[str, float]] | None = Nonebos_token: str = '<s>'eos_token: str = '</s>'sep_token: str = '</s>'cls_token: str = '<s>'unk_token: str = '<unk>'pad_token: str = '<pad>'_spm_precompiled_charsmap: str | None = Noneadd_prefix_space: bool = True**kwargs )

المعاملات

  • tokenizer_file (str, اختياري) — مسار إلى ملف JSON الخاص بـ tokenizers يحتوي على تسلسل tokenizer.
  • bos_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "<s>") — رمز بداية التسلسل الذي تم استخدامه أثناء التدريب المسبق. يمكن استخدامه كرمز لتصنيف التسلسل.
  • eos_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "</s>") — رمز نهاية التسلسل.
  • sep_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "</s>") — رمز الفاصل، الذي يُستخدم عند بناء تسلسل من عدة تسلسلات.
  • cls_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "<s>") — رمز التصنيف الذي يُستخدم عند إجراء تصنيف التسلسل.
  • unk_token (str، اختياري، القيمة الافتراضية "<unk>") — رمز غير معروف.
  • pad_token (str، اختياري، الافتراضي "<pad>") — الرمز المستخدم للتعبئة.
  • vocab (str أو dict أو list، اختياري) — قاموس مفردات مخصص. إذا لم يُقدَّم، يتم إنشاء قاموس مفردات أساسي.
  • merges (list[tuple[str, str]], اختياري) — قواعد دمج مخصصة لـ BPE. إذا لم تُقدَّم، يتم توليد عمليات الدمج من المفردات.
  • add_prefix_space (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب إضافة مسافة بادئة قبل الترميز.

أنشئ مُجزِّئ XGLM (مدعوم بمكتبة tokenizers من HuggingFace). يعتمد على BPE.

يرث هذا المُجزِّئ من TokenizersBackend الذي يحتوي على معظم الطرق الرئيسية. ينبغي على المستخدمين الرجوع إلى هذه الفئة الأصلية لمزيد من المعلومات حول تلك الطرق.

get_special_tokens_mask

< >

( token_ids_0: list[int]token_ids_1: list[int] | None = Nonealready_has_special_tokens: bool = False ) → A list of integers in the range [0, 1]

المعاملات

  • token_ids_0 — قائمة بالمعرّفات (IDs) للتسلسل (الذي قد يكون مُنسّقًا بالفعل).
  • token_ids_1 — غير مستخدم عندما يكون already_has_special_tokens=True. يجب أن يكون None في هذه الحالة.
  • already_has_special_tokens — ما إذا كانت التسلسلة منسّقة مسبقًا باستخدام الرموز الخاصة.

يعيد

قائمة من الأعداد الصحيحة في المدى [0, 1]

1 لرمز خاص، 0 لرمز التسلسل.

استرجاع معرّفات التسلسلات من قائمة الرموز التي لم تُضف إليها أي رموز خاصة.

للمُرمِّزات السريعة، تستدعي مُجمِّعات البيانات هذه الدالة مع already_has_special_tokens=True لبناء قناع فوق تسلسل مُنسَّق مسبقًا. في تلك الحالة، نحسب القناع عن طريق التحقق من العضوية في all_special_ids.

save_vocabulary

< >

( save_directory: strfilename_prefix: str | None = None )

XGLMModel

فئة transformers.XGLMModel

< >

( config: XGLMConfig )

المعاملات

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

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

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

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

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

  • input_ids (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على المؤشرات باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل. ما هي معرّفات الإدخال؟

    يمكن الحصول على الفهارس باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل.

    ما هي معرّفات الإدخال؟

  • attention_mask (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. القيم المختارة للقناع هي [0, 1]:
    • 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
    • 0 للرموز التي تم إخفاؤها.

    ما هي أقنعة الانتباه؟

  • position_ids (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها ضمن النطاق [0, config.n_positions - 1].

    ما هي معرّفات المواقع؟

  • encoder_hidden_states (torch.Tensor من الشكل (batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size)، اختياري) — تسلسل حالات الخفاء عند مخرج الطبقة الأخيرة من المُشفِّر. يُستخدم في الانتباه المتقاطع (cross-attention) في المُفكِّك.
  • encoder_attention_mask (torch.LongTensor بشكل (batch_size, encoder_sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه المتقاطع على فهارس رموز الحشو في مدخلات المُشفِّر input_ids. قيم القناع المختارة من [0, 1]:
    • 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
    • 0 للرموز التي تم إخفاؤها.

    ما هي أقنعة الانتباه؟

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, اختياري) — حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكون هذا عادةً من past_key_values الذي يعيده النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما use_cache=True أو config.use_cache=True.

    يُسمح فقط بمرجع Cache كمدخل، راجع دليل ذاكرة kv لدينا. إذا لم يتم تمرير past_key_values، فسيتم تهيئة DynamicCache افتراضياً.

    سيُخرج النموذج نفس صيغة الكاش التي تُمرَّر كمدخل.

    عند استخدام past_key_values، يُتوقَّع من المستخدم إدخال input_ids غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُقدَّم حالات مفاتيحها وقيمها السابقة إلى هذا النموذج) بأبعاد (batch_size, unprocessed_length) بدلاً من جميع input_ids بأبعاد (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)، اختياري) — اختياريًا، بدلاً من تمرير input_ids، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. وهذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس input_ids إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.
  • use_cache (bool، اختياري) — إذا تم تعيينه إلى True، تُعاد حالات المفاتيح والقيم past_key_values ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر past_key_values).

