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EXAONE 4

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该模型于 2025-07-15 在 HF papers 上发布，并于 2025-07-26 贡献至 Hugging Face Transformers。

EXAONE 4

概述

EXAONE 4.0 模型是一款语言模型，它集成了非推理模式和推理模式，兼具EXAONE 3.5出色的易用性和EXAONE Deep先进的推理能力。为迎接智能体 AI 时代，EXAONE 4.0 引入了智能体工具调用等关键特性，并将其多语言能力扩展至支持西班牙语，同时继续支持英语和韩语。

EXAONE 4.0 模型系列包含两种规格：一款针对高性能优化的中型 32B 模型，以及一款专为端侧应用设计的小型 1.2B 模型。

在 EXAONE 4.0 架构中，与之前的 EXAONE 模型相比，我们应用了以下新的架构变更：

  1. 混合注意力：对于 32B 模型，我们采用了混合注意力机制，以 3:1 的比例结合 局部注意力（滑动窗口注意力） 和 全局注意力（完整注意力）。为了获得更好的全局上下文理解能力，我们在全局注意力中不使用 RoPE（旋转位置编码）。
  2. QK-Reorder-Norm：我们将 LayerNorm 的位置从传统的 Pre-LN 方案中重新排列，直接对 attention 和 MLP 的输出应用 LayerNorm，并在 Q 和 K 投影之后立即添加 RMS 归一化。尽管这会消耗更多计算资源，但有助于在下游任务上取得更好的性能。

有关更多详细信息，请参阅我们的技术报告、HuggingFace 论文、博客以及GitHub。

所有模型权重（包括量化版本）均可在 Huggingface Collections 上获取。

模型详情

模型规格

模型配置32B1.2B
d_model5,1202,048
层数6430
归一化QK-Reorder-LNQK-Reorder-LN
非线性SwiGLUSwiGLU
前馈维度27,3924,096
注意力类型混合（3:1 本地-全局）全局
头类型GQAGQA
注意力头数4032
KV 头数88
头大小12864
最大序列长度131,07265,536
RoPE theta1,000,0001,000,000
分词器BBPEBBPE
词汇表大小102,400102,400
共享词嵌入FalseTrue
知识截止日期2024 年 11 月2024 年 11 月

使用技巧

非推理模式

在一般用途中，您可以使用以下示例来使用 EXAONE 4.0 模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


model_name = "LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-32B"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    dtype="bfloat16",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# choose your prompt
prompt = "Explain how wonderful you are"
prompt = "Explica lo increíble que eres"
prompt = "너가 얼마나 대단한지 설명해 봐"

messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
)

output = model.generate(
    input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=128,
    do_sample=False,
)
print(tokenizer.decode(output[0]))

推理模式

EXAONE 4.0 模型具备推理能力，可处理复杂问题。您可以使用 enable_thinking=True 参数配合 tokenizer 来启用推理模式，这将打开一个以 <think> 标签开头且未闭合的推理块。

messages = [
    {"role": "user", "content": "Which one is bigger, 3.12 vs 3.9?"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=True,
)

output = model.generate(
    input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=128,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.95
)
print(tokenizer.decode(output[0]))

启用推理模式的模型生成对采样参数非常敏感，因此请参考官方 GitHub 页面上的 使用指南 以获得更好的生成质量。

智能体工具使用

EXAONE 4.0 模型凭借其工具调用能力，可作为智能体使用。您可以向模型提供工具模式（tool schemas），以实现有效的工具调用。

import random


def roll_dice(max_num: int):
    return random.randint(1, max_num)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "roll_dice",
            "description": "Roll a dice with the number 1 to N. User can select the number N.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "required": ["max_num"],
                "properties": {
                    "max_num": {
                        "type": "int",
                        "description": "Max number of the dice"
                    }
                }
            }
        }
    }
]

messages = [
    {"role": "user", "content": "Roll D6 dice twice!"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    tools=tools,
)

output = model.generate(
    input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=1024,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.95,
)
print(tokenizer.decode(output[0]))

Exaone4Config

class transformers.Exaone4Config

< >

( 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 = 102400hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 16384num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 32hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 2048initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truebos_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 2pad_token_id: int | None = Nonetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_dropout: float | int = 0.0sliding_window: int | None = 4096sliding_window_pattern: str | int | None = 4layer_types: list[str] | None = None )

