# Aya Vision

[Aya Vision](https://huggingface.co/papers/2505.08751)は、Cohere Labs によるオープンウェイトのマルチモーダル・ビジョン言語モデルのファミリーです。高品質な多言語画像キャプションを生成する合成アノテーションフレームワークで訓練されており、Aya Vision が生成する応答の品質が向上しています。さらに、ビジョン機能を追加した後もテキスト処理能力を維持するために、クロスモーダルなモデルマージング技術が採用されています。このモデルは、CommandR-7B 言語モデルと SigLIP ビジョンエンコーダーを組み合わせて構成されています。

すべてのオリジナルのAya Visionチェックポイントは、[Aya Vision](https://huggingface.co/collections/CohereLabs/cohere-labs-aya-vision-67c4ccd395ca064308ee1484)コレクション内で確認できます。

> [!TIP]
> このモデルは、[saurabhdash](https://huggingface.co/saurabhdash) と [yonigozlan](https://huggingface.co/yonigozlan) によって提供されました。
>
> Aya Vision を異なる画像からテキストへのタスクに適用する方法の例については、右側のサイドバーにある Aya Vision モデルをクリックしてください。

以下の例では、[Pipeline](/docs/transformers/main/ja/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline)または[AutoModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoModel)クラスを使用して、画像に基づいてテキストを生成する方法を示しています。

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(model="CohereLabs/aya-vision-8b", task="image-text-to-text", device_map="auto")

# Format message with the aya-vision chat template
messages = [
    {"role": "user",
     "content": [
       {"type": "image", "url": "https://media.istockphoto.com/id/458012057/photo/istanbul-turkey.jpg?s=612x612&w=0&k=20&c=qogAOVvkpfUyqLUMr_XJQyq-HkACXyYUSZbKhBlPrxo="},
        {"type": "text", "text": "Bu resimde hangi anıt gösterilmektedir?"},
    ]},
    ]
outputs = pipe(text=messages, max_new_tokens=300, return_full_text=False)

print(outputs)
```

```python
# pip install 'git+https://github.com/huggingface/transformers.git@v4.49.0-Aya Vision'
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model_id = "CohereLabs/aya-vision-8b"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto"
)

# Format message with the aya-vision chat template
messages = [
    {"role": "user",
     "content": [
       {"type": "image", "url": "https://pbs.twimg.com/media/Fx7YvfQWYAIp6rZ?format=jpg&name=medium"},
        {"type": "text", "text": "चित्र में लिखा पाठ क्या कहता है?"},
    ]},
    ]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, padding=True, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)

gen_tokens = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=300,
    do_sample=True,
    temperature=0.3,
)

print(processor.tokenizer.decode(gen_tokens[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))
```

Quantization は、重みを低精度で表現することで、大規模モデルのメモリ使用量を削減します。対応するバックエンドについては、[Quantization](../quantization/overview) の概要を参照してください。

以下の例では、[bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes)を使用して、重みを4ビットに量子化します。

```python
import torch

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor, BitsAndBytesConfig

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
    bit_use_double_quant=True
)

processor = AutoProcessor.from_pretrained("CohereLabs/aya-vision-32b", use_fast=True)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    "CohereLabs/aya-vision-32b",
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto"
)

inputs = processor.apply_chat_template(
    [
    {"role": "user", "content": [
        {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/roschmid/dog-races/resolve/main/images/Border_Collie.jpg"},
        {"type": "text",  "text":"Describe what you see."}
    ]}
    ],
    padding=True,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

