# GLM-5.3-Flash

## 概要

**GLM-5.3-Flash**モデルはこのクラスを使用しています。transformersの実装にはMTPレイヤーは含まれていません。

### GLM-5.3-Flash

GLM-5.3-Flashは、GLM-5シリーズで初めて**ネイティブにマルチモーダル対応**したモデルです。総パラメータ数は320B、アクティブパラメータ数はわずか18Bであり、コストを1/10に抑えながら、ベンチマークおよび実環境でのワークロードにおいてGLM-5.2を上回る性能を発揮します。また、コーディングおよびエージェント系のベンチマークでは、Claude Opus 4.8に迫る性能を示しています。

GLM-5.3-Flash は、新たに訓練されたベースモデルを起点としており、そのアーキテクチャと訓練レシピは、能力と効率を軸に再設計されました。GLM シリーズでは初めて、スパースアテンションと線形アテンションを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを導入し、長文脈のサービングコストを大幅に削減しながら、正確な長文脈処理能力を維持しています。さらに、モデルはスケーリング効率をさらに高めるために Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) を採用しています。これらに加えて、最新の **30T トークン** のマルチモーダル事前学習コーパスを活用することで、GLM-5.3-Flash はより少ない計算リソースでより高い知能を実現します。

![bench_53](https://raw.githubusercontent.com/zai-org/GLM-5/refs/heads/main/resources/bench_53.png)

## 注記

- バッチ生成には左パディングを使用します。[Padding side](../llm_tutorial#padding-side)を参照してください。

## Glm5NextConfig[[transformers.Glm5NextConfig]]

#### transformers.Glm5NextConfig[[transformers.Glm5NextConfig]]

```python
transformers.Glm5NextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 154854, video_token_id: int = 154855, image_start_token_id: int = 154830, image_end_token_id: int = 154831, video_start_token_id: int = 154832, video_end_token_id: int = 154833, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/configuration_glm5_next.py#L268)

**パラメータ:**

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_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。

image_token_id (`int`, *optional*, デフォルトは 154854) : 画像プロンプトをエンコードするための画像トークンインデックス。

video_token_id (`int`、*optional*、デフォルトは 154855) : ビデオプロンプトをエンコードするためのビデオトークンインデックスです。

image_start_token_id (`int`, *optional*, デフォルトは 154830) : 画像の開始をエンコードするための画像開始トークンのインデックスです。

image_end_token_id (`int`, *optional*, デフォルトは 154831) : 画像の終了をエンコードするための画像終了トークンインデックスです。

video_start_token_id (`int`、*optional*、デフォルトは 154832) : ビデオの開始をエンコードするためのビデオ開始トークンインデックス。

video_end_token_id (`int`, *optional*, デフォルトは 154833) : ビデオの終了を示すエンコードに使用するビデオ終了トークンのインデックス。

tie_word_embeddings (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : 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。

これは Glm5NextModel 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 Glm5 Next 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、[zai-org/GLM-5.3-Flash](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash) と同様の設定が得られます。

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。

```python
>>> from transformers import Glm5NextConfig

>>> # Initializing a GLM-5.3-Flash style configuration
>>> configuration = Glm5NextConfig()
```

## Glm5NextTextConfig[[transformers.Glm5NextTextConfig]]

#### transformers.Glm5NextTextConfig[[transformers.Glm5NextTextConfig]]

```python
transformers.Glm5NextTextConfig(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, vocab_size: int = 154880, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 12288, moe_intermediate_size: int = 2048, num_hidden_layers: int = 45, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int = 64, n_shared_experts: int = 1, n_routed_experts: int = 288, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 2.5, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int = 1536, qk_rope_head_dim: int = 0, v_head_dim: int = 256, qk_nope_head_dim: int = 256, n_group: int = 1, topk_group: int = 1, num_experts_per_tok: int = 8, norm_topk_prob: bool = True, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 1048576, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 154820, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, tie_word_embeddings: bool = False, mlp_layer_types: list[str] | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, index_topk: int = 2048, index_head_dim: int = 128, index_n_heads: int = 32, head_dim: int = 0, layer_types: list[str] | None = None, indexer_types: list[str] | None = None, swiglu_limit: float = 10.0, linear_head_dim: int = 128, linear_num_heads: int = 64, linear_conv_kernel_dim: int = 4, linear_lower_bound: float | None = -5.0, hc_mult: int = 4, hc_eps: float = 1e-06, hc_sinkhorn_iters: int = 20, router_aux_loss_coef: float = 0.001, index_kpool: int = 16, index_kpool_always_select_tail: bool = True)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/configuration_glm5_next.py#L29)

