Transformers documentation
Bamba
이 모델은 2024-12-19에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.
Bamba
Bamba는 Mamba-2 아키텍처를 기반으로 구축된 9B 파라미터의 decoder-only 언어 모델입니다. 2단계로 사전 학습되며, 먼저 Dolma v1.7 데이터셋의 2T 토큰으로 학습을 시작하고, 이후 FineWeb와 Cosmopedia에서 추가 200B 토큰으로 학습됩니다.
모든 원본 Bamba 체크포인트는 Bamba 컬렉션에서 찾을 수 있습니다.
이 모델은 ani300과 fabianlim이 기여했습니다.
오른쪽 사이드바의 Bamba 모델에 클릭하여 Bamba를 다양한 텍스트 생성 작업에 적용하는 방법에 대한 추가 예제를 확인하세요.
아래 예제는 Pipeline, AutoModel, 그리고 명령줄을 사용하여 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.
from transformers import pipeline
pipeline = pipeline(
task="text-generation",
model="ibm-ai-platform/Bamba-9B-v2",
device=0
)
pipeline("Plants create energy through a process known as")from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ibm-ai-platform/Bamba-9B-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ibm-ai-platform/Bamba-9B-v2", device_map="auto", attn_implementation="sdpa")
input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**input_ids)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))Quantization은 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대규모 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용 가능한 다른 양자화 백엔드에 대해서는 Quantization 개요를 참조하세요.
아래 예제는 torchao를 사용하여 가중치만 int4로 양자화합니다.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TorchAoConfig
quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ibm-ai-platform/Bamba-9B-v2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"ibm-ai-platform/Bamba-9B-v2",
quantization_config=quantization_config,
device_map="auto",
attn_implementation="sdpa"
)
inputs = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))The input is a single word "Notes". 참고
Bamba는 패딩 없는 학습(padding-free training)을 지원합니다. 이 방식은 서로 다른 학습 예시를 연결(concatenate)하되, 입력을 개별 배치로 처리합니다. 다양한 길이의 예시가 있는 경우, 패딩 토큰으로 인한 불필요한 계산 및 메모리 오버헤드를 피함으로써 추론 속도를 약 2배까지(모델 및 데이터 분포에 따라 다름) 크게 가속화하고 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
Padding-free 학습에는
flash-attn,mamba-ssm,causal-conv1d패키지가 필요하며,input_ids와labels외에도 다음 인수를 모델에 전달해야 합니다.position_ids: torch.LongTensor: 각 시퀀스에서 각 토큰의 위치 인덱스.seq_idx: torch.IntTensor: 배치 내 각 시퀀스의 인덱스.- 각
FlashAttentionKwargscu_seq_lens_q: torch.LongTensor: 모든 쿼리의 누적 시퀀스 길이.cu_seq_lens_k: torch.LongTensor: 모든 키의 누적 시퀀스 길이.max_length_q: int: 배치 내 가장 긴 쿼리 길이.max_length_k: int: 배치 내 가장 긴 키 길이.
attention_mask입력은 제공하지 않아야 합니다. DataCollatorWithFlattening은return_seq_idx=True와return_flash_attn_kwargs=True를 사용하여 위의 추가 인자 집합을 프로그래매틱하게 생성합니다. 추가 정보는 Improving Hugging Face Training Efficiency Through Packing with Flash Attention 블로그 게시물을 참고하세요.from transformers import DataCollatorWithFlattening # Example of using padding-free training data_collator = DataCollatorWithFlattening( tokenizer=tokenizer, return_seq_idx=True, return_flash_attn_kwargs=True )배치 생성에는 왼쪽 패딩을 사용합니다. 패딩 방향을 참조하세요.