generated = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
print(processor.tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True))
```

## 注記

- 画像は、チャットテンプレート内で`<image>`タグによって表されます。

- 入力を正しくフォーマットするには、[apply_chat_template()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.apply_chat_template)メソッドを使用します。

- 以下の例は、複数画像を用いた推論を示しています。
  
    ```py
    import torch
    from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
        
    processor = AutoProcessor.from_pretrained("CohereForAI/aya-vision-8b")
    model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
        "CohereForAI/aya-vision-8b", device_map="auto"
    )
    
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/statue_of_liberty.jpg",
                },
                {
                    "type": "image",
                    "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/dreamstime_golden_gate_flowers.jpg",
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "These images depict two different landmarks. Can you identify them?",
                },
            ],
        },
    ]
    
    inputs = processor.apply_chat_template(
        messages, padding=True, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
    ).to(model.device)
    
    gen_tokens = model.generate(
        **inputs, 
        max_new_tokens=300, 
        do_sample=True, 
        temperature=0.3,
    )
    
    gen_text = processor.tokenizer.decode(gen_tokens[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
    print(gen_text)
    ```

- 以下の例では、バッチ入力を用いた推論を示しています。
  
    ```py
    import torch
    from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
        
    processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
    model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
        "CohereForAI/aya-vision-8b", device_map="auto"
    )
    
    batch_messages = [
        [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/llava_view.jpg"},
                    {"type": "text", "text": "Write a haiku for this image"},
                ],
            },
        ],
        [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "image",
                        "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/statue_of_liberty.jpg",
                    },
                    {
                        "type": "image",
                        "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/dreamstime_golden_gate_flowers.jpg",
                    },
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "These images depict two different landmarks. Can you identify them?",
                    },
                ],
            },
        ],
    ]
    
    batch_inputs = processor.apply_chat_template(
        batch_messages, 
        padding=True, 
        add_generation_prompt=True, 
        tokenize=True, 
        return_dict=True, 
        return_tensors="pt"
    ).to(model.device)
    
    batch_outputs = model.generate(
        **batch_inputs,
        max_new_tokens=300,
        do_sample=True,
        temperature=0.3,
    )
    
    for i, output in enumerate(batch_outputs):
        response = processor.tokenizer.decode(
            output[batch_inputs.input_ids.shape[1]:], 
            skip_special_tokens=True
        )
        print(f"Response {i+1}:\n{response}\n")
    ```

## AyaVisionProcessor[[transformers.AyaVisionProcessor]]

#### transformers.AyaVisionProcessor[[transformers.AyaVisionProcessor]]

```python
transformers.AyaVisionProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, patch_size: int = 28, img_size: int = 364, image_token = '<image>', downsample_factor: int = 1, start_of_img_token = '<|START_OF_IMG|>', end_of_img_token = '<|END_OF_IMG|>', img_patch_token = '<|IMG_PATCH|>', img_line_break_token = '<|IMG_LINE_BREAK|>', tile_token = 'TILE', tile_global_token = 'TILE_GLOBAL', chat_template = None, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/processing_aya_vision.py#L34)

**パラメータ:**

image_processor (`GotOcr2ImageProcessor`) : 画像プロセッサは必須の入力です。

tokenizer (`CohereTokenizer`) : トークナイザーは必須の入力です。

patch_size (`int`、*optional*、デフォルトは 28) : トークン化における画像パッチのサイズです。

img_size (`int`、*任意*、デフォルトは 364) : トークン化される画像のサイズです。これは、画像プロセッサに指定するサイズと一致させる必要があります。

image_token (`str`、*任意*、デフォルトは`"<image>"`) : テキスト内で画像を表すために使用されるトークン。

downsample_factor (`int`、*optional*、デフォルトは 1) : パッチサイズをスケーリングするための係数。

start_of_img_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"<|START_OF_IMG|>"`) : テキスト内で画像の開始を表すために使用されるトークン。

end_of_img_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"<|END_OF_IMG|>"`) : テキスト内で画像の終了を表すために使用されるトークン。

img_patch_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"<|IMG_PATCH|>"`) : テキスト内で画像パッチを表すために使用されるトークン。

img_line_break_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"<|IMG_LINE_BREAK|>"`) : テキスト内の改行を表すために使用されるトークン。

tile_token (`str`、*任意*、デフォルトは`"TILE"`) : テキスト内で画像パッチを表すために使用されるトークン。

tile_global_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"TILE_GLOBAL"`) : テキスト内でカバー画像を表すために使用されるトークン。

chat_template (`str`) : チャット内のメッセージのリストをトークン化可能な文字列に変換するための Jinja テンプレート。

AyaVisionProcessor を構築します。画像プロセッサとトークナイザーを単一のプロセッサにラップします。

[AyaVisionProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionProcessor) は、[GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) と [CohereTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/cohere#transformers.CohereTokenizer) のすべての機能を提供します。詳細については、[~GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) および [~CohereTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/cohere#transformers.CohereTokenizer) を参照してください。