**パラメータ:**

vocab_size (`int`、*任意*、デフォルトは`154880`) : モデルの語彙サイズ。`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`4096`) : 隠れ表現の次元数。

intermediate_size (`int`、*任意*、デフォルトは`12288`) : MLP 表現の次元数。

moe_intermediate_size (`int`、*optional*、デフォルトは`2048`) : ルーティングされたエキスパートの MLP の中間サイズ。

num_hidden_layers (`int`、*任意*、デフォルトは`45`) : Transformer デコーダーの隠れ層の数。

num_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは`64`) : 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`, *optional*, デフォルトは `64`) : Grouped Query Attention を実装するために使用する key_value ヘッドの数です。`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 ヘッドと 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](https://huggingface.co/papers/2305.13245)を参照してください。指定されない場合、デフォルトで `num_attention_heads` が使用されます。

n_shared_experts (`int`、*任意*、デフォルトは `1`) : 共有エキスパートの数。

n_routed_experts (`int`、*任意*、デフォルトは`288`) : ルーティング対象のエクスパート数。

output_router_logits (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : モデルがルーターのロジスティック値を返すかどうかを指定します。これを有効にすると、モデルはロードバランシングロスやルーターのzロスを含む補助ロスの出力も可能になります。

routed_scaling_factor (`float`、*任意*、デフォルトは `2.5`) : スケーリング係数またはルーティングされたエキスパート。

kv_lora_rank (`int`、*任意*、デフォルトは`512`) : キーとバリューの投影におけるLoRA行列のランク。

q_lora_rank (`int`, *任意*, デフォルトは `1536`) : クエリ投影の LoRA 行列のランク。

qk_rope_head_dim (`int`、*任意*、デフォルトは`0`) : 回転位置埋め込みを使用するクエリ/キーヘッドの次元数。

v_head_dim (`int`、*任意*、デフォルトは `256`) : value head の次元数。

qk_nope_head_dim (`int`、*任意*、デフォルトは`256`) : 回転位置埋め込みを使用しないクエリ/キーヘッドの次元数。

n_group (`int`、*任意*、デフォルトは 1) : ルーティング対象のエクスパートグループの数。

topk_group (`int`, *任意*, デフォルトは `1`) : トークンごとに選択されるグループの数（各トークンについて、選択されるエキスパートが `topk_group` 個のグループの範囲内にのみ存在することを保証します）。

num_experts_per_tok (`int`、*任意*、デフォルトは`8`) : 各トークンをルーティングするエキスパートの数です。これは、トークン選択ルーティングにおける top-k の値です。

norm_topk_prob (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : ルーティングされたエキスパートの重みを正規化するかどうかを指定します。

hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは`silu`) : 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）。例えば、`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"`など。

max_position_embeddings (`int`、*任意*、デフォルトは `1048576`) : 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-05`) : 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/バリューアテンションを返すかどうか（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 `154820`) : 語彙内でパディングに使用されるトークン ID。

bos_token_id (`int`, *任意*) : 語彙内でストリームの開始に使用されるトークン ID。

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`、*任意*) : 語彙内でストリームの終了に使用されるトークン ID。

tie_word_embeddings (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : 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。

mlp_layer_types (`list[str]`, *任意*) : 層ごとのフィードフォワードスケジュール。値は`"dense"`または`"sparse"`です。

attention_bias (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : セルフアテンションにおけるクエリ、キー、バリュー、出力の投影層でバイアスを使用するかどうか。

