Hugging Face's logo

Transformers documentation

Code World Model (CWM)

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).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

<— Hak cipta 2025 Tim HuggingFace. Hak cipta dilindungi undang-undang.

Berlisensi di bawah Apache License, Versi 2.0 (“Lisensi”); Anda tidak boleh menggunakan file ini kecuali sesuai dengan Lisensi. Anda dapat memperoleh salinan Lisensi di

http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Kecuali diwajibkan oleh hukum yang berlaku atau disepakati secara tertulis, perangkat lunak yang didistribusikan di bawah Lisensi didistribusikan dengan dasar “SEBAGAIMANA ADANYA” (AS IS), TANPA JAMINAN ATAU SYARAT APA PUN, baik yang dinyatakan maupun yang tersirat. Lihat Lisensi untuk bahasa spesifik yang mengatur izin dan pembatasan di bawah Lisensi.

⚠️ Perhatikan bahwa file ini dalam format Markdown tetapi berisi sintaks khusus untuk doc-builder kami (mirip dengan MDX) yang mungkin tidak dirender dengan benar di viewer Markdown Anda.

—> Model ini disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2025-10-09.

Code World Model (CWM)

Ikhtisar

Model Code World Model (CWM) diusulkan dalam CWM: An Open-Weights LLM for Research on Code Generation with World Models oleh Meta FAIR CodeGen Team. CWM adalah LLM untuk generasi kode dan penalaran tentang kode yang, secara khusus, telah dilatih untuk merepresentasikan dan menalar bagaimana kode dan perintah memengaruhi status program atau sistem dengan lebih baik. Secara spesifik, kami melakukan mid-training CWM pada sejumlah besar trajektori observasi-aksi dari jejak eksekusi Python dan interaksi agentic di lingkungan yang dikontainerkan. Kami melakukan post-training dengan RL multi-tugas yang luas di lingkungan coding yang dapat diverifikasi, matematika, dan rekayasa perangkat lunak multi-turn.

Abstrak dari makalah tersebut adalah sebagai berikut:

Kami merilis Code World Model (CWM), sebuah LLM open-weights dengan 32 miliar parameter, untuk memajukan penelitian tentang generasi kode dengan world models. Untuk meningkatkan pemahaman kode melampaui apa yang dapat dipelajari dari pelatihan pada kode statis saja, kami melakukan mid-training CWM pada sejumlah besar trajektori observasi-aksi dari interpreter Python dan lingkungan Docker agentic, serta melakukan RL penalaran multi-tugas yang ekstensif dalam lingkungan coding yang dapat diverifikasi, matematika, dan rekayasa perangkat lunak multi-turn. Dengan CWM, kami menyediakan testbed yang kuat bagi peneliti untuk mengeksplorasi peluang yang ditawarkan oleh world modeling untuk meningkatkan generasi kode dengan penalaran dan perencanaan di lingkungan komputasi. Kami menyajikan langkah awal tentang bagaimana world models dapat menguntungkan coding agentic, memungkinkan simulasi langkah demi langkah dari eksekusi kode Python, dan menunjukkan hasil awal tentang bagaimana penalaran dapat diuntungkan oleh hal terakhir tersebut. CWM adalah LLM decoder-only yang padat, dilatih dengan ukuran konteks hingga 131 k token. Independen dari kemampuannya dalam world modeling, CWM menawarkan kinerja yang kuat pada tugas coding dan matematika umum: mencapai skor pass@1 sebesar 65,8 % pada SWE-bench Verified (dengan test-time scaling), 68,9 % pada LiveCodeBench, 96,6 % pada Math-500, dan 76,0 % pada AIME 2024. Untuk mendukung penelitian lebih lanjut tentang code world modeling, kami merilis checkpoint model setelah mid-training, SFT, dan RL.

Tips:

CWM memerlukan prompt sistem khusus untuk berfungsi secara optimal selama inferensi. Tanpa konfigurasi prompt yang tepat, kualitas output CWM dapat menurun secara signifikan. Berikut adalah prompt sistem default untuk tugas penalaran. Untuk alur kerja agentic, tambahkan spesifikasi alat yang relevan setelah prompt dasar ini. Lihat repositori kode asli untuk detail lebih lanjut.

You are a helpful AI assistant. You always reason before responding, using the following format:

<think>
your internal reasoning
</think>
your external response

Model ini disumbangkan oleh Meta FAIR CodeGen Team. Kode aslinya dapat ditemukan di sini.

