# Moonshine ストリーミング

Moonshine Streaming は、[Moonshine](https://huggingface.co/papers/2410.15608) 音声認識モデルのストリーミング版であり、低レイテンシでのリアルタイム文字起こしに最適化されています。元の Moonshine と同様に、可変長の音声を効率的に処理するために Rotary Position Embedding (RoPE) を使用するエンコーダー・デコーダーモデルです。このストリーミングアーキテクチャには、エンコーダーのスライディングウィンドウアテンションと、オーディオチャンクの増分処理を可能にするコンテキストアダプターが含まれています。

Moonshine Streamingは、tiny、small、mediumの3つのサイズで提供されており、速度と精度のトレードオフを選択できます。デバイス上のストリーミング文字起こしや音声コマンドアプリケーションに特に適しています。

[Useful Sensors](https://huggingface.co/UsefulSensors)組織の下に、Moonshine Streamingのすべてのオリジナルチェックポイントを見つけることができます。

> [!TIP]
> Moonshine Streamingは、メロスペクトログラムの前処理を必要とせずに生の音声波形を直接処理するため、リアルタイムアプリケーションに効率的です。

以下の例では、[Pipeline](/docs/transformers/main/ja/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline)または[AutoModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoModel)クラスを使用して、音声からテキストへの変換（文字起こし）を行う方法を示しています。

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="automatic-speech-recognition",
    model="UsefulSensors/moonshine-streaming-tiny",
    device=0
)
pipe("https://huggingface.co/datasets/Narsil/asr_dummy/resolve/main/mlk.flac")
```

```python
from datasets import load_dataset

from transformers import AutoProcessor, MoonshineStreamingForConditionalGeneration

processor = AutoProcessor.from_pretrained("UsefulSensors/moonshine-streaming-tiny")
model = MoonshineStreamingForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "UsefulSensors/moonshine-streaming-tiny",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)

ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
audio_sample = ds[0]["audio"]

inputs = processor(audio_sample["array"], return_tensors="pt").to(model.device)
inputs = inputs.to(model.device)

generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
transcription = processor.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
transcription
```

## MoonshineStreamingProcessor[[transformers.MoonshineStreamingProcessor]]

#### transformers.MoonshineStreamingProcessor[[transformers.MoonshineStreamingProcessor]]

```python
transformers.MoonshineStreamingProcessor(feature_extractor, tokenizer)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moonshine_streaming/processing_moonshine_streaming.py#L37)

**パラメータ:**

feature_extractor (`feature_extractor_class`) : 特徴量抽出器は必須の入力です。

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

MoonshineStreamingProcessor を構築します。これは、フィーチャーエクストラクターとトークナイザーを単一のプロセッサーにラップします。

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

#### pad[[transformers.MoonshineStreamingProcessor.pad]]

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

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moonshine_streaming/processing_moonshine_streaming.py#L74)

**パラメータ:**

input_features : 最初の引数がテンソルのバッチを含む辞書である場合、または`input_features`引数が存在する場合、`MoonshineStreamingFeatureExtractor.pad`に渡されます。

labels : `label` 引数が存在する場合、[PreTrainedTokenizer.pad()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.pad) に渡されます。

**戻り値:**

このメソッドは、各`pad`メソッドの結果を返します。両方が使用されている場合、出力は両方の結果を含む辞書になります。

このメソッドは、抽出された特徴量と/またはトークン化されたテキストのバッチに対して動作します。入力モダリティに応じて、すべての引数を`MoonshineStreamingFeatureExtractor.pad`および/または[PreTrainedTokenizer.pad()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.pad)に転送し、それらの出力を返します。両方のモダリティが渡された場合、`MoonshineStreamingFeatureExtractor.pad`と[PreTrainedTokenizer.pad()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.pad)が呼び出されます。

## MoonshineStreamingEncoderConfig[[transformers.MoonshineStreamingEncoderConfig]]

#### transformers.MoonshineStreamingEncoderConfig[[transformers.MoonshineStreamingEncoderConfig]]

```python
transformers.MoonshineStreamingEncoderConfig(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, hidden_size: int = 320, intermediate_size: int = 1280, hidden_act: str = 'gelu', num_hidden_layers: int = 6, num_attention_heads: int = 8, num_key_value_heads: int = 8, max_position_embeddings: int = 4096, attention_dropout: float | int = 0.0, attention_bias: bool = False, sample_rate: int = 16000, frame_ms: float = 5.0, sliding_windows: tuple[tuple[int, int], ...] | list[list[int, int]] = ((16, 4), (16, 4), (16, 0), (16, 0), (16, 4), (16, 4)), head_dim: int | None = None)
```

