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

Model ini dipublikasikan di HF papers pada 2023-07-18 dan disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2023-07-18.

Llama 2

Llama 2 adalah keluarga model bahasa besar, Llama 2 dan Llama 2-Chat, yang tersedia dalam 7B, 13B, dan 70B parameter. Model Llama 2 sebagian besar mempertahankan arsitektur yang sama dengan Llama, tetapi dipretrain pada lebih banyak token, menggandakan panjang konteks, dan menggunakan grouped-query attention (GQA) pada model 70B untuk meningkatkan inferensi.

Llama 2-Chat dilatih dengan supervised fine-tuning (SFT), dan reinforcement learning with human feedback (RLHF) - rejection sampling dan proximal policy optimization (PPO) - diterapkan pada model yang telah di-fine-tune untuk menyelaraskan model chat dengan preferensi manusia.

Anda dapat menemukan semua checkpoint Llama 2 asli di bawah koleksi Llama 2 Family.

Klik model Llama 2 di bilah sisi kanan untuk melihat lebih banyak contoh cara menerapkan Llama ke berbagai tugas bahasa.

Contoh di bawah ini menunjukkan cara menghasilkan teks dengan Pipeline, AutoModel, dan cara berinteraksi dengan Llama 2-Chat dari baris perintah.

Pipeline

AutoModel

CLI transformers

Quantization mengurangi beban memori model besar dengan merepresentasikan bobot dalam presisi yang lebih rendah. Lihat ringkasan Quantization untuk backend quantization lain yang tersedia.

Contoh di bawah menggunakan torchao untuk hanya mengkuantisasi bobot ke 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))

Gunakan AttentionMaskVisualizer untuk lebih memahami token mana yang dapat dan tidak dapat diperhatikan oleh model.

from transformers.utils.attention_visualizer import AttentionMaskVisualizer


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

Catatan

Menetapkan config.pretraining_tp ke nilai selain 1 mengaktifkan komputasi lapisan linear yang lebih akurat tetapi lebih lambat. Hal ini lebih sesuai dengan logits asli.
Model asli menggunakan pad_id = -1 untuk menunjukkan token padding. Implementasi Transformers memerlukan penambahan token padding dan penyesuaian ukuran token embedding secara sesuai.
```
tokenizer.add_special_tokens({"pad_token":"<pad>"})
# update model config with padding token
model.config.pad_token_id
```
Disarankan untuk menginisialisasi lapisan embed_tokens dengan kode berikut untuk memastikan bahwa pengkodean token padding menghasilkan nol.
```
self.embed_tokens = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, self.config.padding_idx)
```
Tokenizer adalah model byte-pair encoding yang berbasis pada SentencePiece. Saat decoding, jika token pertama adalah awal dari kata (misalnya, “Banana”), tokenizer tidak menambahkan spasi awalan ke string.
Jangan gunakan parameter dtype di from_pretrained() jika Anda menggunakan FlashAttention-2 karena hanya mendukung fp16 atau bf16. Anda harus menggunakan Automatic Mixed Precision, mengatur fp16 atau bf16 ke True jika menggunakan Trainer, atau menggunakan torch.autocast.

LlamaConfig

kelas 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 )

Parameter

vocab_size (int, opsional, default 32000) — Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh input_ids.
hidden_size (int, opsional, default 4096) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
intermediate_size (int, opsional, default 11008) — Dimensi representasi MLP.
num_hidden_layers (int, opsional, default 32) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
num_attention_heads (int, opsional, default 32) — Jumlah attention head untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
num_key_value_heads (int, opsional) — 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 2048) — 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-06) — 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 1) — ID token yang digunakan untuk awal aliran (beginning-of-stream) dalam kosakata.
eos_token_id (Union[int, list[int]], opsional, default 2) — ID token yang digunakan untuk end-of-stream 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 (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, 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_bias (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.
attention_dropout (Union[int, float], 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) — Dimensi head perhatian. Jika None, nilainya akan secara default menjadi hidden_size // num_attention_heads

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari LlamaModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Llama sesuai dengan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari meta-llama/Llama-2-7b-hf

