Transformers documentation

Llama 2

Transformers

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Mô hình này được công bố trên HF papers vào ngày 18-07-2023 và được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 18-07-2023.

Llama 2

Llama 2 là một họ các mô hình ngôn ngữ lớn, gồm Llama 2 và Llama 2-Chat, có sẵn với 7B, 13B và 70B tham số. Mô hình Llama 2 phần lớn giữ nguyên kiến trúc của Llama, nhưng được tiền huấn luyện trên nhiều token hơn, nhân đôi độ dài ngữ cảnh và sử dụng chú ý truy vấn nhóm (GQA) trong mô hình 70B để cải thiện suy luận.

Llama 2-Chat được huấn luyện bằng fine-tuning có giám sát (SFT), và học tăng cường với phản hồi từ con người (RLHF) - lấy mẫu từ chối và tối ưu hóa chính sách gần (PPO) - được áp dụng cho mô hình đã fine-tune để điều chỉnh mô hình chat phù hợp với sở thích của con người.

Bạn có thể tìm thấy tất cả các checkpoint Llama 2 gốc trong bộ sưu tập Llama 2 Family.

Nhấp vào các mô hình Llama 2 ở thanh bên phải để xem thêm các ví dụ về cách áp dụng Llama cho các tác vụ ngôn ngữ khác nhau.

Ví dụ dưới đây minh họa cách tạo văn bản bằng Pipeline, AutoModel, và cách trò chuyện với Llama 2-Chat từ dòng lệnh.

Pipeline

AutoModel

transformers CLI

Quantization giảm gánh nặng bộ nhớ của các mô hình lớn bằng cách biểu diễn trọng số ở độ chính xác thấp hơn. Tham khảo tổng quan về Quantization để biết thêm các backend quantization khả dụng.

Ví dụ bên dưới sử dụng torchao để chỉ lượng tử hóa trọng số xuống int4.

# pip install torchao
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TorchAoConfig


quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "meta-llama/Llama-2-13b-hf",
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-13b-hf")
input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**input_ids, cache_implementation="static")
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

Sử dụng AttentionMaskVisualizer để hiểu rõ hơn về các token mà mô hình có thể và không thể chú ý đến.

from transformers.utils.attention_visualizer import AttentionMaskVisualizer


visualizer = AttentionMaskVisualizer("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
visualizer("Plants create energy through a process known as")

Ghi chú

Đặt config.pretraining_tp thành một giá trị khác 1 sẽ kích hoạt việc tính toán các lớp tuyến tính chính xác hơn nhưng chậm hơn. Điều này khớp tốt hơn với logits gốc.
Mô hình gốc sử dụng pad_id = -1 để chỉ định token đệm. Việc triển khai trong Transformers yêu cầu thêm một token đệm và điều chỉnh kích thước token embedding cho phù hợp.
```
tokenizer.add_special_tokens({"pad_token":"<pad>"})
# update model config with padding token
model.config.pad_token_id
```
Khuyến nghị khởi tạo lớp embed_tokens bằng đoạn mã sau để đảm bảo việc mã hóa token đệm cho ra kết quả là số không.
```
self.embed_tokens = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, self.config.padding_idx)
```
Tokenizer là một mô hình mã hóa cặp byte dựa trên SentencePiece. Trong quá trình giải mã, nếu token đầu tiên là phần bắt đầu của từ (ví dụ: “Banana”), tokenizer sẽ không thêm khoảng trắng tiền tố vào chuỗi.
Đừng sử dụng tham số dtype trong from_pretrained() nếu bạn đang dùng FlashAttention-2 vì nó chỉ hỗ trợ fp16 hoặc bf16. Bạn nên dùng Automatic Mixed Precision, đặt fp16 hoặc bf16 thành True nếu dùng Trainer, hoặc dùng torch.autocast.