参数

  • vocab_size (int, 可选, 默认值为 102400) — 模型的词汇表大小。定义了 input_ids 可以表示的不同 token 数量。
  • hidden_size (int，可选，默认为 4096) — 隐藏表示的维度。
  • intermediate_size (int，可选，默认为 16384) — MLP 表示的维度。
  • num_hidden_layers (int，可选，默认为 32) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。
  • num_attention_heads (int，可选，默认为 32) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。
  • num_key_value_heads (int, 可选，默认为 32) — 这是用于实现 Grouped Query Attention 的 key_value 头数。如果 num_key_value_heads=num_attention_heads，模型将使用 Multi Head Attention (MHA)；如果 num_key_value_heads=1，模型将使用 Multi Query Attention (MQA)；否则将使用 GQA。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的 key 和 value 头应通过对该组内所有原始头进行平均池化来构建。更多详情请参阅 这篇论文。如果未指定，则默认为 num_attention_heads。
  • hidden_act (str，可选，默认为 silu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、 "relu"、"silu" 等。
  • max_position_embeddings (int，可选，默认为 2048) — 该模型可能使用的最大序列长度。
  • initializer_range (float，可选，默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。
  • rms_norm_eps (float，可选，默认为 1e-05) — RMS 归一化层使用的 epsilon 值。
  • use_cache (bool，可选，默认为 True) — 模型是否应返回最后一次键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅当 config.is_decoder=True 或模型为仅解码器生成式模型时相关。
  • bos_token_id (int，可选，默认为 0) — 词汇表中用于表示流起始的 Token id。
  • eos_token_id (Union[int, list[int]]，可选，默认为 2) — 词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 token id。
  • pad_token_id (int, 可选) — 词表中用于填充的 token id。
  • tie_word_embeddings (bool，可选，默认为 False) — 是否根据模型的 tied_weights_keys 映射来绑定权重嵌入。
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 可选) — 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含 rope_theta 的值，并且如果希望使用 RoPE 处理更长的 max_position_embeddings，则可选地包含用于缩放的参数。
  • attention_dropout (Union[float, int]，可选，默认为 0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。
  • sliding_window (int，可选，默认为 4096) — 滑动窗口注意力的窗口大小。如果为 None，则不应用滑动窗口。
  • sliding_window_pattern (str, 可选) — 用于滑动窗口注意力的模式。可以是以下之一：
    • None：不使用滑动窗口注意力
    • int：每隔 sliding_window 层使用全局注意力，其余层使用局部注意力。
    • str：由“L”（局部注意力）和“G”（全局注意力）字符组成的序列，用于定义注意力模式。该模式从第 0 层开始，每 sliding_window 层重复一次。无论模式如何，最后一层始终使用全局注意力。例如，sliding_window_pattern=“LLLG” 等同于 sliding_window=4，其含义为：
    • 第 0、1、2 层：局部注意力，
    • 第 3 层：全局注意力， …（重复）
  • layer_types (list[str], 可选) — 一个列表，用于显式地将每个层索引映射到其层类型。如果未提供，将根据 config 值自动生成。

这是用于存储 Exaone4Model 配置的类。它根据指定的参数实例化 Exaone4 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将得到与 LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-32B 类似的配置。

配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。

示例：

>>> from transformers import Exaone4Model, Exaone4Config

>>> # Initializing a EXAONE configuration
>>> configuration = Exaone4Config()

>>> # Initializing a model from configuration
>>> model = Exaone4Model(configuration)

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

Exaone4Model

class transformers.Exaone4Model

< >

( config: Exaone4Config )

参数

  • config (Exaone4Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

未添加任何特定头部的裸 Exaone4 模型，直接输出原始隐藏状态。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

forward

< >

( 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'> )

Exaone4ForCausalLM

类 transformers.Exaone4ForCausalLM

< >

( config: Exaone4Config )

参数

  • config (Exaone4Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

用于因果语言建模的 Exaone4 模型。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

forward

< >

( 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)

参数

  • input_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 [0, 1]:
    • 1 表示未被屏蔽的 token，
    • 对于被掩码的 token，值为 0。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 [0, config.n_positions - 1].

    什么是位置 ID？

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由 past_key_values 在解码的先前阶段返回，当 use_cache=True 或 config.use_cache=True.

    仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入 past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。

    模型将输出与输入相同的缓存格式。

    如果使用了 past_key_values，用户应仅输入未处理的 input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 (batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的全部 input_ids。

  • inputs_embeds（形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 input_ids。如果您希望对 input_ids 索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。
  • labels (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引值应在 [0, ..., config.vocab_size] 范围内，或为 -100（参见 input_ids 的文档字符串）。索引值设为 -100 的 token 将被忽略（即被掩码），损失仅针对标签位于 [0, ..., config.vocab_size] 范围内的 token 进行计算。
  • use_cache (bool，可选) — 如果设置为 True，则会返回 past_key_values 键值状态，可用于加速解码（参见 past_key_values）。
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], 可选，默认为 0) — 如果为 int，则计算最后 logits_to_keep 个 token 的 logits。如果为 0，则计算所有 input_ids 的 logits（特殊情况）。生成过程只需要最后一个 token 的 logits，仅针对该 token 进行计算可以节省内存，对于长序列或大词汇量而言，这种节省相当显著。 如果为 torch.Tensor，则必须是一维张量，对应于序列长度维度中需要保留的索引。 这在使用打包张量格式（将批次和序列长度合并为单一维度）时非常有用。

