Transformers documentation
概要
このモデルは2025年9月10日にHugging Face Transformersに貢献されました。
概要
Qwen3-Next シリーズは、極端なコンテキスト長と大規模なパラメータ効率に最適化された次世代の基盤モデルです。 このシリーズでは、計算コストを最小限に抑えながらパフォーマンスを最大化するように設計された一連のアーキテクチャの革新を導入しています:
- Hybrid Attention: 標準的なアテンションを、Gated DeltaNetとGated Attentionの組み合わせに置き換え、効率的なコンテキストモデリングを可能にします。
- 高スパースMoE: MoE層で1:50という極めて低い活性化率を実現し、モデルの容量を維持しながらトークンあたりのFLOPsを大幅に削減します。
- マルチトークン予測（MTP）：事前学習モデルの性能を向上させ、推論を高速化します。
- その他の最適化: ゼロ中心・重み減衰付き LayerNorm、Gated Attention、および堅牢なトレーニングのためのその他の安定化強化技術を含みます。
このアーキテクチャを基盤として、Qwen3-Next-80B-A3Bを訓練し、オープンソースとして公開しました。総パラメータ数は80Bですが、アクティブなパラメータはわずか3Bであり、極端なスパース性と効率性を達成しています。
超効率性にもかかわらず、下流タスクではQwen3-32Bを上回る性能を発揮し、かつ訓練コストは1/10未満で済みます。 さらに、32Kトークンを超えるコンテキストを処理する場合、Qwen3-32Bと比較して推論スループットが10倍以上高くなります。
詳細については、ブログ Qwen3-Next (ブログ記事) をご覧ください。
使用例
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct"
<CopyLLMTxtMenu containerStyle="float: inline-end; margin-inline-start: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"></CopyLLMTxtMenu>
# load the tokenizer and the model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
device_map="auto"
)
# prepare the model input
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
# conduct text completion
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=512
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()
content = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
print("content:", content)注記
- バッチ生成には左パディングを使用します。Padding sideを参照してください。
Qwen3NextConfig
クラス transformers.Qwen3NextConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 151936hidden_size: int = 2048intermediate_size: int = 5632num_hidden_layers: int = 48num_attention_heads: int = 16num_key_value_heads: int = 2hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 32768initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0head_dim: int = 256linear_conv_kernel_dim: int = 4linear_key_head_dim: int = 128linear_value_head_dim: int = 128linear_num_key_heads: int = 16linear_num_value_heads: int = 32decoder_sparse_step: int = 1moe_intermediate_size: int = 512shared_expert_intermediate_size: int = 512num_experts_per_tok: int = 10num_experts: int = 512norm_topk_prob: bool = Trueoutput_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.001mlp_only_layers: list[int] | None = Nonelayer_types: list[str] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = None )
パラメータ
- vocab_size (
int、任意、デフォルトは151936) — モデルの語彙サイズです。input_idsで表現できるトークンの種類数を定義します。 - hidden_size (
int、任意、デフォルトは2048) — 隠れ表現の次元数。 - intermediate_size (
int、任意、デフォルトは5632) — MLP 表現の次元数。 - num_hidden_layers (
int、任意、デフォルトは48) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。 - num_attention_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。 - num_key_value_heads (
int、任意、デフォルトは2) — Grouped Query Attention の実装に使用する key_value ヘッドの数を指定します。num_key_value_heads=num_attention_headsの場合、モデルは Multi Head Attention (MHA) を使用し、num_key_value_heads=1の場合は Multi Query Attention (MQA) を使用し、それ以外の場合は GQA が使用されます。 マルチヘッドのチェックポイントを GQA 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、この論文を参照してください。指定しない場合、デフォルトでnum_attention_headsが使用されます。 - 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32768) — このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長です。 - initializer_range (
float、任意、デフォルトは0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。 - rms_norm_eps (
float、任意、デフォルトは1e-06) — RMS 正規化レイヤーで使用する epsilon。 - use_cache (
bool、任意、デフォルトはTrue) — モデルが最後のキー/バリューの注意を返すかどうか（すべてのモデルで利用されるわけではありません）。config.is_decoder=Trueの場合、またはモデルがデコーダー専用の生成モデルである場合にのみ関連します。 - 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を指定します。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 省略可) — RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。この辞書にはrope_thetaの値が含まれており、より長いmax_position_embeddingsで RoPE を使用する場合にスケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。 - attention_bias (
bool、任意、デフォルトはFalse) — 自己注意機構において、クエリ、キー、バリュー、出力の投影層にバイアスを使用するかどうかを指定します。 - attention_dropout (
Union[float, int]、任意、デフォルトは0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。 - head_dim (
int、任意、デフォルトは256) — アテンションヘッドの次元です。None の場合、hidden_size // num_attention_heads がデフォルトとして使用されます。 - linear_conv_kernel_dim (
int、任意、デフォルト値は 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_key_head_dim (
int、任意、デフォルトは 128) — linear attention における各 key head の次元数。 - linear_value_head_dim (
int、任意、デフォルトは 128) — linear attention における各 value head の次元数。 - linear_num_key_heads (
int、任意、デフォルトは 16)— 線形アテンション層で使用するキーヘッドの数。 - linear_num_value_heads (
int、任意、デフォルトは 32)— 線形アテンション層で使用するバリューヘッドの数。 - decoder_sparse_step (
int、省略可、デフォルトは 1) — MoE レイヤーの頻度です。 - moe_intermediate_size (
int、任意、デフォルトは512) — ルーティングされたエキスパートの MLP の中間サイズ。 - shared_expert_intermediate_size (
int、任意、デフォルトは512) — 共有エキスパート MLP の中間サイズ。 - num_experts_per_tok (
int、任意、デフォルトは10) — 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。 - num_experts (
int、任意、デフォルトは512) — MoE層におけるルーティング対象のエキスパートの数。 - 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。 - output_router_logits (
bool、任意、デフォルトはFalse) — モデルがルーターのロジツを返すかどうかを指定します。これを有効にすると、モデルは補助損失（ロードバランシング損失とルーターのz損失を含む）を出力できるようになります。 - router_aux_loss_coef (
float、任意、デフォルト値は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。 - mlp_only_layers (
list[int]、任意、デフォルトは[]) — Qwen3NextSparseMoeBlock ではなく Qwen3NextMLP を使用するレイヤーを指定します。 リストには、レイヤー数が num_layers の場合、0 から num_layers-1 までのレイヤーインデックスが含まれます。mlp_only_layersが空の場合、decoder_sparse_stepがスパース性の決定に使用されます。 - layer_types (
list[str]、省略可) — 各レイヤーのインデックスとレイヤータイプを明示的に対応付けるリストです。指定しない場合、config の値に基づいて自動的に生成されます。 - 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, 省略可) — 語彙におけるストリーム開始に使用されるトークン ID。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 省略可) — 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。