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

**パラメータ:**

hidden_size (`int`、*任意*、デフォルトは`320`) : 隠れ表現の次元数。

intermediate_size (`int`, *optional*, デフォルトは `1280`) : MLP 表現の次元数。

hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは`gelu`) : 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。

num_hidden_layers (`int`、*任意*、デフォルトは`6`) : Transformer デコーダーの隠れ層の数。

num_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは `8`) : Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。

num_key_value_heads (`int`, *optional*, デフォルトは `8`) : 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。

max_position_embeddings (`int`、*任意*、デフォルトは`4096`) : 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。

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。

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。

sample_rate (`int`, *optional*, デフォルトは 16000) : 音声入力のサンプリングレート (Hz)。

frame_ms (`float`、*optional*、デフォルト値は 5.0) : 音声処理におけるフレームの長さ（ミリ秒）。

sliding_windows (`list[tuple[int, int]]`、*任意*、デフォルトは`[(16, 4), (16, 4), (16, 0), (16, 0), (16, 4), (16, 4)]`) : 各エンコーダー層のスライディングウィンドウ設定のリスト。各タプルには (window_size, shift) が含まれます。

head_dim (`int`, *optional*) : 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。

これはMoonshineStreamingModel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Moonshine Streaming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、[UsefulSensors/moonshine-streaming-tiny](https://huggingface.co/UsefulSensors/moonshine-streaming-tiny)と類似した設定が得られます。

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 MoonshineStreamingEncoder, MoonshineStreamingEncoderConfig

>>> # Initializing a Moonshine Streaming encoder configuration
>>> configuration = MoonshineStreamingEncoderConfig()

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

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

## MoonshineStreamingConfig[[transformers.MoonshineStreamingConfig]]

#### transformers.MoonshineStreamingConfig[[transformers.MoonshineStreamingConfig]]

```python
transformers.MoonshineStreamingConfig(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, 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, is_encoder_decoder: bool = True, encoder_config: dict | transformers.models.moonshine_streaming.configuration_moonshine_streaming.MoonshineStreamingEncoderConfig | None = None, vocab_size: int = 32768, hidden_size: int = 320, intermediate_size: int = 1280, num_hidden_layers: int = 6, num_attention_heads: int = 8, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 4096, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, decoder_start_token_id: int | None = None, head_dim: int | None = None, pad_head_dim_to_multiple_of: int | None = None, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moonshine_streaming/configuration_moonshine_streaming.py#L80)

**パラメータ:**

is_encoder_decoder (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : モデルがエンコーダー/デコーダーとして使用されるかどうかを示します。

encoder_config (`Union[dict, ~models.moonshine_streaming.configuration_moonshine_streaming.MoonshineStreamingEncoderConfig]`, *任意*) : エンコーダーのバックボーンの設定オブジェクトまたは辞書。

vocab_size (`int`、*任意*、デフォルトは `32768`) : 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`320`) : 隠れ表現の次元数。

intermediate_size (`int`, *optional*, デフォルトは `1280`) : MLP 表現の次元数。

num_hidden_layers (`int`、*任意*、デフォルトは`6`) : Transformer デコーダーの隠れ層の数。

num_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは `8`) : Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。

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`4096`) : 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。

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 `0`) : 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*, デフォルトは `1`) : 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`2`) : 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *optional*) : 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` の値が含まれていなければならず、より長い `max_position_embeddings` で RoPE を使用する場合、スケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。

attention_bias (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : 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。

decoder_start_token_id (`int`, *任意*) : エンコーダー・デコーダーモデルが`bos`以外のトークンでデコーディングを開始する場合、そのトークンのID。

head_dim (`int`, *optional*) : 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。

pad_head_dim_to_multiple_of (`int`, *optional*) : 設定されている場合、ヘッド次元はこの値の倍数にパディングされます。

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MoonshineStreamingModel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Moonshine Streaming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、[UsefulSensors/moonshine-streaming-tiny](https://huggingface.co/UsefulSensors/moonshine-streaming-tiny)と類似した設定が得られます。

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 MoonshineStreamingModel, MoonshineStreamingConfig

>>> # Initializing a Moonshine Streaming configuration
>>> configuration = MoonshineStreamingConfig()

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

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

## MoonshineStreamingModel[[transformers.MoonshineStreamingModel]]

#### transformers.MoonshineStreamingModel[[transformers.MoonshineStreamingModel]]