BambaConfig
클래스 transformers.BambaConfig
< 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 = 128000tie_word_embeddings: bool = Falsehidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 14336num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int | None = 8hidden_act: str = 'silu'initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truenum_logits_to_keep: int | None = 1pad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2max_position_embeddings: int = 262144attention_dropout: float | int | None = 0.0attn_layer_indices: list[int] | None = Nonemamba_n_heads: int | None = 128mamba_d_head: str | int | None = 'auto'mamba_n_groups: int | None = 1mamba_d_state: int | None = 256mamba_d_conv: int | None = 4mamba_expand: int | None = 2mamba_chunk_size: int | None = 256mamba_conv_bias: bool | None = Truemamba_proj_bias: bool | None = Falsetime_step_limit: list[float] | tuple[float, float] | None = (0.0, inf)z_loss_coefficient: float | None = 0.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falsemlp_bias: bool = False )
매개변수
- vocab_size (
int, 선택 사항, 기본값128000) — 모델의 어휘 크기입니다.input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다. - tie_word_embeddings (
bool, 선택, 기본값False) — 모델의tied_weights_keys매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부. - hidden_size (
int, 선택 사항, 기본값4096) — 숨겨진 표현의 차원입니다. - intermediate_size (
int, 선택 사항, 기본값14336) — MLP 표현의 차원입니다. - num_hidden_layers (
int, 선택 사항, 기본값32) — Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수. - num_attention_heads (
int, 선택 사항, 기본값32) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다. - num_key_value_heads (
int, 선택 사항, 기본값8) — Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다.num_key_value_heads=num_attention_heads이면 모델은 Multi Head Attention(MHA)을 사용하고,num_key_value_heads=1이면 Multi Query Attention(MQA)을 사용하며, 그 외에는 GQA를 사용합니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 평균 풀링(meanpooling)하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 이 논문을 참고하세요. 지정하지 않으면num_attention_heads가 기본값으로 사용됩니다. - hidden_act (
str, 선택 사항, 기본값silu) — 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어,"gelu","relu","silu"등이 있습니다. - initializer_range (
float, 선택 사항, 기본값0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. - rms_norm_eps (
float, 선택 사항, 기본값1e-05) — rms 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다. - use_cache (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음).config.is_decoder=True인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다. - num_logits_to_keep (
int또는None, 선택, 기본값 1) — 생성 과정에서 계산할 프롬프트 logits의 개수입니다.None인 경우 모든 logits가 계산됩니다. 정수 값인 경우 마지막num_logits_to_keep개의 logits만 계산됩니다. 생성에는 마지막 프롬프트 토큰의 logits만 필요하므로 기본값은 1입니다. 긴 시퀀스의 경우 전체 시퀀스의 logits가 많은 메모리를 사용할 수 있으므로,num_logits_to_keep=1로 설정하면 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있습니다. - pad_token_id (
int, 선택 사항, 기본값0) — 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다. - bos_token_id (
int, 선택 사항, 기본값1) — 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 선택 사항, 기본값2) — 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다. - max_position_embeddings (
int, 선택 사항, 기본값262144) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다. - attention_dropout (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. - attn_layer_indices (
list, 선택 사항) — 풀 어텐션(full attention)을 적용할 레이어 인덱스를 지정합니다. 값은 num_hidden_layers 이하여야 합니다. - mamba_n_heads (
int, 선택 사항, 기본값128) — v2 구현에서 사용되는 mamba 헤드 수입니다. - mamba_d_head (
Union[str, int], 선택, 기본값auto) — Head 임베딩 차원 크기 - mamba_n_groups (
int, 선택 사항, 기본값1) — v2 구현에서 사용되는 mamba 그룹의 수입니다. - mamba_d_state (
int, 선택 사항, 기본값256) — Mamba 레이어에서 SSM 상태(잠재 상태 차원)의 크기입니다. - mamba_d_conv (
int, 선택 사항, 기본값4) — mamba 컨볼루션 커널의 크기 - mamba_expand (
int, 선택 사항, 기본값2) — mamba 중간 크기를 결정하는 데 사용되는 확장 계수(hidden_size 대비) - mamba_chunk_size (
int, 선택 사항, 기본값256) — prefill/학습 시 시퀀스를 분할하는 청크 크기 - mamba_conv_bias (
bool, 선택 사항, 기본값True) — mamba mixer 블록의 convolution layer에서 bias를 사용할지 여부를 나타내는 플래그입니다. - mamba_proj_bias (
bool, 선택 사항, 기본값False) — mamba mixer 블록의 입력 및 출력 투영([“in_proj”, “out_proj”])에서 bias를 사용할지 여부를 나타내는 플래그 - time_step_limit (
Union[list[float], tuple[float, float]], 선택 사항, 기본값(0.0, inf)) — 클램핑에 사용되는 시간 단계 값의 허용 범위입니다. - z_loss_coefficient (
float, 선택 사항, 기본값 0.0) — 학습 중 logit 증가를 제어하는 데 사용되는 보조 z-loss의 계수 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 선택) — RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는rope_theta값이 포함되어야 하며, 더 긴max_position_embeddings로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다. - attention_bias (