LlamaConfig

lớp transformers.LlamaConfig

< 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 = 32000hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 11008num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int | None = Nonehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 2048initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2pretraining_tp: int | None = 1tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: int | float | None = 0.0mlp_bias: bool = Falsehead_dim: int | None = None )

Tham số

vocab_size (int, tùy chọn, mặc định là 32000) — Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi input_ids.
hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 4096) — Kích thước của các biểu diễn ẩn.
intermediate_size (int, tùy chọn, mặc định là 11008) — Kích thước của các biểu diễn MLP.
num_hidden_layers (int, tùy chọn, mặc định là 32) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
num_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 32) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer.
num_key_value_heads (int, tùy chọn) — Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếu num_key_value_heads=num_attention_heads, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếu num_key_value_heads=1 mô hình sẽ sử dụng Multi Query Attention (MQA), ngược lại sẽ sử dụng GQA. Khi chuyển đổi checkpoint multi-head sang checkpoint GQA, mỗi nhóm key và value head nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các head gốc trong nhóm đó. Để biết thêm chi tiết, hãy xem bài báo này. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là num_attention_heads.
hidden_act (str, tùy chọn, mặc định là silu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
max_position_embeddings (int, tùy chọn, mặc định là 2048) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.
initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
rms_norm_eps (float, tùy chọn, mặc định là 1e-06) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms.
use_cache (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem mô hình có nên trả về các chú ý key/values cuối cùng hay không (không được sử dụng bởi tất cả các mô hình). Chỉ liên quan nếu config.is_decoder=True hoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder.
pad_token_id (int, tùy chọn) — Token id được sử dụng để đệm trong từ vựng.
bos_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 1) — Token id được sử dụng cho beginning-of-stream trong bảng từ vựng.
eos_token_id (Union[int, list[int]], tùy chọn, mặc định là 2) — Token id được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.
pretraining_tp (int, tùy chọn, mặc định là 1) — Tính năng thử nghiệm. Bậc song song tensor (tensor parallelism rank) được sử dụng trong quá trình tiền huấn luyện. Vui lòng tham khảo tài liệu này để hiểu thêm về nó. Giá trị này là cần thiết để đảm bảo khả năng tái lập chính xác các kết quả tiền huấn luyện. Vui lòng tham khảo vấn đề này.
tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], tùy chọn) — Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị cho rope_theta và tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE với max_position_embeddings dài hơn.
attention_bias (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có sử dụng bias trong các lớp chiếu query, key, value và output trong quá trình tự chú ý hay không.
attention_dropout (Union[int, float], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
mlp_bias (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có sử dụng bias trong các lớp up_proj, down_proj và gate_proj của các lớp MLP hay không.
head_dim (int, tùy chọn) — Kích thước chiều của đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một LlamaModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Llama theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của meta-llama/Llama-2-7b-hf

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

>>> from transformers import LlamaModel, LlamaConfig

>>> # Initializing a LLaMA llama-7b style configuration
>>> configuration = LlamaConfig()

>>> # Initializing a model from the llama-7b style configuration
>>> model = LlamaModel(configuration)

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

LlamaTokenizer

lớp transformers.LlamaTokenizer

< source >

Tham số

vocab (str, dict hoặc list, tùy chọn) — Đường dẫn đến tệp từ vựng, một từ điển hoặc một danh sách các token.
merges (str hoặc list, tùy chọn) — Đường dẫn đến tệp merges hoặc một danh sách các merges.
clean_up_tokenization_spaces (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có dọn dẹp khoảng trắng sau khi giải mã hay không; việc dọn dẹp bao gồm việc loại bỏ các sản phẩm phụ tiềm ẩn như khoảng trắng thừa.
unk_token (str hoặc tokenizers.AddedToken, tùy chọn, mặc định là "<unk>") — Token không xác định. Một token không có trong từ vựng sẽ không thể được chuyển đổi thành ID và sẽ được gán thành token này thay thế.
bos_token (str hoặc tokenizers.AddedToken, tùy chọn, mặc định là "<s>") — Token bắt đầu chuỗi được sử dụng trong quá trình tiền huấn luyện. Có thể được dùng làm token phân loại chuỗi.
eos_token (str hoặc tokenizers.AddedToken, tùy chọn, mặc định là "</s>") — Token kết thúc chuỗi.
add_bos_token (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có thêm bos_token ở đầu các chuỗi hay không.
add_eos_token (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có thêm eos_token ở cuối các chuỗi hay không.
use_default_system_prompt (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên sử dụng system prompt mặc định cho Llama hay không
add_prefix_space (bool, tùy chọn) — Xác định xem bộ phân từ có nên tự động thêm khoảng trắng tiền tố hay không

Xây dựng một tokenizer Llama. Dựa trên Byte-Pair-Encoding ở mức byte.