```python
transformers.MoonshineStreamingModel(config: MoonshineStreamingConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moonshine_streaming/modeling_moonshine_streaming.py#L871)

**パラメータ:**

config ([MoonshineStreamingConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/moonshine_streaming#transformers.MoonshineStreamingConfig)) : 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) メソッドを参照してください。

特定のヘッドを付加せずに生の隠れ状態を出力する、素のMoonshine Streaming 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.MoonshineStreamingModel.forward]]

```python
forward(input_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = None, decoder_inputs_embeds: tuple[torch.Tensor] | None = None, decoder_position_ids: tuple[torch.LongTensor] | None = 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/moonshine_streaming/modeling_moonshine_streaming.py#L899)

**パラメータ:**

input_values (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, audio_length)`) : 生の音声波形の浮動小数点数値。生の音声波形は、`.flac` または `.wav` 形式のオーディオファイルを `list[float]`、`numpy.ndarray`、または `torch.Tensor` 型の配列として読み込むことで取得できます。*例えば*、torchcodec ライブラリ（`pip install torchcodec`）や soundfile ライブラリ（`pip install soundfile`）を通じて行います。`input_values` として配列を準備するには、パディングと `torch.Tensor` 型への変換のために [AutoFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoFeatureExtractor) を使用してください。

attention_mask (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンインデックスに対する attention を行わないためのマスク。`[0, 1]` から選択されるマスク値:  - **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)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : 語彙におけるデコーダー入力シーケンスのトークンインデックス。[AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用してインデックスを取得できます。詳細は [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。[デコーダー入力 ID とは？](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length)`、*optional*) : 特定のトークンインデックスに対するアテンションの実行を回避するためのマスク。デフォルトでは、モデルが未来を予測する際に過去の入力のみを参照できるようにするため、causal mask が使用されます。

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *任意*) : (`last_hidden_state`, *任意*: `hidden_states`, *任意*: `attentions`) のタプルです。`last_hidden_state` は形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` を持ち、*任意* です。エンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンスです。デコーダーのクロスアテンションで使用されます。

past_key_values (`~cache_utils.EncoderDecoderCache`、*任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態（自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、デコードの以前の段階でモデルが返した `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キーバリュー状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力することが期待されます。

decoder_inputs_embeds (`tuple[torch.Tensor]`、形状 `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `decoder_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。`past_key_values` を使用する場合、`decoder_inputs_embeds` の最後の部分のみを入力すればよい場合があります（`past_key_values` を参照）。`decoder_input_ids` のインデックスを関連するベクトルに変換する方法を、モデル内部の埋め込み検索行列よりも細かく制御したい場合に便利です。 `decoder_input_ids` と `decoder_inputs_embeds` の両方が設定されていない場合、`decoder_inputs_embeds` は `inputs_embeds` の値を取ります。

decoder_position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length)`) : 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。`config.decoder_config.max_position_embeddings` までの位置埋め込みを計算するために使用されます。

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

**戻り値:** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) または `tuple(torch.Tensor)`

設定（[MoonshineStreamingConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/moonshine_streaming#transformers.MoonshineStreamingConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成される、[Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput)または`torch.Tensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。

[MoonshineStreamingModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/moonshine_streaming#transformers.MoonshineStreamingModel)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.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルのデコーダーの最終層の出力における、隠れ状態のシーケンスです。

  `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** (`EncoderDecoderCache`、*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) -- [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache) 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（自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー）が含まれます。
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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 1 つ + 各層の出力用 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デコーダーのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) -- モデルのエンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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 1 つ + 各層の出力用 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エンコーダーのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*任意*、`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) -- 各レイヤーごとに 1 つの `torch.Tensor` からなるタプルで、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmaxを適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

例:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, MoonshineStreamingModel
>>> from datasets import load_dataset

>>> model = MoonshineStreamingModel.from_pretrained("UsefulSensors/moonshine_streaming-tiny")
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("UsefulSensors/moonshine_streaming-tiny")
>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
>>> inputs = feature_extractor(ds[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt")
>>> input_values = inputs.input_values
>>> decoder_input_ids = torch.tensor([[1, 1]]) * model.config.decoder_start_token_id
>>> last_hidden_state = model(input_values, decoder_input_ids=decoder_input_ids).last_hidden_state
>>> list(last_hidden_state.shape)
[1, 2, 288]
```