Contoh penggunaan

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


model_name = 'facebook/cwm'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto"
)

system_prompt = """
You are a helpful AI assistant. You always reason before responding, using the following format:

<think>
your internal reasoning
</think>
your external response
""".strip()

messages = [
    {"role": "system", "content": system_prompt},
    {"role": "user", "content": "Write a haiku about recursion in programming."}
]


text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True, # Switches between thinking and non-thinking modes. Default is True.
    preserve_previous_think=True, # Switches between keeping thinking blocks from previous messages or not. Default is True.
)

model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=1024
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()
print(tokenizer.decode(output_ids))
Produces the following output:

Oke, saya perlu menulis haiku tentang rekursi dalam pemrograman. Mari kita mulai dengan mengingat apa itu rekursi. Rekursi adalah teknik pemrograman di mana sebuah fungsi memanggil dirinya sendiri dalam definisinya, sering digunakan untuk menyelesaikan masalah yang dapat dipecah menjadi sub-masalah yang lebih kecil dan serupa.

Haiku adalah puisi tiga baris dengan jumlah suku kata 5-7-5. Jadi, saya perlu menangkap esensi rekursi dengan cara yang ringkas dan puitis. Mari kita pikirkan elemen-elemen kunci rekursi: fungsi yang memanggil dirinya sendiri, kasus dasar yang menghentikan rekursi, dan ide memecah masalah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil.

Mungkin saya bisa menggunakan imaji yang berkaitan dengan cermin atau refleksi, karena rekursi sering melibatkan fungsi yang memantulkan atau mengulang dirinya sendiri. Sebagai alternatif, saya bisa menggunakan imaji alam seperti spiral atau pohon, yang menunjukkan pola yang serupa dengan dirinya sendiri.

…

Panggilan fungsi terhadap dirinya sendiri Kasus dasar menghentikan loop tanpa akhir Spiral kode

Hmm, itu baru permulaan. Tapi mungkin saya bisa membuatnya lebih puitis. Mari kita pikirkan ide sebuah fungsi yang memanggil dirinya sendiri sebagai semacam loop tak berujung, tetapi dengan kasus dasar yang menghentikannya. Itu seperti spiral yang membuka di pusatnya.

Sudut pandang lain: rekursi sering digunakan untuk masalah yang memiliki struktur rekursif, seperti penelusuran pohon atau perhitungan faktorial. Mungkin saya bisa menggunakan gambar alami untuk merepresentasikan hal tersebut.

Bagaimana dengan:

Cabang-cabang terpecah lagi Daun-daun terbentang dalam tarian tanpa akhir Akar-akar memegang kasus dasar

Itu sedikit lebih puitis. Percabangan yang terpecah mewakili panggilan rekursif, daun yang mengembang bisa mewakili pemrosesan setiap sub-masalah, dan akar yang memegang kasus dasar adalah yang menghentikan rekursi.

Sebagai alternatif, mungkin sesuatu yang lebih sederhana:

Cermin di dalam cermin Refleksi tak berujung dalam Kasus dasar memecahkan kaca

Ini menggunakan metafora cermin untuk merepresentasikan fungsi yang memanggil dirinya sendiri, dengan kasus dasar sebagai titik di mana rekursi berhenti, memutus refleksi yang tak berujung.

Saya rasa saya lebih menyukai ide cermin. Izinkan saya menyempurnakannya:

Cermin di dalam cermin Refleksi tak terbatas menari Kasus dasar memecahkan kaca

Ya, itu tampaknya menangkap ide rekursi dengan baik. Cermin mewakili fungsi yang memanggil dirinya sendiri, pantulan tak berujung adalah panggilan rekursif, dan kasus dasar yang memecahkan kaca adalah yang menghentikan rekursi.

Izinkan saya memeriksa jumlah suku kata:

Cermin di dalam cermin (5 suku kata: Cer-min-di-da-lam-cer-min) Refleksi tak berujung menari (7 suku kata: Re-flek-si-tak-ber-u-jung-me-na-ri) Kasus dasar memecahkan kaca (5 suku kata: Ka-sus-da-sar-me-pe-cah-kan-ka-ca)

Ya, itu sesuai dengan struktur 5-7-5. Saya rasa itu haiku yang bagus tentang rekursi.

</think> Mirror within mirror Infinite reflections dance Base case shatters glass<|eot_id|>

CwmConfig

kelas transformers.CwmConfig

< >

( 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 = 128256hidden_size: int = 6144intermediate_size: int = 21504num_hidden_layers: int = 64num_attention_heads: int = 48num_key_value_heads: int = 8hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int = 128000eos_token_id: int | list[int] | None = Nonepretraining_tp: int = 1tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: dict | None = Noneattention_dropout: float | int = 0.0mlp_bias: bool = Falsehead_dim: int = 128sliding_window: int = 8192layer_types: list[str] | None = None )

