Transformers documentation
Gemma2
このモデルは2024年7月31日にHF papersで公開され、2024年6月27日にHugging Face Transformersに貢献されました。
Gemma2
Gemma 2は、事前学習済みおよび指示チューニング済みのバリアントが用意された言語モデルのファミリーであり、2B、9B、27Bのパラメータサイズで利用できます。アーキテクチャは以前のGemmaと類似していますが、推論パフォーマンスを向上させるために、インターリーブされたローカルアテンション（4096トークン）とグローバルアテンション（8192トークン）、およびグループクエリアテンション（GQA）を備えています。
2Bおよび9Bのモデルは知識蒸留によって訓練されており、指示チューニング済みバリアントは教師ありファインチューニングと強化学習によって後訓練されています。
すべての元の Gemma 2 チェックポイントは、Gemma 2 コレクション内で確認できます。
右側のサイドバーにある Gemma 2 モデルをクリックすると、Gemma をさまざまな言語タスクに適用する方法の追加例を確認できます。
以下の例では、PipelineまたはAutoModelクラス、およびコマンドラインからモデルとチャットする方法を示しています。
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
task="text-generation",
model="google/gemma-2-9b",
device_map="auto",
)
pipe("Explain quantum computing simply. ", max_new_tokens=50)from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2-9b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"google/gemma-2-9b",
device_map="auto",
attn_implementation="sdpa"
)
input_text = "Explain quantum computing simply."
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=32, cache_implementation="static")
print(tokenizer.decode(outputs[0], 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負荷を軽減します。利用可能な Quantization バックエンドの詳細については、Quantization の概要を参照してください。
以下の例では、bitsandbytesを使用して、重みを int4 にのみ量子化します。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2-27b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"google/gemma-2-27b",
device_map="auto",
attn_implementation="sdpa"
)
input_text = "Explain quantum computing simply."
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=32, cache_implementation="static")
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))AttentionMaskVisualizer を使用して、モデルが注意できるトークンと注意できないトークンをより深く理解してください。
from transformers.utils.attention_visualizer import AttentionMaskVisualizer
visualizer = AttentionMaskVisualizer("google/gemma-2b")
visualizer("You are an assistant. Make sure you print me")
Gemma2Config
クラス transformers.Gemma2Config
< source >( 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 = 256000hidden_size: int = 2304intermediate_size: int = 9216num_hidden_layers: int = 26num_attention_heads: int = 8num_key_value_heads: int = 4head_dim: int = 256hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh'max_position_embeddings: int = 8192initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 1bos_token_id: int | None = 2tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: int | float | None = 0.0query_pre_attn_scalar: int = 256sliding_window: int | None = 4096layer_types: list[str] | None = Nonefinal_logit_softcapping: float | None = 30.0attn_logit_softcapping: float | None = 50.0use_bidirectional_attention: bool | None = None )
パラメータ
- vocab_size (
int、任意、デフォルトは256000) — モデルの語彙サイズです。input_idsで表現できるトークンの種類数を定義します。 - hidden_size (
int、任意、デフォルトは2304) — 隠れ表現の次元数。 - intermediate_size (
int、任意、デフォルトは9216) — MLP 表現の次元数。 - num_hidden_layers (
int、任意、デフォルトは26) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。 - num_attention_heads (
int、任意、デフォルトは8) — Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。 - num_key_value_heads (
int、任意、デフォルトは4) — Grouped Query Attention の実装に使用する key_value ヘッドの数を指定します。num_key_value_heads=num_attention_headsの場合、モデルは Multi Head Attention (MHA) を使用し、num_key_value_heads=1の場合は Multi Query Attention (MQA) を使用し、それ以外の場合は GQA が使用されます。 マルチヘッドのチェックポイントを GQA のチェックポイントに変換する際は、各グループの key と value ヘッドは、そのグループ内の元のすべてのヘッドを平均プーリングして構築する必要があります。詳細については、この論文を参照してください。指定しない場合、デフォルトでnum_attention_headsが使用されます。 - head_dim (
int、任意、デフォルトは256) — アテンションヘッドの次元です。None の場合、hidden_size // num_attention_heads がデフォルトとして使用されます。 - hidden_activation (
str、任意、デフォルトはgelu_pytorch_tanh) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）です。例えば、"gelu"、"relu"、"silu"などです。 - max_position_embeddings (
int、任意、デフォルトは8192) — このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長です。 - initializer_range (
float、任意、デフォルトは0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。 - rms_norm_eps (
float、任意、デフォルトは1e-06) — RMS 正規化レイヤーで使用する epsilon。 - use_cache (
bool、任意、デフォルトはTrue) — モデルが最後のキー/バリューの注意を返すかどうか（すべてのモデルで利用されるわけではありません）。config.is_decoder=Trueの場合、またはモデルがデコーダー専用の生成モデルである場合にのみ関連します。 - pad_token_id (
int、任意、デフォルトは0) — 語彙内でパディングに使用されるトークン ID。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]]、任意、デフォルトは1) — 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。 - bos_token_id (
int、任意、デフォルトは2) — 語彙におけるストリーム開始に使用されるトークン ID。 - 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を指定します。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 省略可) — RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。この辞書にはrope_thetaの値が含まれており、より長いmax_position_embeddingsで RoPE を使用する場合にスケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。 - attention_bias (
bool、任意、デフォルトはFalse) — 自己注意機構において、クエリ、キー、バリュー、出力の投影層にバイアスを使用するかどうかを指定します。 - attention_dropout (
Union[int, float]、任意、デフォルトは0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。 - query_pre_attn_scalar (
float、任意、デフォルト値は 256) — アテンションスコアに使用されるスケーリング係数 - sliding_window (
int、任意、デフォルトは4096) — スライディングウィンドウアテンションのウィンドウサイズ。Noneの場合、スライディングウィンドウは適用されません。 - layer_types (
list[str]、省略可) — 各レイヤーのインデックスとレイヤータイプを明示的に対応付けるリストです。指定しない場合、config の値に基づいて自動的に生成されます。 - final_logit_softcapping (
float、任意、デフォルト値は 30.0) — logits に tanh softcapping を適用する際のスケーリング係数です。 - attn_logit_softcapping (
float、任意、デフォルト値: 50.0) — アテンションスコアにtanhソフトキャッピングを適用する際のスケーリング係数です。 - use_bidirectional_attention (
bool、任意) — True の場合、モデルは causal mask を使用せず、すべてのテキストトークンに注意を払います。
これはGemma2Modelの設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいてGemma2モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、google/gemma2-7bと類似した設定が得られます。
設定オブジェクトは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のドキュメントを参照してください。
>>> from transformers import Gemma2Model, Gemma2Config
>>> # Initializing a Gemma2 gemma2-7b style configuration
>>> configuration = Gemma2Config()
>>> # Initializing a model from the gemma2-7b style configuration
>>> model = Gemma2Model(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configGemma2Model
class transformers.Gemma2Model
< source >( config: Gemma2Config )
パラメータ
- config (Gemma2Config) — モデルのすべてのパラメータを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、モデルに関連付けられた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() メソッドを参照してください。