## MoonshineStreamingForConditionalGeneration[[transformers.MoonshineStreamingForConditionalGeneration]]

#### transformers.MoonshineStreamingForConditionalGeneration[[transformers.MoonshineStreamingForConditionalGeneration]]

```python
transformers.MoonshineStreamingForConditionalGeneration(config: MoonshineStreamingConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moonshine_streaming/modeling_moonshine_streaming.py#L992)

**パラメータ:**

config ([MoonshineStreamingConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/moonshine_streaming#transformers.MoonshineStreamingConfig)) : 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) メソッドを参照してください。

言語モデリングヘッドを備えたMoonshineStreamingモデル。自動音声認識に使用できます。

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.MoonshineStreamingForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = None, decoder_inputs_embeds: tuple[torch.Tensor] | None = None, decoder_position_ids: tuple[torch.LongTensor] | None = None, use_cache: bool | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/moonshine_streaming/modeling_moonshine_streaming.py#L1012)

**パラメータ:**

input_values (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, audio_length)`) : 生の音声波形の浮動小数点数値。生の音声波形は、`.flac` または `.wav` 形式のオーディオファイルを `list[float]`、`numpy.ndarray`、または `torch.Tensor` 型の配列として読み込むことで取得できます。*例えば*、torchcodec ライブラリ（`pip install torchcodec`）や soundfile ライブラリ（`pip install soundfile`）を通じて行います。`input_values` として配列を準備するには、パディングと `torch.Tensor` 型への変換のために [AutoFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoFeatureExtractor) を使用してください。

attention_mask (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンインデックスに対する attention を行わないためのマスク。`[0, 1]` から選択されるマスク値:  - **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)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : 語彙におけるデコーダー入力シーケンスのトークンインデックス。[AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用してインデックスを取得できます。詳細は [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。[デコーダー入力 ID とは？](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length)`、*optional*) : 特定のトークンインデックスに対するアテンションの実行を回避するためのマスク。デフォルトでは、モデルが未来を予測する際に過去の入力のみを参照できるようにするため、causal mask が使用されます。

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *任意*) : (`last_hidden_state`, *任意*: `hidden_states`, *任意*: `attentions`) のタプルです。`last_hidden_state` は形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` を持ち、*任意* です。エンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンスです。デコーダーのクロスアテンションで使用されます。

past_key_values (`~cache_utils.EncoderDecoderCache`、*任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態（自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、デコードの以前の段階でモデルが返した `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キーバリュー状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力することが期待されます。

decoder_inputs_embeds (`tuple[torch.Tensor]`、形状 `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `decoder_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。`past_key_values` を使用する場合、`decoder_inputs_embeds` の最後の部分のみを入力すればよい場合があります（`past_key_values` を参照）。`decoder_input_ids` のインデックスを関連するベクトルに変換する方法を、モデル内部の埋め込み検索行列よりも細かく制御したい場合に便利です。 `decoder_input_ids` と `decoder_inputs_embeds` の両方が設定されていない場合、`decoder_inputs_embeds` は `inputs_embeds` の値を取ります。

decoder_position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length)`) : 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。`config.decoder_config.max_position_embeddings` までの位置埋め込みを計算するために使用されます。

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）。

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。

**戻り値:** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) または `tuple(torch.Tensor)`

設定（[MoonshineStreamingConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/moonshine_streaming#transformers.MoonshineStreamingConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成される、[Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput)または`torch.Tensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。

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

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

- **loss** (`torch.Tensor`、形状 `(1,)`、*任意*、`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。
- **logits** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`、*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) -- [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache) 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（自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー）が含まれます。
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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 1 つ + 各層の出力用 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力および初期埋め込み出力における、デコーダーの隠れ状態。
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) -- モデルのエンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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 1 つ + 各層の出力用 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力および初期埋め込み出力におけるエンコーダーの隠れ状態。
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*任意*、`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) -- 各レイヤーごとに 1 つの `torch.Tensor` からなるタプルで、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmaxを適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

例:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, MoonshineStreamingForConditionalGeneration
>>> from datasets import load_dataset

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("UsefulSensors/moonshine_streaming-tiny")
>>> model = MoonshineStreamingForConditionalGeneration.from_pretrained("UsefulSensors/moonshine_streaming-tiny")

>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")

>>> inputs = processor(ds[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt")
>>> input_values = inputs.input_values

>>> generated_ids = model.generate(input_values, max_new_tokens=100)

>>> transcription = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
>>> transcription
'Mr. Quilter is the apostle of the middle classes, and we are glad to welcome his gospel.'
```