attention_dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : 注意確率のドロップアウト率。

index_topk (`int`、*optional*、デフォルトは 2048) : DSA インデクサーによって選択されるスパースアテンションの位置数。

index_head_dim (`int`、*optional*、デフォルトは 128) : DSA indexer の projection head の次元数。

index_n_heads (`int`、*optional*、デフォルトは 32) : DSA indexer のヘッド数。

head_dim (`int`、*任意*、デフォルトは`0`) : 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。

layer_types (`list[str]`, *任意*) : 各レイヤーの注意キャッシュスケジュール。値は、KDAレイヤーには`"linear_attention"`、MLA (DSA) レイヤーには`"indexed_attention"`を指定します。

indexer_types (`list[str]`, *任意*) : 各レイヤーのDSAインデクサーモード。値は `"full"`（インデクサーを実行）または `"shared"`（直前のフルレイヤーのtop-k選択を再利用）です。

swiglu_limit (`float`、*optional*、デフォルト値は 10.0) : SwiGLU の gate/up 投影に適用されるクランプの上限値。

linear_head_dim (`int`、*任意*、デフォルトは 128) : linear attention における各 head の次元数。

linear_num_heads (`int`、*任意*、デフォルトは 64) : linear attention 層で使用するヘッド数。

linear_conv_kernel_dim (`int`、*optional*、デフォルトは 4) : 線形アテンション層で使用する畳み込みのカーネルサイズ。

linear_lower_bound (`float`、*optional*、デフォルト値は -5.0) : 減衰に適用する下限値を forget gate に設定するかどうか。

hc_mult (`int`、*任意*、デフォルトは 4) : MHC 残差ストリームの数。

hc_eps (`float`、*optional*、デフォルトは 1e-6) : MHC Sinkhorn 正規化で使用する数値の下限値。

hc_sinkhorn_iters (`int`、*optional*、デフォルトは 20) : MHC ルーティングで使用する Sinkhorn 反復の回数。

router_aux_loss_coef (`float`、*任意*、デフォルトは `0.001`) : 補助的なロードバランシング損失の係数です。MoE モデルにおける不均一なエキスパートルーティングをペナルティするために使用されます。

index_kpool (`int`、*任意*、デフォルトは 16) : DSA インデクサーによって選択される圧縮トークングループのプールサイズ。

index_kpool_always_select_tail (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : 不完全な KPool の末尾が、スパースアテンションに常に含まれるかどうかを指定します。

これは Glm5NextModel 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 Glm5 Next 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、[zai-org/GLM-5.3-Flash](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash) と同様の設定が得られます。

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。

## Glm5NextVisionConfig[[transformers.Glm5NextVisionConfig]]

#### transformers.Glm5NextVisionConfig[[transformers.Glm5NextVisionConfig]]

```python
transformers.Glm5NextVisionConfig(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, depth: int = 24, hidden_size: int = 1024, hidden_act: str = 'silu', attention_bias: bool = True, attention_dropout: float | int = 0.0, num_heads: int = 16, in_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 336, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14, rms_norm_eps: float = 1e-05, spatial_merge_size: int = 2, temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2, out_hidden_size: int = 1536, intermediate_size: int = 4096, initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None, projection_intermediate_size: int = 10240, swiglu_limit: float = 10.0)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/configuration_glm5_next.py#L231)

**パラメータ:**

depth (`int`、*任意*、デフォルトは`24`) : ビジョンエンコーダーの Transformer レイヤー数。

hidden_size (`int`、*任意*、デフォルトは`1024`) : 隠れ表現の次元数。

hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは`silu`) : 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）。例えば、`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"`など。

attention_bias (`bool`, *任意*, デフォルトは `True`) : セルフアテンションにおいて、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。

attention_dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : 注意確率のドロップアウト率。

num_heads (`int`、*任意*、デフォルトは`16`) : 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。

in_channels (`int`、*任意*、デフォルトは`3`) : 入力チャネル数。

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`、*任意*、デフォルトは`336`) : 各画像のサイズ（解像度）。

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`、*任意*、デフォルトは`14`) : 各パッチのサイズ（解像度）。

rms_norm_eps (`float`、*任意*、デフォルトは`1e-05`) : rms 正規化レイヤーで使用する epsilon。

spatial_merge_size (`int`、*optional*、デフォルトは`2`) : 近傍の patch をマージしてビジュアルトークンの数を削減するために使用される、空間マージウィンドウのサイズです。

temporal_patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`、*任意*、デフォルトは`2`) : 動画入力における3Dパッチ埋め込みで使用する時間方向のパッチサイズ。

out_hidden_size (`int`, *optional*, デフォルトは 1536) : ビジョンモデルの出力隠れ層サイズです。

intermediate_size (`int`、*任意*、デフォルトは`4096`) : MLP 表現の次元数。

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。

rope_parameters (`dict`, *任意*) : 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。

projection_intermediate_size (`int`、*optional*、デフォルトは 10240) : vision patch merger の projection_intermediate_size サイズです。

swiglu_limit (`float`、*任意*、デフォルト値は 10.0) : ビジョン SwiGLU の gate/up 投影に適用されるクランプの上限値。

これは Glm5NextModel 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 Glm5 Next 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、[zai-org/GLM-5.3-Flash](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash) と同様の設定が得られます。

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。

## Glm5NextPreTrainedModel[[transformers.Glm5NextPreTrainedModel]]

#### transformers.Glm5NextPreTrainedModel[[transformers.Glm5NextPreTrainedModel]]