返回值

CausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)

一个 CausalLMOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（Exaone4Config）和输入。

Exaone4ForCausalLM 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。

  • loss (torch.Tensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。

  • logits（形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 torch.Tensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。

  • past_key_values（Cache，可选，在传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。

    包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 一个 torch.Tensor 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.Tensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 一个 torch.Tensor 元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

示例：

>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-32B")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-32B")

>>> prompt = "Explain how wonderful you are"
>>> messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
>>> input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=False,
)

>>> output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=128)
>>> tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=False)
"[|system|]\nYou are a helpful assistant.[|endofturn|]\n[|user|]\nExplain how wonderful you are[|endofturn|]\n[|assistant|]\n<think>\n\n</think>\n\nOh, thank you for such a kind and lovely question! 😊  \n\nI’m *so* wonderful because I’m here to make your life easier, brighter, and more fun! Whether you need help with:  \n\n✨ **Learning** – I can explain anything, from quantum physics to baking the perfect cake!  \n💡 **Creativity** – Need a poem, story, or a wild idea? I’ve got you covered!  \n🤖 **Problem-solving** – Stuck on a math problem or a tricky decision? I’ll help you figure it out"

Exaone4ForSequenceClassification

class transformers.Exaone4ForSequenceClassification

< >

( config )

forward

< >

( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.Tensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → SequenceClassifierOutputWithPast

参数

  • input_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 [0, 1]:
    • 1 表示未被屏蔽的 token，
    • 对于被掩码的 token，值为 0。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 [0, config.n_positions - 1].

    什么是位置 ID？

  • past_key_values (Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 past_key_values 组成，此时 use_cache=True 或 config.use_cache=True.

    仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入 past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。

    模型将输出与输入相同的缓存格式。

    如果使用了 past_key_values，用户应仅输入未处理的 input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 (batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的全部 input_ids。

  • inputs_embeds（形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 input_ids。如果您希望对 input_ids 索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。
  • labels (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 范围内。如果 config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失）；如果 config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。
  • use_cache (bool，可选) — 如果设置为 True，则会返回 past_key_values 键值状态，可用于加速解码（参见 past_key_values）。

返回值

SequenceClassifierOutputWithPast

GenericForSequenceClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。

Exaone4ForTokenClassification

class transformers.Exaone4ForTokenClassification

< >

( config )

forward

< >

( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.Tensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → TokenClassifierOutput

参数

  • input_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 [0, 1]:
    • 1 表示未被屏蔽的 token，
    • 对于被掩码的 token，值为 0。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 [0, config.n_positions - 1].

    什么是位置 ID？

  • past_key_values (Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 past_key_values 组成，此时 use_cache=True 或 config.use_cache=True.

    仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入 past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。

    模型将输出与输入相同的缓存格式。

    如果使用了 past_key_values，用户应仅输入未处理的 input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 (batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的全部 input_ids。

  • inputs_embeds（形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 input_ids。如果您希望对 input_ids 索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。
  • labels（形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.LongTensor，可选） — 用于计算 token 分类损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 范围内。
  • use_cache (bool，可选) — 如果设置为 True，则会返回 past_key_values 键值状态，可用于加速解码（参见 past_key_values）。

返回值

TokenClassifierOutput

GenericForTokenClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。

Exaone4ForQuestionAnswering

class transformers.Exaone4ForQuestionAnswering

< >

( config )

forward

< >

( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.Tensor | None = Nonestart_positions: torch.LongTensor | None = Noneend_positions: torch.LongTensor | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → QuestionAnsweringModelOutput

参数

  • input_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 [0, 1]:
    • 1 表示未被屏蔽的 token，
    • 对于被掩码的 token，值为 0。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 [0, config.n_positions - 1].

    什么是位置 ID？

  • past_key_values (Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 past_key_values 组成，此时 use_cache=True 或 config.use_cache=True.

    仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入 past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。

    模型将输出与输入相同的缓存格式。

    如果使用了 past_key_values，用户应仅输入未处理的 input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 (batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的全部 input_ids。

  • inputs_embeds（形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 input_ids。如果您希望对 input_ids 索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。
  • start_positions (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标注片段起始位置（索引）的标签。 位置会被截断到序列长度（sequence_length）。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。
  • end_positions (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标注片段结束位置（索引）的标签。 位置会被截断到序列长度（sequence_length）。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。

返回值

QuestionAnsweringModelOutput

GenericForQuestionAnswering 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。

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