# GLM-5、GLM-5.1、GLM-5.2、GLM-5.3

## 概要

**GLM-5**、**GLM-5.1**、**GLM-5.2**、**GLM-5.3**の言語モデルはこのクラスを使用します。transformersでの実装には、MTPレイヤーは含まれていません。

### GLM-5.3

GLM-5.3はGLM-5.2と同じベースモデルを使用しており、すべての性能向上はポストトレーニングによるものです。GLM-5.2と比較して、複雑なコーディングや長期にわたるタスクにおいて大幅に改善されています。

+ コーディング能力の強化：GLM-5.3は、コーディングに特化したオープンウェイトモデルとして最も高性能であり、社内ベンチマークであるZ.ai Code BenchではGLM-5.2と比較して50%の性能向上を達成しています。また、Terminal Bench 3.0やAgents' Last Examなどの公開ベンチマークにおいても、オープンソースモデルとしてSOTA（最良の性能）を記録しています。
+ エマージェントなサイバー能力：ポストトレーニングをスケールさせるにつれて、サイバー能力は予想以上に速く発展しました。GLM-5.3は脆弱性発見においてCyberGymで最先端の性能を誇り、その性能向上は特にエクスプロイトチェーンの上流で顕著で、エクスプロイトベンチマークではGLM-5.2のスコアを2倍以上に引き上げています。

![bench_53](https://raw.githubusercontent.com/zai-org/GLM-5/refs/heads/main/resources/bench_53_2.png)

### GLM-5.2

GLM-5.2は、長期タスク向けの最新フラッグシップモデルです。前世代のGLM-5.1と比較して、長期タスクの能力が大幅に向上し、初めて**堅牢な100万トークンコンテキスト**上でその能力を実現しました。

GLM-5.2の新しい機能には、以下が含まれます：
- **確実な1Mコンテキスト:** 長期にわたるタスクを安定して支える、確実な100万トークンのコンテキスト
- **柔軟なエフォートレベルによる高度なコーディング**：パフォーマンスとレイテンシのバランスを取るための、複数の思考エフォートレベルを備えた強力なコーディング機能
- **アーキテクチャの改善**: 4層のスパーズアテンション層すべてで同一のインデクサーを再利用する[IndexShare](https://huggingface.co/papers/2603.12201)を提案しました。これにより、1Mコンテキスト長においてトークンあたりのFLOPsを2.9倍削減します。また、GLM-5.2のMTP層を推測デコーディング向けに改善し、受入長を最大20%向上させました。

![bench_52](https://raw.githubusercontent.com/zai-org/GLM-5/refs/heads/main/resources/bench_52.png)

標準的なコーディングベンチマークにおいて、GLM-5.2 は最強のオープンソースモデルであり、GLM-5.1 に対して大幅な向上を示しています。Terminal-Bench 2.1 では 81.0 対 62.0、SWE-bench Pro では 62.1 対 58.4 です。また、クローズドソースのフロンティアモデルとの差も大幅に縮めています。Terminal-Bench 2.1（81.0）では Claude Opus 4.8（85.0）に数ポイント差まで迫っており、さらに Gemini 3.1 Pro を上回っています。

詳細については、[ブログ](https://z.ai/blog/glm-5.2)をご覧ください。

### GLM-5.1

GLM-5.1は、エージェント型エンジニアリング向けの次世代フラッグシップモデルであり、前世代モデルと比較してコーディング能力が大幅に強化されています。SWE-Bench Proでは最先端の性能を達成し、NL2Repo（リポジトリ生成）およびTerminal-Bench 2.0（実世界のターミナルタスク）では、GLM-5を大きく上回る結果を記録しています。

![bench_51](https://raw.githubusercontent.com/zai-org/GLM-5/refs/heads/main/resources/bench_51.png)

しかし、最も意味のある飛躍は、初回パスの性能を超えたところにあります。GLM-5を含む従来のモデルは、序盤でレパートリーを使い切ってしまう傾向があります。慣れた手法を適用して初期の素早い向上を図りますが、その後頭打ちになります。さらに時間を割いても効果はありません。

一方、GLM-5.1は、はるかに長い時間軸にわたってエージェント型タスクで効果を維持するように設計されています。当社の調査では、このモデルは曖昧な問題をより良い判断力で処理し、長いセッションにわたっても生産性を保つことが確認されています。複雑な問題を分解し、実験を実行し、結果を読み取り、実際の精度でブロッカーを特定します。推論を再検討し、反復的なイテレーションを通じて戦略を修正することで、GLM-5.1は数百ラウンド、数千回のツール呼び出しにわたって最適化を維持します。実行時間が長くなるほど、結果は良くなります。

### GLM-5

GLM-5 ([GlmMoeDsa](https://huggingface.co/papers/2602.15763)) は、744BパラメータのMixture-of-Expertsモデルであり、トークンあたり40Bのアクティブパラメータを備えています。DeepSeek Sparse Attention (DSA) を採用することで、200Kトークンに及ぶコンテキストを効率的に処理できます。Huawei Ascendチップのみを用いて完全に学習されており、推論および長文コンテキストのベンチマークにおいて、フロンティアレベルの性能を達成しています。