```python
transformers.Glm5NextPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1353)

**パラメータ:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : 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。

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.Glm5NextPreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

ドット区切りパス（例: `torch.float32`）に対するモック値: 属性アクセスのチェーン、呼び出しはパススルーデコレータとして動作し、`repr` はドット区切りパスを返し、ベースクラスとして使用するとプレーンな `type` ベースに置き換えられます（PEP 560 の `__mro_entries__`）。これにより、実際のサブクラスは通常のメタクラスを保持し、`inspect.signature` はモックのものではなく実際の `__init__` を読み取ります。

## Glm5NextTextModel[[transformers.Glm5NextTextModel]]

#### transformers.Glm5NextTextModel[[transformers.Glm5NextTextModel]]

```python
transformers.Glm5NextTextModel(config: Glm5NextTextConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1426)

**パラメータ:**

config ([Glm5NextTextConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextTextConfig)) : 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。

Glm5 Next Text Modelの生モデルで、特定のヘッドを上に載せず、生のhidden-statesを出力します。

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.Glm5NextTextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1445)

**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)

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。

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:** `MoeModelOutputWithPast` または `tuple(torch.FloatTensor)`

`MoeModelOutputWithPast`、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（[Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[Glm5NextTextModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextTextModel)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** (`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。

  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。
- **router_logits** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_router_probs=True` と `config.add_router_probs=True` が渡された場合、または `config.output_router_probs=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, sequence_length, num_experts)`。

  MoE ルーターによって計算される生（raw）のルーター logits（softmax 後）であり、Mixture of Experts モデルの補助損失を計算するためにこれらの用語が使用されます。

## Glm5NextModel
## Glm5NextVisionModel[[transformers.Glm5NextVisionModel]]

#### transformers.Glm5NextVisionModel[[transformers.Glm5NextVisionModel]]

```python
transformers.Glm5NextVisionModel(config: Glm5NextVisionConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1799)

**パラメータ:**

config ([Glm5NextVisionConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVisionConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

…

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.Glm5NextVisionModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1833)

**パラメータ:**

hidden_states (`torch.Tensor`、shape `(seq_len, hidden_size)`) : モデルの最終的な隠れ状態。

grid_thw (`torch.Tensor`、形状 `(num_images_or_videos, 3)`) : LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。

**戻り値:** `torch.Tensor`

hidden_states

[Glm5NextVisionModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVisionModel)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。