これは Qwen3NextModel 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 Qwen3 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、Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct と同様の設定が得られます。
設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。
>>> from transformers import Qwen3NextModel, Qwen3NextConfig
>>> # Initializing a Qwen3Next style configuration
>>> configuration = Qwen3NextConfig()
>>> # Initializing a model from the Qwen3-Next-80B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3NextModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configQwen3NextModel
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。
戻り値
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（Qwen3NextConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
Qwen3NextModel の forward メソッドは、__call__ という特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
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 のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。自己アテンションブロック（および
config.is_encoder_decoder=Trueの場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values入力参照）。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
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) — 各層ごとに1つずつ含まれるtorch.FloatTensorのタプルで、形状は(batch_size, sequence_length, num_experts)です。MoE ルーターによって計算される生（raw）のルーター logits（softmax 適用後）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。
Qwen3NextForCausalLM
クラス transformers.Qwen3NextForCausalLM
< source >( config: Qwen3NextConfig )
パラメータ
- config (Qwen3NextConfig) — 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() メソッドを参照してください。
因果言語モデリング用の Qwen3 Next モデル。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_router_logits: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、shape(batch_size, sequence_length)、任意) — マスク言語モデリング損失を計算するためのラベルです。インデックスは[0, ..., config.vocab_size]の範囲内であるか、-100 である必要があります（input_idsの docstring を参照）。インデックスが-100に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は[0, ..., config.vocab_size]の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - output_router_logits (
bool, 省略可) — 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すが、推論時には返すべきではありません。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]、省略可、デフォルトは0) —intの場合、最後のlogits_to_keepトークンについて logits を計算します。0の場合、すべてのinput_idsについて logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。torch.Tensorの場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元テンソルである必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめた形式）を使用する場合に有用です。
戻り値
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（Qwen3NextConfig）と入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
Qwen3NextForCausalLMのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
loss (
torch.FloatTensor、shape(1,)、optional、labelsが指定された場合に返されます) — 言語モデリングの損失（次のトークン予測用）。logits (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。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のロードバランシング用の補助損失。ルーターバイアスによって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)、任意、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) — 各スパース層に対応するtorch.FloatTensorのタプルで、形状は(batch_size * sequence_length, num_experts)です。MoEルーターによって計算される生のルーターロジットです。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 のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。逐次デコーディングを高速化するために使用できる（
past_key_values入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen3NextForCausalLM
>>> model = Qwen3NextForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")
>>> 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."Qwen3NextForSequenceClassification
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.FloatTensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → SequenceClassifierOutputWithPast
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態（自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー）。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、shape(batch_size,)、任意) — シーケンス分類/回帰の損失を計算するためのラベル。インデックスは[0, ..., config.num_labels - 1]の範囲である必要があります。config.num_labels == 1の場合は回帰損失(平均二乗誤差)が計算され、config.num_labels > 1の場合は分類損失(クロスエントロピー)が計算されます。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。
戻り値
SequenceClassifierOutputWithPast
GenericForSequenceClassificationのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
Qwen3NextForQuestionAnswering
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.FloatTensor | None = Nonestart_positions: torch.LongTensor | None = Noneend_positions: torch.LongTensor | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → QuestionAnsweringModelOutput
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態（自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー）。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - start_positions (
torch.LongTensor、shape(batch_size,)、任意) — トークン分類損失の計算に使用する、ラベル付きスパンの開始位置（インデックス）のラベルです。 位置はシーケンスの長さ（sequence_length）にクランプされます。シーケンス外の位置は、損失の計算には考慮されません。 - end_positions (
torch.LongTensor、形状(batch_size,)、任意) — トークン分類損失の計算に使用する、ラベル付きスパンの終了位置（インデックス）のラベルです。 位置はシーケンスの長さ（sequence_length）にクランプされます。シーケンス外の位置は、損失の計算には考慮されません。
戻り値
QuestionAnsweringModelOutput
GenericForQuestionAnsweringのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
Qwen3NextForTokenClassification
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.FloatTensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → TokenClassifierOutput
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態（自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー）。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、形状(batch_size, sequence_length)、任意) — トークン分類の損失を計算するためのラベル。インデックスは[0, ..., config.num_labels - 1]の範囲である必要があります。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。
戻り値
TokenClassifierOutput
GenericForTokenClassificationのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。