bool, 선택 사항, 기본값False) — 자기 주의(self-attention) 시 query, key, value 및 출력 투영 계층에 bias를 사용할지 여부입니다. - mlp_bias (
bool, 선택 사항, 기본값False) — MLP 레이어의 up_proj, down_proj, gate_proj 레이어에 bias를 사용할지 여부.
BambaModel은 SwiGLU를 갖춘 하이브리드 mamba2 아키텍처입니다. 체크포인트는 IBM, Princeton, UIUC가 공동으로 학습했습니다.
BambaModel
클래스 transformers.BambaModel
< source >( config: BambaConfig )
매개변수
- config (BambaConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
…
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는past_key_values디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.use_cache=True.입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요.
past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.
past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_ids를 입력하지 않습니다. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대한 더 세밀한 제어가 필요한 경우 유용합니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조).
반환값
BaseModelOutputWithPast 또는 tuple(torch.FloatTensor)
torch.FloatTensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPast (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(BambaConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
BambaModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
last_hidden_state (
torch.FloatTensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.past_key_values가 사용되면,(batch_size, 1, hidden_size)형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.past_key_values (
Cache, 선택 사항,use_cache=True가 전달되었거나config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고
config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력past_key_values참조).hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되었거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.FloatTensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.FloatTensor의 튜플로, 형태는(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
BambaForCausalLM
클래스 transformers.BambaForCausalLM
< source >( config: BambaConfig )
매개변수
- config (BambaConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하면 모델에 연결된 가중치는 로드되지 않으며 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
인과적 언어 모델링을 위한 Bamba 모델.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는past_key_values디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.use_cache=True.입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요.
past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.
past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_ids를 입력하지 않습니다. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대한 더 세밀한 제어가 필요한 경우 유용합니다. - labels (
torch.LongTensor, shape(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 마스크 언어 모델링 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는[0, ..., config.vocab_size]범위 내의 값이거나 -100이어야 합니다(input_idsdocstring 참조). 인덱스가-100으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은[0, ..., config.vocab_size]범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 선택 사항, 기본값0) —int인 경우, 마지막logits_to_keep토큰에 대한 logits를 계산합니다.0인 경우, 모든input_ids에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다.torch.Tensor인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 패킹된 텐서 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.
반환값
CausalLMOutputWithPast 또는 tuple(torch.FloatTensor)
torch.FloatTensor의 튜플 또는 CausalLMOutputWithPast입니다. return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우, 구성(BambaConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
BambaForCausalLM의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
loss (
torch.FloatTensor, shape(1,), 선택,labels이 제공될 때 반환됨) — 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).logits (
torch.FloatTensor, shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).past_key_values (
Cache, 선택 사항,use_cache=True가 전달되었거나config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력
past_key_values참조).hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되었거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.FloatTensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.FloatTensor의 튜플로, 형태는(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> from transformers import AutoTokenizer, BambaForCausalLM
>>> model = BambaForCausalLM.from_pretrained("...")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("...")
>>> 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."