#### transformers.Glm5NextModel[[transformers.Glm5NextModel]]

```python
transformers.Glm5NextModel(config: Glm5NextConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1881)

**パラメータ:**

config ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

…

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.Glm5NextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L1988)

**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)

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。

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）。

pixel_values (`torch.Tensor`、shape `(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 [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Glm5NextProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) は画像処理に [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor) を使用します）。

pixel_values_videos (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`、*optional*) : 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Glm5NextVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) を参照してください（[Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) は動画の処理に [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) を使用します）。

image_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_images, 3)`、*任意*) : LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。

video_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_videos, 3)`、*任意*) : LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、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:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) または `tuple(torch.FloatTensor)`

設定（[Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成される [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast)、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）。

[Glm5NextModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextModel)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。

  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。

## Glm5NextForConditionalGeneration[[transformers.Glm5NextForConditionalGeneration]]

#### transformers.Glm5NextForConditionalGeneration[[transformers.Glm5NextForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Glm5NextForConditionalGeneration(config: Glm5NextConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L2135)

**パラメータ:**

config ([Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)) : 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()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

他のモダリティ（例：画像とテキストからテキストを生成する）に条件付けられたトークン生成用の Glm5 Next Model。

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.Glm5NextForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_router_logits: bool | None = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, 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/glm5_next/modeling_glm5_next.py#L2183)

**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)

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。

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。

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）。

pixel_values (`torch.Tensor`、shape `(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 [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Glm5NextProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) は画像処理に [Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor) を使用します）。

pixel_values_videos (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`、*optional*) : 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Glm5NextVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) を参照してください（[Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) は動画の処理に [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) を使用します）。

image_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_images, 3)`、*任意*) : LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。

video_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_videos, 3)`、*任意*) : LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。

output_router_logits (`bool`, *任意*) : すべてのルーターの logits を返すかどうか。ルーター損失の計算に有用であり、推論時には返すべきではありません。

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各モダリティに一致する入力シーケンスのトークンインデックスです。例えば、テキスト (0)、画像 (1)、動画 (2) などです。マルチモーダルなトークンタイプIDは、[AutoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) を使用して取得できます。詳細については、[ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) を参照してください。

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。

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:** `MoeCausalLMOutputWithPast` または `tuple(torch.FloatTensor)`

`MoeCausalLMOutputWithPast`、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（[Glm5NextConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[Glm5NextForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextForConditionalGeneration)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）。
- **aux_loss** (`torch.FloatTensor`、*optional*、`output_router_logits=True` が渡された場合、または `config.output_router_logits=True` の場合、かつモデルがロードバランシング損失でルーターを学習する場合に返されます) -- スパースモジュール用のロードバランシング補助損失。ルーターバイアスでエキスパートをバランスさせるモデル（DeepSeek-V3 とそこから派生したアーキテクチャ）は、`router_logits` を返しながらも、ここでは `None` を返します。
- **router_logits** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_router_logits=True` が渡された場合または `config.output_router_logits=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（スパース層ごとに1つ）、形状は `(batch_size * sequence_length, num_experts)`。

  MoE ルーターによって計算される生のルーター logits です。ロードバランシング損失の計算や、トークンがどのようにエキスパートにディスパッチされるかの確認に使用できます。
- **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。

例:

```python
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm5NextForConditionalGeneration
>>> import torch

>>> model = Glm5NextForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-5.3-Flash")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-5.3-Flash")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {"type": "image", "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Describe the image."},
...         ],
...     }
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
... )
>>> inputs = {k: v.to(model.device) if isinstance(v, torch.Tensor) else v for k, v in inputs.items()}
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
```

## Glm5NextProcessor[[transformers.Glm5NextProcessor]]

#### transformers.Glm5NextProcessor[[transformers.Glm5NextProcessor]]

```python
transformers.Glm5NextProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, chat_template = None, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/processing_glm5_next.py#L43)

**パラメータ:**

image_processor (`Glm5NextImageProcessor`) : 画像プロセッサは必須の入力です。

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

video_processor (`Glm5NextVideoProcessor`) : 動画プロセッサは必須の入力です。

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。

画像プロセッサ、トークナイザー、および動画プロセッサを単一のプロセッサにラップするGlm5NextProcessorを構築します。

[Glm5NextProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextProcessor) は、[Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor)、`tokenizer_class`、および [Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) のすべての機能を提供します。詳細については、[~Glm5NextImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextImageProcessor)、`~tokenizer_class`、および [~Glm5NextVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm5_next#transformers.Glm5NextVideoProcessor) を参照してください。