事前学習と事後学習の両面で進歩を遂げたGLM-5は、広範な学術ベンチマークにおいてGLM-4.7と比較して大幅な性能向上を実現しています。推論、コーディング、エージェントタスクでは、世界中のオープンソースモデルの中で最高クラスの性能を達成し、フロンティアモデルとの差を縮めています。

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

## GlmMoeDsaConfig[[transformers.GlmMoeDsaConfig]]

#### transformers.GlmMoeDsaConfig[[transformers.GlmMoeDsaConfig]]

```python
transformers.GlmMoeDsaConfig(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 = 6144, intermediate_size: int = 12288, moe_intermediate_size: int = 2048, num_hidden_layers: int = 78, num_attention_heads: int = 64, num_key_value_heads: int = 64, n_shared_experts: int = 1, n_routed_experts: int = 256, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 2.5, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int = 2048, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int = 256, qk_nope_head_dim: int = 192, 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 = 202752, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: dict | None = None, 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, mlp_bias: bool = False, head_dim: int = 64, first_k_dense_replace: int = 3, layer_types: list[str] | None = None, indexer_types: list[str] | None = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm_moe_dsa/configuration_glm_moe_dsa.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`6144`) : 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`78`) : 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 `256`) : 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`2048`) : 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`64`) : 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 `192`) : 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`、*optional*、デフォルトは 1) : ルーティングされたエキスパートのグループ数。

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`202752`) : 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*) : 語彙内でパディングに使用されるトークンID。

bos_token_id (`int`, *optional*, デフォルトは `0`) : 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*、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。

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。

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。

mlp_layer_types (`list`, *任意*) : 各層の MLP タイプパターン（`"dense"` または `"sparse"`）。デフォルトは 3 層が dense、残りは 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) : sparse attention においてインデクサーが選択する上位トークンの数。

index_head_dim (`int`、*optional*、デフォルトは 128) : インデクサーの射影（DSA）のヘッド次元です。

index_n_heads (`int`、*optional*、デフォルトは 32) : DSA のインデクサー投影のヘッド数。

mlp_bias (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : MLP 層の up_proj、down_proj、gate_proj 層でバイアスを使用するかどうか。

head_dim (`int`、*任意*、デフォルトは`64`) : アテンションヘッドの次元数。None の場合、hidden_size // num_attention_heads がデフォルトとして使用されます。

first_k_dense_replace (`int`, *optional*, デフォルトは 3) : 密結合 MLP を使用する先頭レイヤーの数。それ以外のレイヤーは MoE ブロックを使用します。

layer_types (`list[str]`、*任意*) : 各レイヤーのインデックスとそのレイヤータイプを明示的にマッピングするリストです。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。

indexer_types (`list[str]`、*任意*) : 各レイヤーのインデクサーモード（`"full"` はインデクサーを実行し、`"shared"` は直前の full レイヤーの top-k を再利用します）。デフォルトでは、`index_topk_freq` / `index_skip_topk_offset`（または `index_topk_pattern`）から導出されるパターンが使用されます。

これは GlmMoeDsaModel 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 Glm Moe Dsa 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](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5) 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 GlmMoeDsaConfig, GlmMoeDsaModel

>>> # Initializing a GLM-MoE-DSA configuration
>>> configuration = GlmMoeDsaConfig()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = GlmMoeDsaModel(configuration)

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

## GlmMoeDsaModel[[transformers.GlmMoeDsaModel]]

#### transformers.GlmMoeDsaModel[[transformers.GlmMoeDsaModel]]

```python
transformers.GlmMoeDsaModel(config: GlmMoeDsaConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm_moe_dsa/modeling_glm_moe_dsa.py#L652)

**パラメータ:**

config ([GlmMoeDsaConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm_moe_dsa#transformers.GlmMoeDsaConfig)) : 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。

裸の Glm Moe Dsa Modelは、特定のヘッドを上に持たず、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.GlmMoeDsaModel.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/glm_moe_dsa/modeling_glm_moe_dsa.py#L668)

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

[GlmMoeDsaModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm_moe_dsa#transformers.GlmMoeDsaModel)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。

## GlmMoeDsaForCausalLM[[transformers.GlmMoeDsaForCausalLM]]

#### transformers.GlmMoeDsaForCausalLM[[transformers.GlmMoeDsaForCausalLM]]

```python
transformers.GlmMoeDsaForCausalLM(config: GlmMoeDsaConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm_moe_dsa/modeling_glm_moe_dsa.py#L731)

**パラメータ:**

config ([GlmMoeDsaConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm_moe_dsa#transformers.GlmMoeDsaConfig)) : 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。

因果言語モデリング用の Glm Moe Dsa モデル。

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

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

#### forward[[transformers.GlmMoeDsaForCausalLM.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, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glm_moe_dsa/modeling_glm_moe_dsa.py#L746)

**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）。

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。

**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）です。設定（[GlmMoeDsaConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm_moe_dsa#transformers.GlmMoeDsaConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[GlmMoeDsaForCausalLM](/docs/transformers/main/ja/model_doc/glm_moe_dsa#transformers.GlmMoeDsaForCausalLM)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 AutoTokenizer, GlmMoeDsaForCausalLM

>>> model = GlmMoeDsaForCausalLM.from_pretrained("meta-glm_moe_dsa/GlmMoeDsa-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-glm_moe_dsa/GlmMoeDsa-2-7b-hf")

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> 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]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."
```