#### generate[[transformers.MoonshineStreamingForConditionalGeneration.generate]]

```python
generate(inputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, generation_config: transformers.generation.configuration_utils.GenerationConfig | None = None, logits_processor: transformers.generation.logits_process.LogitsProcessorList | None = None, stopping_criteria: transformers.generation.stopping_criteria.StoppingCriteriaList | None = None, prefix_allowed_tokens_fn: collections.abc.Callable[[int, torch.Tensor], list[int]] | None = None, synced_gpus: bool | None = None, assistant_model: typing.Optional[ForwardRef('PreTrainedModel')] = None, streamer: typing.Optional[ForwardRef('BaseStreamer')] = None, negative_prompt_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, custom_generate: str | collections.abc.Callable | None = None, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/generation/utils.py#L2581)

**パラメータ:**

inputs (`torch.Tensor`、モダリティによって形状が異なる、*任意*) : 生成のプロンプトとして使用されるシーケンス、またはエンコーダーへのモデル入力です。`None` の場合、`bos_token_id` とバッチサイズ 1 で初期化されます。デコーダー専用モデルの場合、`inputs` は `input_ids` の形式である必要があります。エンコーダーデコーダーモデルの場合、*inputs* は `input_ids`、`input_values`、`input_features`、`pixel_values` のいずれかを表すことができます。

generation_config ([GenerationConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/text_generation#transformers.GenerationConfig), *任意*) : 生成呼び出しのベースパラメータ化として使用される生成設定です。 `**kwargs` で `generation_config` の属性に一致するものが generate に渡された場合、それらは上書きされます。 `generation_config` が指定されない場合、デフォルトが使用されます。その読み込み優先順位は以下の通りです: 1) 存在する場合、`generation_config.json` モデルファイルから; 2) モデル設定から。未指定のパラメータは [GenerationConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/text_generation#transformers.GenerationConfig) のデフォルト値を継承することに注意してください。生成をパラメータ化するには、そのドキュメントを確認する必要があります。

logits_processor (`LogitsProcessorList`, *任意*) : 引数や生成設定から構築されるデフォルトの logits プロセッサを補完する、カスタムの logits プロセッサです。引数や生成設定で既に作成済みの logits プロセッサが渡された場合、エラーが発生します。この機能は上級ユーザー向けです。

stopping_criteria (`StoppingCriteriaList`、*任意*) : 引数と生成設定から構築されるデフォルトの停止条件を補完する、カスタムの停止条件です。引数や生成設定からすでに作成された停止条件が渡された場合、エラーが発生します。停止条件が`scores`入力を依存している場合は、`generate`に`return_dict_in_generate=True, output_scores=True`を渡すことを確認してください。この機能は上級ユーザー向けです。

prefix_allowed_tokens_fn (`Callable[[int, torch.Tensor], list[int]]`、*任意*) : 指定された場合、この関数はビームサーチを各ステップで許可されたトークンのみに制限します。指定されない場合、制約は適用されません。この関数は2つの引数を受け取ります: バッチID `batch_id` と `input_ids`。バッチID `batch_id` と以前に生成されたトークン `inputs_ids` に条件付けられた次の生成ステップの許可トークンのリストを返す必要があります。この引数は、[Autoregressive Entity Retrieval](https://huggingface.co/papers/2010.00904) に記載されているような、プレフィックスに条件付けられた制約付き生成に有用です。

synced_gpus (`bool`, *optional*) : `FullyShardedDataParallel` または DeepSpeed ZeRO Stage 3 を複数 GPU で使用する場合、ある GPU が他の GPU より先に生成を完了した場合のデッドロックを回避するために、このフラグは `True` に設定されます（上書きされない限り）。それ以外の場合は、デフォルトで `False` になります。