#### post_process_image_text_to_text[[transformers.Glm5NextProcessor.post_process_image_text_to_text]]

```python
post_process_image_text_to_text(generated_outputs, skip_special_tokens = True, clean_up_tokenization_spaces = False, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/processing_glm5_next.py#L137)

**パラメータ:**

generated_outputs (`torch.Tensor` または `np.ndarray`) : モデルの `generate` 関数の出力です。出力は、`(batch_size, sequence_length)` または `(sequence_length,)` の形状のテンソルであることが期待されます。

skip_special_tokens (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : 出力から特殊トークンを削除するかどうか。`batch_decode` メソッドに渡される引数です。

clean_up_tokenization_spaces (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : トークナイズされたスペースをクリーンアップするかどうか。トークナイザーの`batch_decode`メソッドに渡される引数です。

- ****kwargs** : トークナイザーの`batch_decode method`に渡す追加の引数。

**戻り値:** `list[str]`

デコードされたテキスト。

モデルの出力を後処理して、テキストをデコードします。

## Glm5NextImageProcessor[[transformers.Glm5NextImageProcessor]]

#### transformers.Glm5NextImageProcessor[[transformers.Glm5NextImageProcessor]]

```python
transformers.Glm5NextImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L124)

**パラメータ:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像を RGB に変換するかどうか。

do_resize (`bool`, *kwargs*, *任意*, デフォルトは `True`) : 画像をリサイズするかどうか。

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*、デフォルトは `{'longest_edge' : 1}`): モデルへの最大入力次元を記述します。

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `False`) : size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` を適用した後の出力画像のサイズ。

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*、デフォルトは `3`) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルター。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかになります。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像をリスケールするかどうか。

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `0.00392156862745098`) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリスケールするための係数。

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像を正規化するかどうかを指定します。

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 正規化に使用する画像の平均値。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 正規化に使用する画像の標準偏差。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_pad (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。正確なパディング戦略はモデルによって異なります。

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 画像をパディングするサイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`pad_size`が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。`do_pad=True.`の場合にのみ適用されます。

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `ChannelDimension.FIRST` のみです。slow processors との互換性のために追加されました。

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *任意*) : 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推論されます。以下のいずれかになります: - `"channels_first"` または `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 形式の画像。 - `"channels_last"` または `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 形式の画像。 - `"none"` または `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 形式の画像。

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 --

Glm5NextImageProcessor 画像プロセッサを構築します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *任意*): 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理する機能を無効にし、個別に処理するかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、ここ https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*): 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

#### get_number_of_image_patches[[transformers.Glm5NextImageProcessor.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L286)