#### __call__[[transformers.AyaVisionProcessor.__call__]]

```python
__call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L657)

**パラメータ:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *任意*) : 前処理を行う画像。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチの画像を想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、`do_rescale=False` を設定してください。

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`、*任意*) : エンコード対象のシーケンスまたはシーケンスのバッチです。各シーケンスは文字列、または文字列のリスト（プレトークナイズ済み文字列）であることができます。プレトークナイズ済み入力を渡す場合は、バッチ入力との曖昧さを避けるために `is_split_into_words=True` を設定してください。

videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *任意*) : 前処理対象の動画。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の動画またはバッチを想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある動画を渡す場合は、`do_rescale=False` を設定してください。

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *任意*) : 準備対象のオーディオまたはオーディオのバッチです。各オーディオは NumPy 配列または PyTorch テンソルであることができます。NumPy 配列/PyTorch テンソルの場合、各オーディオの形状は (C, T) である必要があります。ここで C はチャネル数、T はオーディオのサンプル長を表します。

return_tensors (`str` または [TensorType](/docs/transformers/main/ja/internal/file_utils#transformers.TensorType)、*optional*) : 設定されている場合、特定のフレームワークのテンソルを返します。受け入れ可能な値は以下の通りです:  - `'pt'`: PyTorch の `torch.Tensor` オブジェクトを返します。 - `'np'`: NumPy の `np.ndarray` オブジェクトを返します。

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ja/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : 各モダリティ（テキスト、画像、動画、音声）の追加処理オプション。モデル固有のパラメータは上記にリストされています。サポートされている引数の完全なリストについては、TypedDict クラスを参照してください。

## AyaVisionConfig[[transformers.AyaVisionConfig]]

#### transformers.AyaVisionConfig[[transformers.AyaVisionConfig]]

```python
transformers.AyaVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_feature_select_strategy: str = 'full', vision_feature_layer: int | list[int] = -1, downsample_factor: int = 2, adapter_layer_norm_eps: float = 1e-06, image_token_index: int = 255036, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/configuration_aya_vision.py#L25)

**パラメータ:**

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *任意*) : ビジョンバックボーンの config オブジェクトまたは辞書。

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *任意*) : テキストバックボーンの config オブジェクトまたは辞書。

vision_feature_select_strategy (`str`、*任意*、デフォルトは`full`) : ビジョンバックボーンからビジョン特徴を選択するために使用される特徴選択戦略。

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`、*任意*、デフォルトは`-1`) : 視覚特徴を選択するレイヤーのインデックスです。複数のインデックスが指定された場合、対応するインデックスの視覚特徴が連結されて視覚特徴が形成されます。

downsample_factor (`int`, *optional*, デフォルトは 2) : ビジョン特徴に適用するダウンサンプル係数です。

adapter_layer_norm_eps (`float`、*任意*、デフォルトは 1e-06) : アダプター内の層正規化で使用する epsilon 値です。

image_token_index (`int`、*任意*、デフォルトは`255036`) : 入力画像のプレースホルダーとして使用される画像トークンのインデックス。

tie_word_embeddings (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : モデルの`tied_weights_keys`マッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうか。

This is the configuration class to store the configuration of a AyaVisionModel. It is used to instantiate a Aya Vision model according to the specified arguments, defining the model architecture. Instantiating a configuration with the defaults will yield a similar configuration to that of the [CohereForAI/aya-vision-8b](https://huggingface.co/CohereForAI/aya-vision-8b)

設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) を継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、[PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。