assistant_model (`PreTrainedModel`、*任意*) : 生成を高速化するために使用できるアシスタントモデルです。アシスタントモデルは、呼び出し元のモデルと完全に同一のトークナイザーを備えている必要があります。アシスタントモデルによる候補トークンの予測が、呼び出し元のモデルで generate を実行するよりもはるかに高速な場合に、高速化が実現されます。そのため、アシスタントモデルは呼び出し元のモデルよりもはるかに小さいものである必要があります。

streamer (`BaseStreamer`、*任意*) : 生成されたシーケンスのストリーミングに使用される Streamer オブジェクトです。生成されたトークンは `streamer.put(token_ids)` を介して渡され、その後の処理はすべて streamer が担当します。

negative_prompt_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*optional*) : CFG などの一部のプロセッサに必要なネガティブプロンプトです。バッチサイズは入力バッチサイズと一致する必要があります。これは実験的な機能であり、将来のバージョンで API が破壊的に変更される可能性があります。

negative_prompt_attention_mask (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : `negative_prompt_ids` 用の Attention_mask。

custom_generate (`str` または `Callable`、*省略可能*) : 以下のいずれかです: - `str` (Hugging Face Hub リポジトリ名): 標準の `generate` メソッドの代わりに、そのリポジトリ内の `custom_generate/generate.py` で定義されたカスタムの `generate` 関数を実行します。リポジトリが生成ロジックを完全に置き換え、戻り値の型が異なる場合があります。 - `str` (ローカルリポジトリのパス): 上記と同様ですが、ローカルパスから読み込みます。ローカルの `custom_generate/generate.py` が実行されるため、ローカルディレクトリの場合も `trust_remote_code=True` が必要です。 - `Callable`: `generate` は通常の入力準備手順を実行した後、デコーディングループを実行するために提供された callable を呼び出します。詳細については、[ドキュメント](../../generation_strategies#custom-generation-methods)を参照してください。

kwargs (`dict[str, Any]`、*任意*) : `generation_config` のアドホックなパラメータ化、およびモデルの `forward` 関数に転送される追加のモデル固有の kwargs です。モデルがエンコーダー・デコーダーモデルの場合、エンコーダー固有の kwargs にはプレフィックスを付与せず、デコーダー固有の kwargs には *decoder_* をプレフィックスとして付与してください。

**戻り値:** [ModelOutput](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) または `torch.LongTensor`

`return_dict_in_generate=True` の場合、または `config.return_dict_in_generate=True` の場合は [ModelOutput](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)、それ以外は `torch.LongTensor`。

モデルがエンコーダー・デコーダーモデルで*ない*場合（`model.config.is_encoder_decoder=False`）、考えられる[ModelOutput](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)の型は以下の通りです：

- [GenerateDecoderOnlyOutput](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateDecoderOnlyOutput)、
- [GenerateBeamDecoderOnlyOutput](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateBeamDecoderOnlyOutput)

モデルがエンコーダー・デコーダーモデル（`model.config.is_encoder_decoder=True`）の場合、考えられる[ModelOutput](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)の型は以下の通りです：

- [GenerateEncoderDecoderOutput](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateEncoderDecoderOutput)、
- [GenerateBeamEncoderDecoderOutput](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateBeamEncoderDecoderOutput)

言語モデリングヘッドを持つモデルに対して、トークンIDのシーケンスを生成します。

生成を制御するほとんどのパラメータは`generation_config`で設定されます。この引数が渡されない場合、モデルのデフォルトの生成設定が使用されます。`generation_config`の任意の値は、generate()に該当するパラメータを渡すことで上書きできます。例: `.generate(inputs, num_beams=4, do_sample=True)`。

生成戦略の概要とコード例については、[次のガイド](../generation_strategies)を参照してください。