**パラメータ:**

height (`int`) : 入力画像の高さ。

width (`int`) : 入力画像の幅。

images_kwargs (`dict`, *任意*) : 画像プロセッサのデフォルト値を上書きするための任意のキーワード引数。

**戻り値:** `int`

1枚の画像あたりの画像パッチの数。

指定された画像サイズに対する画像パッチの数を返すユーティリティです。

#### patchify[[transformers.Glm5NextImageProcessor.patchify]]

```python
patchify(images: torch.Tensor, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L185)

`seq_len`、`patch_dim` の形状のフラットなレイアウトに各画像をパッチ化し、動的な形状を持つピクセルを連結できるようにします。

#### preprocess[[transformers.Glm5NextImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *<class 'transformers.models.glm5_next.image_processing_glm5_next.Glm5NextImageProcessorKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L144)

**パラメータ:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : 前処理対象の画像。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。

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を RGB に変換するかどうか。

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をリサイズするかどうか。

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : モデルへの最大入力次元を記述します。

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*) : size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` を適用した後の出力画像のサイズ。

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルタ。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかです。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像をリスケールするかどうか。

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリサイズするためのリスケール係数。

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を正規化するかどうかを指定します。

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : 正規化に使用する画像の平均値。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : 正規化に使用する画像の標準偏差。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_pad (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。正確なパディング戦略はモデルによって異なります。

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 画像をパディングするサイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`pad_size`が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。`do_pad=True.`の場合にのみ適用されます。

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `ChannelDimension.FIRST` のみです。slow processors との互換性のために追加されました。

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *任意*) : 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推論されます。以下のいずれかになります: - `"channels_first"` または `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 形式の画像。 - `"channels_last"` または `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 形式の画像。 - `"none"` または `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 形式の画像。

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

patch_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 14) : ビジョンエンコーダーの空間パッチサイズです。

temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *任意*, デフォルトは 2) : ビジョンエンコーダーの時間方向のパッチサイズです。

merge_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 2) : vision encoder から llm encoder へのマージサイズです。

patch_expand_factor (`int`、*kwargs*、*任意*、デフォルトは 1) : vision encoder から llm encoder への patch_expand_factor。

min_image_tokens (`int`, *kwargs*) : 1枚の画像あたりのトークンの最小数。

max_image_tokens (`int`, *kwargs*) : 1枚の画像あたりの最大トークン数。

**戻り値:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- __call__ メソッドによって返されるリスト/配列/テンソルの辞書（'pixel_values' など）。
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`、*省略可*) -- 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。

#### resize[[transformers.Glm5NextImageProcessor.resize]]

```python
resize(images: torch.Tensor, resample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | None, factor: int, temporal_factor: int, min_image_tokens: int, max_image_tokens: int, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_glm5_next.py#L148)

入力画像のアスペクト比に基づいて動的にリサイズします。

## Glm5NextImageProcessorPil[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil]]

#### transformers.Glm5NextImageProcessorPil[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil]]

```python
transformers.Glm5NextImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L122)

**パラメータ:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像を RGB に変換するかどうか。

do_resize (`bool`, *kwargs*, *任意*, デフォルトは `True`) : 画像をリサイズするかどうか。

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*、デフォルトは `{'longest_edge' : 1}`): モデルへの最大入力次元を記述します。

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `False`) : size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` を適用した後の出力画像のサイズ。

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*、デフォルトは `3`) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルター。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかになります。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像をリスケールするかどうか。

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `0.00392156862745098`) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリスケールするための係数。

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像を正規化するかどうかを指定します。

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 正規化に使用する画像の平均値。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 正規化に使用する画像の標準偏差。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_pad (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。正確なパディング戦略はモデルによって異なります。

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 画像をパディングするサイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`pad_size`が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。`do_pad=True.`の場合にのみ適用されます。

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `ChannelDimension.FIRST` のみです。slow processors との互換性のために追加されました。

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *任意*) : 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推論されます。以下のいずれかになります: - `"channels_first"` または `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 形式の画像。 - `"channels_last"` または `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 形式の画像。 - `"none"` または `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 形式の画像。

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 --

Glm5NextImageProcessor 画像プロセッサを構築します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *任意*): 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理する機能を無効にし、個別に処理するかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、ここ https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*): 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

#### get_number_of_image_patches[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.get_number_of_image_patches]]

```python
get_number_of_image_patches(height: int, width: int, images_kwargs: dict | None = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L286)