## AyaVisionModel[[transformers.AyaVisionModel]]

#### transformers.AyaVisionModel[[transformers.AyaVisionModel]]

```python
transformers.AyaVisionModel(config: AyaVisionConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L159)

**パラメータ:**

config ([AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

言語モデリングヘッドを備えず、ビジョンバックボーンと言語モデルから構成されるAyaVisionモデル。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### forward[[transformers.AyaVisionModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, use_cache: bool | None = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L233)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.FloatTensor`、形状 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[AyaVisionProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionProcessor) は画像の処理に [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) を使用します）。

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`、*任意*) : 視覚特徴を選択するレイヤーのインデックスです。複数のインデックスが指定された場合、対応するインデックスの視覚特徴が連結されて視覚特徴が形成されます。

vision_feature_select_strategy (`str`, *任意*) : ビジョンバックボーンからビジョン特徴を選択するために使用される特徴選択戦略。`"default"` または `"full"` のいずれかです。

use_cache (`bool`, *任意*) : `True`に設定すると、`past_key_values`のキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（`past_key_values`を参照）。

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *任意*) : キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(`pooler_output`、*任意*: `last_hidden_states`、*任意*: `hidden_states`、*任意*: `attentions`) という形式のタプルで、`pooler_output` の形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) であり、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。

**戻り値:** `AyaVisionModelOutputWithPast` または `tuple(torch.FloatTensor)`

`AyaVisionModelOutputWithPast`、または `torch.FloatTensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。設定（[AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[AyaVisionModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionModel)のforwardメソッドは、`__call__`特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **last_hidden_state** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

  `past_key_values`が使用されている場合、出力されるのは、形状`(batch_size, 1, hidden_size)`のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。
- **past_key_values** (`Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  逐次デコーディングを高速化するために使用できる（`past_key_values` 入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。
- **hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
- **image_hidden_states** (`torch.FloatTensor`、*任意*) -- サイズが`(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`の`torch.FloatTensor`。ビジョンエンコーダーによって生成され、最後の隠れ状態を投影した後のモデルの image_hidden_states です。

#### get_image_features[[transformers.AyaVisionModel.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: FloatTensor, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L168)

**パラメータ:**

pixel_values (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[AyaVisionProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionProcessor) は画像の処理に [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) を使用します）。

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`、*任意*) : 視覚特徴を選択するレイヤーのインデックスです。複数のインデックスが指定された場合、対応するインデックスの視覚特徴が連結されて視覚特徴が形成されます。

vision_feature_select_strategy (`str`, *任意*) : ビジョンバックボーンからビジョン特徴を選択するために使用される特徴選択戦略。`"default"` または `"full"` のいずれかです。

**戻り値:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `tuple(torch.FloatTensor)`

[AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig) や入力に応じて、さまざまな要素で構成される [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `torch.FloatTensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。

ビジョンタワーから画像の最終隠れ状態を取得し、マルチモーダル投影を適用します。

- **last_hidden_state** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **pooler_output** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 補助事前学習タスクに使用される層をさらに通して処理された後、シーケンスの最初のトークン（分類トークン）の最終層の隠れ状態です。例えば、BERT 系のモデルでは、線形層と tanh 活性化関数を経て処理された後の分類トークンを返します。この線形層の重みは、事前学習中の次文予測（分類）目的から学習されます。
- **hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

#### get_placeholder_mask[[transformers.AyaVisionModel.get_placeholder_mask]]

```python
get_placeholder_mask(input_ids: LongTensor, inputs_embeds: FloatTensor, image_features: FloatTensor)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L209)

`input_ids`または`inputs_embeds`からマルチモーダルのプレースホルダーマスクを取得し、プレースホルダートークンの数がマルチモーダル機能の長さと等しいことを確認します。長さが異なる場合、エラーが発生します。