Điều này sử dụng đáng chú ý ByteFallback và không có chuẩn hóa.

>>> from transformers import LlamaTokenizer

>>> tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("hf-internal-testing/llama-tokenizer")
>>> tokenizer.encode("Hello this is a test")
[1, 15043, 445, 338, 263, 1243]

Nếu bạn muốn thay đổi bos_token hoặc eos_token, hãy đảm bảo chỉ định chúng khi khởi tạo mô hình, hoặc gọi tokenizer.update_post_processor() để đảm bảo rằng quá trình hậu xử lý được thực hiện chính xác (nếu không, giá trị của token đầu tiên và token cuối cùng của một chuỗi đã mã hóa sẽ không chính xác). Để biết thêm chi tiết, hãy xem tài liệu [post-processors] (https://huggingface.co/docs/tokenizers/api/post-processors).

Tokenizer này kế thừa từ PreTrainedTokenizerFast, lớp chứa hầu hết các phương thức chính. Người dùng nên tham khảo siêu lớp này để biết thêm thông tin về các phương thức đó.

get_special_tokens_mask

< source >

( token_ids_0: list[int]token_ids_1: list[int] | None = Nonealready_has_special_tokens: bool = False ) → A list of integers in the range [0, 1]

Tham số

token_ids_0 — Danh sách các ID của chuỗi (có thể đã được định dạng).
token_ids_1 — Không được sử dụng khi already_has_special_tokens=True. Trong trường hợp đó, giá trị phải là None.
already_has_special_tokens — Xác định xem chuỗi đã được định dạng với các token đặc biệt hay chưa.

Trả về

Một danh sách các số nguyên trong khoảng [0, 1]

1 cho token đặc biệt, 0 cho token chuỗi.

Lấy các id chuỗi từ một danh sách token không có token đặc biệt nào được thêm vào.

Đối với các tokenizer nhanh, các data collator gọi hàm này với already_has_special_tokens=True để xây dựng một mask trên một chuỗi đã được định dạng sẵn. Trong trường hợp đó, chúng ta tính mask bằng cách kiểm tra sự thuộc về trong all_special_ids.

update_post_processor

< source >

( )

Cập nhật bộ xử lý hậu xử lý (post processor) bên dưới với bos_token và eos_token hiện tại.

save_vocabulary

< source >

( save_directory: strfilename_prefix: str | None = None )

LlamaModel

lớp transformers.LlamaModel

< source >

( config: LlamaConfig )

Tham số

config (LlamaConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Mô hình Llama thuần túy, xuất ra các hidden-state thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

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.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

BaseModelOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Một BaseModelOutputWithPast hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (LlamaConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của LlamaModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

last_hidden_state (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.

Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape (batch_size, 1, hidden_size) được xuất ra.
past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu config.is_encoder_decoder=True trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

LlamaForCausalLM

lớp transformers.LlamaForCausalLM

< source >

( config: LlamaConfig )

Tham số

config (LlamaConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Mô hình Llama cho mô hình hóa ngôn ngữ nhân quả.

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.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có che (masked language modeling loss). Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.vocab_size] hoặc -100 (xem docstring của input_ids). Các token có chỉ số được đặt thành -100 sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là 0) — Nếu là int, tính logits cho logits_to_keep token cuối. Nếu là 0, tính logits cho tất cả input_ids (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là torch.Tensor, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).

Trả về

CausalLMOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Một CausalLMOutputWithPast hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (LlamaConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của LlamaForCausalLM ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

loss (torch.Tensor có shape (1,), tùy chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).
logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).
past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ:

>>> from transformers import AutoTokenizer, LlamaForCausalLM

>>> model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-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."

LlamaForSequenceClassification

lớp transformers.LlamaForSequenceClassification

< source >

( config )

forward

< source >

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
past_key_values (Cache, tùy chọn) — Các hidden-states đã được tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc độ giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size,), tùy chọn) — Nhãn để tính loss cho phân loại/hồi quy chuỗi. Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.num_labels - 1]. Nếu config.num_labels == 1, loss hồi quy sẽ được tính (Mean-Square loss). Nếu config.num_labels > 1, loss phân loại sẽ được tính (Cross-Entropy).
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

SequenceClassifierOutputWithPast

Phương thức forward của GenericForSequenceClassification ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

Update on GitHub

←LLaMA Llama3→