Parameter

  • vocab_size (int, opsional, default 128256) — Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh input_ids.
  • hidden_size (int, opsional, default 6144) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • intermediate_size (int, opsional, default 21504) — Dimensi representasi MLP.
  • num_hidden_layers (int, opsional, default 64) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
  • num_attention_heads (int, opsional, default 48) — Jumlah attention head untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opsional, default 8) — Ini adalah jumlah key_value heads yang harus digunakan untuk mengimplementasikan Grouped Query Attention. Jika num_key_value_heads=num_attention_heads, model akan menggunakan Multi Head Attention (MHA), jika num_key_value_heads=1 model akan menggunakan Multi Query Attention (MQA), selain itu GQA yang digunakan. Saat mengkonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam grup tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat paper ini. Jika tidak ditentukan, akan default ke num_attention_heads.
  • hidden_act (str, opsional, defaultnya silu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • max_position_embeddings (int, opsional, default 131072) — Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • rms_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-05) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.
  • use_cache (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika config.is_decoder=True atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.
  • pad_token_id (int, opsional) — ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.
  • bos_token_id (int, opsional, default 128000) — ID token yang digunakan untuk awal aliran (beginning-of-stream) dalam kosakata.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opsional) — ID token yang digunakan untuk akhir aliran dalam kosakata.
  • pretraining_tp (int, opsional, default 1) — Fitur eksperimental. Rank tensor parallelism yang digunakan selama pretraining. Silakan lihat dokumen ini untuk memahaminya lebih lanjut. Nilai ini diperlukan untuk memastikan reproduktibilitas hasil pretraining secara persis. Silakan lihat isu ini.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default False) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.
  • rope_parameters (dict, opsional) — Kamus yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Kamus tersebut harus berisi nilai untuk rope_theta dan secara opsional parameter yang digunakan untuk penskalaan jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan max_position_embeddings yang lebih panjang.
  • attention_dropout (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • mlp_bias (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan bias pada lapisan up_proj, down_proj, dan gate_proj di dalam lapisan MLP.
  • head_dim (int, opsional, default 128) — Dimensi head perhatian. Jika None, nilainya akan default ke hidden_size // num_attention_heads
  • sliding_window (int, opsional, default 8192) — Ukuran jendela untuk sliding window attention. Jika None, sliding window tidak diterapkan.
  • layer_types (list[str], opsional) — Daftar yang secara eksplisit memetakan setiap indeks layer dengan tipe layernya. Jika tidak disediakan, daftar ini akan dibuat secara otomatis berdasarkan nilai config.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari CwmModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Cwm berdasarkan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari facebook/cwm

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

>>> from transformers import CwmModel, CwmConfig

>>> # Initializing a Cwm cwm-7b style configuration
>>> configuration = CwmConfig()

>>> # Initializing a model from the cwm-7b style configuration
>>> model = CwmModel(configuration)

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

CwmPreTrainedModel

kelas transformers.CwmPreTrainedModel

< >

( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )

Parameter

  • config (PreTrainedConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

( *args**kwargs )

Nilai mock untuk jalur bertitik (mis. torch.float32): rantai akses atribut, pemanggilan berperilaku sebagai dekorator pass-through, repr adalah jalur bertitik, dan penggunaannya sebagai kelas dasar menggantikan kelas dasar type polos (PEP 560 __mro_entries__), sehingga subkelas asli tetap mempertahankan metakelas normal dan inspect.signature membaca __init__ asli mereka, bukan milik mock.

CwmModel

kelas transformers.CwmModel

< >

( config: CwmConfig )

Parameter

  • config (CwmConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Cwm polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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'> ) → CwmModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).

Mengembalikan

CwmModelOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

CwmModelOutputWithPast atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (CwmConfig) dan input.

Metode forward dari CwmModel menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

    Jika past_key_values digunakan, hanya hidden-state terakhir dari sekuens dengan bentuk (batch_size, 1, hidden_size) yang dioutput.

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika config.is_encoder_decoder=True di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

CwmForCausalLM

kelas transformers.CwmForCausalLM

< >

( config: CwmConfig )

Parameter

  • config (CwmConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Cwm untuk pemodelan bahasa kausal.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan (masked language modeling). Indeks harus berada dalam [0, ..., config.vocab_size] atau -100 (lihat docstring input_ids). Token dengan indeks yang disetel ke -100 diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opsional, default 0) — Jika berupa int, hitung logits untuk logits_to_keep token terakhir. Jika 0, hitung logits untuk semua input_ids (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa torch.Tensor, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

Mengembalikan

CausalLMOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

A CausalLMOutputWithPast atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (CwmConfig) dan input.

Metode forward dari CwmForCausalLM menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoTokenizer, CwmForCausalLM

>>> model = CwmForCausalLM.from_pretrained("meta-cwm/Cwm-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-cwm/Cwm-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."
Update on GitHub

←CLVP Cohere2Vision→