## AyaVisionForConditionalGeneration[[transformers.AyaVisionForConditionalGeneration]]

#### transformers.AyaVisionForConditionalGeneration[[transformers.AyaVisionForConditionalGeneration]]

```python
transformers.AyaVisionForConditionalGeneration(config: AyaVisionConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L298)

**パラメータ:**

config ([AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

ビジョンバックボーンと言語モデルで構成されるAYA_VISIONモデル。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### forward[[transformers.AyaVisionForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, image_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L326)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.FloatTensor`、形状 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[AyaVisionProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionProcessor) は画像の処理に [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) を使用します）。

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`、*任意*) : 視覚特徴を選択するレイヤーのインデックスです。複数のインデックスが指定された場合、対応するインデックスの視覚特徴が連結されて視覚特徴が形成されます。

vision_feature_select_strategy (`str`, *任意*) : ビジョンバックボーンからビジョン特徴を選択するために使用される特徴選択戦略。`"default"` または `"full"` のいずれかです。

labels (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : マスク言語モデリング損失を計算するためのラベル。インデックスは `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内であるか、-100 である必要があります（`input_ids` のドキュメント文字列を参照）。インデックスが `-100` に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`、*任意*、デフォルトは `0`) : `int` の場合、最後の `logits_to_keep` トークンについて logits を計算します。`0` の場合、すべての `input_ids` について logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。`torch.Tensor` の場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元である必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめる形式）を使用する場合に有用です。

image_sizes (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, 2)`、*optional*) : バッチ内の各画像のサイズ（高さ、幅）。

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *任意*) : キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(`pooler_output`、*任意*: `last_hidden_states`、*任意*: `hidden_states`、*任意*: `attentions`) という形式のタプルで、`pooler_output` の形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) であり、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。

**戻り値:** `AyaVisionCausalLMOutputWithPast` または `tuple(torch.FloatTensor)`

`AyaVisionCausalLMOutputWithPast`、または `torch.FloatTensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。設定（[AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[AyaVisionForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionForConditionalGeneration)のforwardメソッドは、`__call__`特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.FloatTensor`、shape `(1,)`、*optional*、`labels` が指定された場合に返されます) -- 言語モデリングの損失(次のトークンの予測用)。
- **logits** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。
- **past_key_values** (`Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  逐次デコーディングを高速化するために使用できる（`past_key_values` 入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。
- **hidden_states** (`tuple[torch.FloatTensor]`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（モデルに埋め込み層がある場合はその出力用 + 各層の出力用）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple[torch.FloatTensor]`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
- **image_hidden_states** (`torch.FloatTensor`、*任意*) -- サイズが`(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`の`torch.FloatTensor`。ビジョンエンコーダーによって生成され、最後の隠れ状態を投影した後のモデルの image_hidden_states です。

例:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, AyaVisionForConditionalGeneration
>>> import torch

>>> torch_device = "cuda:0"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("CohereForAI/aya-vision-8b", use_fast=True)
>>> model = AyaVisionForConditionalGeneration.from_pretrained("CohereForAI/aya-vision-8b", device_map=torch_device)

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {
...                 "type": "image",
...                 "url": "https://pbs.twimg.com/media/Fx7YvfQWYAIp6rZ?format=jpg&name=medium",
...             },
...             {"type": "text", "text": "चित्र में लिखा पाठ क्या कहता है?"},
...         ],
...     }
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages, padding=True, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", device=torch_device
... ).to(model.device)

>>> gen_tokens = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300, do_sample=True, temperature=0.3)
>>> processor.tokenizer.decode(gen_tokens[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
```

#### get_image_features[[transformers.AyaVisionForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: FloatTensor, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/aya_vision/modeling_aya_vision.py#L311)

**パラメータ:**

pixel_values (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[AyaVisionProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionProcessor) は画像の処理に [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) を使用します）。

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`、*任意*) : 視覚特徴を選択するレイヤーのインデックスです。複数のインデックスが指定された場合、対応するインデックスの視覚特徴が連結されて視覚特徴が形成されます。

vision_feature_select_strategy (`str`, *任意*) : ビジョンバックボーンからビジョン特徴を選択するために使用される特徴選択戦略。`"default"` または `"full"` のいずれかです。

**戻り値:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `tuple(torch.FloatTensor)`

[AyaVisionConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/aya_vision#transformers.AyaVisionConfig) や入力に応じて、さまざまな要素で構成される [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `torch.FloatTensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。

- **last_hidden_state** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **pooler_output** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 補助事前学習タスクに使用される層をさらに通して処理された後、シーケンスの最初のトークン（分類トークン）の最終層の隠れ状態です。例えば、BERT 系のモデルでは、線形層と tanh 活性化関数を経て処理された後の分類トークンを返します。この線形層の重みは、事前学習中の次文予測（分類）目的から学習されます。
- **hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

例:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, AyaVisionForConditionalGeneration

>>> model = AyaVisionForConditionalGeneration.from_pretrained("CohereForAI/aya-vision-8b")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("CohereForAI/aya-vision-8b")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```