**パラメータ:**

height (`int`) : 入力画像の高さ。

width (`int`) : 入力画像の幅。

images_kwargs (`dict`, *任意*) : 画像プロセッサのデフォルト値を上書きするための任意のキーワード引数。

**戻り値:** `int`

1枚の画像あたりの画像パッチの数。

指定された画像サイズに対する画像パッチの数を返すユーティリティです。

#### patchify[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.patchify]]

```python
patchify(image: ndarray, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L187)

`seq_len`、`patch_dim` の形状のフラットなレイアウトに各画像をパッチ化し、動的な形状を持つピクセルを連結できるようにします。

#### preprocess[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *<class 'transformers.models.glm5_next.image_processing_pil_glm5_next.Glm5NextImageProcessorKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L142)

**パラメータ:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : 前処理対象の画像。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。

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を RGB に変換するかどうか。

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をリサイズするかどうか。

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : モデルへの最大入力次元を記述します。

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*) : size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` を適用した後の出力画像のサイズ。

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルタ。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかです。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像をリスケールするかどうか。

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリサイズするためのリスケール係数。

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を正規化するかどうかを指定します。

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : 正規化に使用する画像の平均値。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : 正規化に使用する画像の標準偏差。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_pad (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。正確なパディング戦略はモデルによって異なります。

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 画像をパディングするサイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`pad_size`が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。`do_pad=True.`の場合にのみ適用されます。

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `ChannelDimension.FIRST` のみです。slow processors との互換性のために追加されました。

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *任意*) : 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推論されます。以下のいずれかになります: - `"channels_first"` または `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 形式の画像。 - `"channels_last"` または `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 形式の画像。 - `"none"` または `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 形式の画像。

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

patch_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 14) : ビジョンエンコーダーの空間パッチサイズです。

temporal_patch_size (`int`, *kwargs*, *任意*, デフォルトは 2) : ビジョンエンコーダーの時間方向のパッチサイズです。

merge_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 2) : vision encoder から llm encoder へのマージサイズです。

patch_expand_factor (`int`、*kwargs*、*任意*、デフォルトは 1) : vision encoder から llm encoder への patch_expand_factor。

min_image_tokens (`int`, *kwargs*) : 1枚の画像あたりのトークンの最小数。

max_image_tokens (`int`, *kwargs*) : 1枚の画像あたりの最大トークン数。

**戻り値:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- __call__ メソッドによって返されるリスト/配列/テンソルの辞書（'pixel_values' など）。
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`、*省略可*) -- 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。

#### resize[[transformers.Glm5NextImageProcessorPil.resize]]

```python
resize(image: ndarray, resample: PILImageResampling | int | None, factor: int, temporal_factor: int, min_image_tokens: int, max_image_tokens: int, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/image_processing_pil_glm5_next.py#L146)

入力画像のアスペクト比に基づいて動的にリサイズします。

## Glm5NextVideoProcessor[[transformers.Glm5NextVideoProcessor]]

#### transformers.Glm5NextVideoProcessor[[transformers.Glm5NextVideoProcessor]]

```python
transformers.Glm5NextVideoProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.glm5_next.video_processing_glm5_next.Glm5NextVideoProcessorInitKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L139)

**パラメータ:**

- ****kwargs** (`Glm5NextVideoProcessorInitKwargs`、*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。

Glm5NextVideoProcessorの動画プロセッサを構築します。

#### get_num_of_video_patches[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.get_num_of_video_patches]]

```python
get_num_of_video_patches(num_frames: int, height: int, width: int, videos_kwargs = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L277)

**パラメータ:**

num_frames (`int`) : 入力動画のフレーム数。

height (`int`) : 入力動画の高さ。

width (`int`) : 入力動画の幅。

videos_kwargs (`dict`, *任意*) : ビデオプロセッサのデフォルト値を上書きするための任意のキーワード引数。

**戻り値:** `int`

1つの動画あたりの動画パッチの数。

指定された動画サイズに対する動画パッチの数を返すユーティリティです。

#### patchify[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.patchify]]

```python
patchify(videos: torch.Tensor, patch_size: int, merge_size: int, temporal_patch_size: int)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L314)

各動画を(`seq_len`, `patch_dim`)の形状のフラットなレイアウトにパッチ化し、動的な形状のピクセルを連結できるようにします。

#### resize[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.resize]]

```python
resize(videos: torch.Tensor, resample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | None, factor: int, temporal_factor: int, min_image_tokens: int, max_image_tokens: int, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L238)

入力動画のアスペクト比に基づいて動的にリサイズします。

#### sample_frames[[transformers.Glm5NextVideoProcessor.sample_frames]]

```python
sample_frames(metadata: VideoMetadata, fps: int | float | None = None, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm5_next/video_processing_glm5_next.py#L167)

**パラメータ:**

metadata (`VideoMetadata`) : 動画のメタデータ。総再生時間、fps、総フレーム数に関する情報を含みます。

fps (`int` または `float`、*任意*) : 1 秒あたりにサンプリングするターゲットフレーム数。デフォルトは `self.fps` です。

**戻り値:** `np.ndarray`

動画フレームをサンプリングするためのインデックス。