特定ヘッドを上に持たない、生の隠れ状態を出力する素の Gemma2 モデル。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装され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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 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を使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(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。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイド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 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、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(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ルックアップ行列よりも、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。 - 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）。
戻り値
BaseModelOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
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）、または BaseModelOutputWithPast。設定（Gemma2Config）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
Gemma2Model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、後者はそれらを黙って無視するためです。
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 のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。自己アテンションブロック（および
config.is_encoder_decoder=Trueの場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values入力参照）。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、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 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）、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。
Gemma2ForCausalLM
クラス transformers.Gemma2ForCausalLM
< source >( config: Gemma2Config )
パラメータ
- config (Gemma2Config) — モデルのすべてのパラメータを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、モデルに関連付けられた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() メソッドを参照してください。
因果言語モデリング用の Gemma2 モデル。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装され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
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 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を使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(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。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイド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 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、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(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ルックアップ行列よりも、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。 - labels (
torch.LongTensor、shape(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です。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 docstring 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。 - 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）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]、省略可、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 次元テンソル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た形式）を使用する場合に有用です。
戻り値
CausalLMOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
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）または CausalLMOutputWithPast。設定（Gemma2Config）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
Gemma2ForCausalLM の forward メソッドは、__call__ という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、後者はそれらを黙って無視するためです。
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 のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイド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、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 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）、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。
例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, Gemma2ForCausalLM
>>> model = Gemma2ForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-2-9b")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2-9b")
>>> prompt = "What is your favorite condiment?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"What is your favorite condiment?"Gemma2ForSequenceClassification
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.FloatTensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → SequenceClassifierOutputWithPast
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 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を使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(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。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態（自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー）。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイド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 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、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(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ルックアップ行列よりも、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。 - labels (
torch.LongTensor、shape(batch_size,)、任意) — シーケンス分類/回帰の損失を計算するためのラベル。インデックスは[0, ..., config.num_labels - 1]の範囲である必要があります。config.num_labels == 1の場合は回帰損失(平均二乗誤差)が計算され、config.num_labels > 1の場合は分類損失(クロスエントロピー)が計算されます。 - 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）。
戻り値
SequenceClassifierOutputWithPast
GenericForSequenceClassification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、後者はそれらを黙って無視するためです。
Gemma2ForTokenClassification
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.FloatTensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → TokenClassifierOutput
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 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を使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(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。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態（自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー）。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイド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 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、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(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ルックアップ行列よりも、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。 - labels (
torch.LongTensor、形状(batch_size, sequence_length)、任意) — トークン分類の損失を計算するためのラベル。インデックスは[0, ..., config.num_labels - 1]の範囲である必要があります。 - 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）。
戻り値
TokenClassifierOutput
GenericForTokenClassification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、後者はそれらを黙って無視するためです。