يعيد

BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions أو tuple(torch.Tensor)

BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions أو مجموعة (tuple) من torch.Tensor (في حال تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة حسب الإعداد (XGLMConfig) والمدخلات.

تتجاوز طريقة XGLMModel الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة __call__.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن Module بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

  • last_hidden_state (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — تسلسل حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

    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 (Cache، اختياري، يُعاد عند تمرير use_cache=True أو عند تعيين config.use_cache=True) — إنه كائن من نوع Cache. لمزيد من التفاصيل، راجع دليل ذاكرة kv.

    تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي، وفي كتل الانتباه المتقاطع اختياريًا إذا كان config.is_encoder_decoder=True) يمكن استخدامها (انظر مدخل past_key_values) لتسريع فك الترميز التسلسلي.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_hidden_states=True أو عند تعيين config.output_hidden_states=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.

  • attentions (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True وconfig.add_cross_attention=True أو عند config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه لطبقة الانتباه المتقاطع في المُفكِّك، بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه المتقاطع.

XGLMForCausalLM

فئة transformers.XGLMForCausalLM

< >

( config: XGLMConfig )

المعاملات

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

نموذج XGLM محوّل (Transformer) مع رأس لنمذجة اللغة في الأعلى (طبقة خطية بأوزان مرتبطة بتضمينات الإدخال).

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

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

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

  • input_ids (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على المؤشرات باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل. ما هي معرّفات الإدخال؟

    يمكن الحصول على الفهارس باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل.

    ما هي معرّفات الإدخال؟

  • attention_mask (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. القيم المختارة للقناع هي [0, 1]:
    • 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
    • 0 للرموز التي تم إخفاؤها.

    ما هي أقنعة الانتباه؟

  • position_ids (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها ضمن النطاق [0, config.n_positions - 1].

    ما هي معرّفات المواقع؟

  • encoder_hidden_states (torch.Tensor من الشكل (batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size)، اختياري) — تسلسل حالات الخفاء عند مخرج الطبقة الأخيرة من المُشفِّر. يُستخدم في الانتباه المتقاطع (cross-attention) في المُفكِّك.
  • encoder_attention_mask (torch.LongTensor بشكل (batch_size, encoder_sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه المتقاطع على فهارس رموز الحشو في مدخلات المُشفِّر input_ids. قيم القناع المختارة من [0, 1]:
    • 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
    • 0 للرموز التي تم إخفاؤها.

    ما هي أقنعة الانتباه؟

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, اختياري) — حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكون هذا عادةً من past_key_values الذي يعيده النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما use_cache=True أو config.use_cache=True.

    يُسمح فقط بمرجع Cache كمدخل، راجع دليل ذاكرة kv لدينا. إذا لم يتم تمرير past_key_values، فسيتم تهيئة DynamicCache افتراضياً.

    سيُخرج النموذج نفس صيغة الكاش التي تُمرَّر كمدخل.

    عند استخدام past_key_values، يُتوقَّع من المستخدم إدخال input_ids غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُقدَّم حالات مفاتيحها وقيمها السابقة إلى هذا النموذج) بأبعاد (batch_size, unprocessed_length) بدلاً من جميع input_ids بأبعاد (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)، اختياري) — اختياريًا، بدلاً من تمرير input_ids، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. وهذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس input_ids إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.
  • labels (torch.LongTensor من الشكل (batch_size, sequence_length)، اختياري) — التسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس ضمن [0, ..., config.vocab_size] أو -100 (انظر input_ids docstring). يتم تجاهل الرموز التي فهارسها مضبوطة على -100 (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool، اختياري) — إذا تم تعيينه إلى True، تُعاد حالات المفاتيح والقيم past_key_values ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor]، اختياري، القيمة الافتراضية 0) — إذا كان int، يتم حساب logits لآخر logits_to_keep رموز. إذا كانت القيمة 0، يتم حساب logits لجميع input_ids (حالة خاصة). لا يُحتاج إلى logits إلا للرمز الأخير في عملية التوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة كبيرة، وهو أمر مهم بشكل ملحوظ للتسلسلات الطويلة أو حجم المفردات الكبير. إذا كان torch.Tensor، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول التسلسل. يكون هذا مفيدًا عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول التسلسل).

يعيد

CausalLMOutputWithCrossAttentions أو tuple(torch.Tensor)

CausalLMOutputWithCrossAttentions أو مجموعة مرتبة من torch.Tensor (في حال تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (XGLMConfig) والمدخلات.

تتجاوز طريقة XGLMForCausalLM الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة __call__.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن Module بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

  • loss (torch.Tensor of shape (1,), اختياري, يُعاد عند توفير labels) — خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).

  • logits (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_hidden_states=True أو عند تعيين config.output_hidden_states=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.

  • attentions (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

  • cross_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 المتقاطع بعد دالة softmax للانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه المتقاطع.

  • past_key_values (Cache، اختياري، يُعاد عند تمرير use_cache=True أو عند تعيين config.use_cache=True) — إنه كائن من نوع Cache. لمزيد من التفاصيل، راجع دليل ذاكرة kv.

    تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه) يمكن استخدامها (انظر مدخل past_key_values) لتسريع فك الترميز التسلسلي.

مثال:

Update on GitHub

←X-MOD XLM→