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

>>> 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

kelas transformers.LlamaTokenizer

< source >

Parameter

vocab (str, dict atau list, opsional) — Path ke file kosakata, sebuah dictionary atau list token.
merges (str atau list, opsional) — Path ke file merges atau daftar merges.
clean_up_tokenization_spaces (bool, opsional, default False) — Apakah akan membersihkan spasi setelah decoding; pembersihan terdiri dari menghapus artefak potensial seperti spasi berlebih.
unk_token (str atau tokenizers.AddedToken, opsional, defaultnya "<unk>") — Token yang tidak diketahui. Token yang tidak ada dalam kosakata tidak dapat dikonversi menjadi ID dan diset menjadi token ini sebagai gantinya.
bos_token (str atau tokenizers.AddedToken, opsional, default "<s>") — Token awal urutan yang digunakan selama pretraining. Dapat digunakan sebagai token klasifikator urutan.
eos_token (str atau tokenizers.AddedToken, opsional, default "</s>") — Token akhir dari urutan.
add_bos_token (bool, opsional, default True) — Apakah akan menambahkan bos_token di awal urutan.
add_eos_token (bool, opsional, default False) — Apakah akan menambahkan eos_token di akhir urutan.
use_default_system_prompt (bool, opsional, defaultnya False) — Apakah prompt sistem default untuk Llama harus digunakan
add_prefix_space (bool, opsional) — Apakah tokenizer harus secara otomatis menambahkan spasi awalan

Konstruksi tokenizer Llama. Berbasis byte-level Byte-Pair-Encoding.

Ini secara khusus menggunakan ByteFallback dan tanpa normalisasi.

>>> 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]

Jika Anda ingin mengubah bos_token atau eos_token, pastikan untuk menyajikannya saat menginisialisasi model, atau panggil tokenizer.update_post_processor() untuk memastikan bahwa pascaproses dilakukan dengan benar (jika tidak, nilai token pertama dan token terakhir dari urutan yang dikodekan tidak akan benar). Untuk detail lebih lanjut, lihat dokumentasi [post-processors] (https://huggingface.co/docs/tokenizers/api/post-processors).

Tokenizer ini mewarisi dari PreTrainedTokenizerFast yang berisi sebagian besar metode utama. Pengguna sebaiknya merujuk ke superclass ini untuk informasi lebih lanjut mengenai metode-metode tersebut.

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]

Parameter

token_ids_0 — Daftar ID untuk urutan (yang mungkin sudah diformat).
token_ids_1 — Tidak digunakan saat already_has_special_tokens=True. Harus None dalam kasus tersebut.
already_has_special_tokens — Apakah urutan sudah diformat dengan token khusus.

Mengembalikan

Daftar bilangan bulat dalam rentang [0, 1]

1 untuk token khusus, 0 untuk token urutan.

Ambil id urutan dari daftar token yang tidak memiliki token khusus yang ditambahkan.

Untuk tokenizer yang cepat, data collator memanggil ini dengan already_has_special_tokens=True untuk membangun mask di atas urutan yang sudah diformat. Dalam kasus tersebut, kami menghitung mask dengan memeriksa keanggotaan dalam all_special_ids.

update_post_processor

< source >

( )

Memperbarui post processor dasar dengan bos_token dan eos_token saat ini.

save_vocabulary

< source >

( save_directory: strfilename_prefix: str | None = None )

LlamaModel

kelas transformers.LlamaModel

< source >

( config: LlamaConfig )

Parameter

config (LlamaConfig) — 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 Llama 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

< 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)

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

BaseModelOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

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

Metode forward dari LlamaModel 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).

LlamaForCausalLM

kelas transformers.LlamaForCausalLM

< source >

( config: LlamaConfig )

Parameter

config (LlamaConfig) — 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 Llama untuk pemodelan bahasa kausal.

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)

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 (LlamaConfig) dan input.

Metode forward dari LlamaForCausalLM 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, 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

kelas transformers.LlamaForSequenceClassification

< source >

( config )

forward

< source >

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, opsional) — Hidden-states yang telah 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,), opsional) — Label untuk menghitung loss klasifikasi/regresi urutan. Indeks harus berada dalam [0, ..., config.num_labels - 1]. Jika config.num_labels == 1, loss regresi dihitung (Mean-Square loss). Jika config.num_labels > 1, loss klasifikasi dihitung (Cross-Entropy).
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

SequenceClassifierOutputWithPast

Metode forward GenericForSequenceClassification 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.

Update on GitHub

←LLaMA Llama3→