# GLM-4-0414

## Ikhtisar

Keluarga GLM menyambut anggota baru, yaitu model seri [GLM-4-0414](https://huggingface.co/papers/2406.12793).

Model seri **GLM-4-32B-0414** memiliki 32 miliar parameter. Performanya setara dengan seri GPT dari OpenAI dan seri V3/R1 dari DeepSeek. Model ini juga mendukung fitur deployment lokal yang sangat ramah pengguna. GLM-4-32B-Base-0414 telah dilatih sebelumnya pada 15T data berkualitas tinggi, termasuk data sintetis bertipe penalaran yang signifikan. Hal ini menjadi fondasi untuk ekstensi reinforcement learning selanjutnya. Pada tahap post-training, kami menerapkan human preference alignment untuk skenario dialog. Selain itu, dengan menggunakan teknik seperti rejection sampling dan reinforcement learning, kami meningkatkan performa model dalam mengikuti instruksi, kode rekayasa, dan function calling, sehingga memperkuat kemampuan atomik yang diperlukan untuk tugas agen. GLM-4-32B-0414 mencapai hasil yang baik dalam kode rekayasa, pembuatan Artifact, function calling, Q&A berbasis pencarian, dan pembuatan laporan. Secara khusus, pada beberapa benchmark, seperti pembuatan kode atau tugas Q&A tertentu, GLM-4-32B-Base-0414 mencapai performa yang setara dengan model-model yang lebih besar seperti GPT-4o dan DeepSeek-V3-0324 (671B).

**GLM-Z1-32B-0414** adalah model penalaran dengan kemampuan berpikir mendalam. Model ini dikembangkan berdasarkan GLM-4-32B-0414 melalui cold start, penguatan pembelajaran yang diperluas, serta pelatihan lanjutan pada tugas-tugas yang mencakup matematika, kode, dan logika. Dibandingkan dengan model dasar, GLM-Z1-32B-0414 secara signifikan meningkatkan kemampuan matematika dan kemampuan untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks. Selama pelatihan, kami juga memperkenalkan penguatan pembelajaran umum berdasarkan umpan balik peringkat pairwise, yang meningkatkan kemampuan umum model.

**GLM-Z1-Rumination-32B-0414** adalah model penalaran mendalam dengan kemampuan rumination (sebagai tandingan Deep Research dari OpenAI). Berbeda dengan model deep thinking pada umumnya, model rumination mampu melakukan penalaran yang lebih dalam dan lebih lama untuk menyelesaikan masalah yang lebih terbuka dan kompleks (misalnya, menulis analisis komparatif tentang perkembangan AI di dua kota serta rencana pengembangan masa depan mereka). Z1-Rumination dilatih melalui scaling reinforcement learning end-to-end dengan respons yang dinilai berdasarkan jawaban ground truth atau rubrik, dan dapat memanfaatkan alat pencarian selama proses penalaran mendalamnya untuk menangani tugas-tugas kompleks. Model ini menunjukkan peningkatan signifikan dalam penulisan bergaya riset dan tugas-tugas kompleks.

Terakhir, **GLM-Z1-9B-0414** adalah kejutan. Kami menerapkan semua teknik yang disebutkan sebelumnya untuk melatih model kecil (9B). GLM-Z1-9B-0414 menunjukkan kemampuan yang sangat baik dalam penalaran matematika dan tugas umum. Performa keseluruhannya berada di peringkat teratas di antara semua model open-source dengan ukuran yang sama. Terutama dalam skenario dengan sumber daya terbatas, model ini mencapai keseimbangan yang sangat baik antara efisiensi dan efektivitas, menyediakan opsi yang kuat bagi pengguna yang mencari deployment ringan.

## Glm4Config[[transformers.Glm4Config]]

#### transformers.Glm4Config[[transformers.Glm4Config]]

```python
transformers.Glm4Config(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 151552, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 13696, num_hidden_layers: int = 40, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int = 2, head_dim: int = 128, hidden_act: str = 'silu', attention_dropout: float | int = 0.0, max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1.5625e-07, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, pad_token_id: int | None = 151329, eos_token_id: int | list[int] | None = None, bos_token_id: int | None = None, attention_bias: bool = True)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/glm4/configuration_glm4.py#L26)

**Parameter:**

vocab_size (`int`, *opsional*, defaultnya `151552`) : Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opsional*, defaultnya `4096`) : Dimensi dari representasi tersembunyi.

intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `13696`) : Dimensi dari representasi MLP.

num_hidden_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `40`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `32`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `2`) : 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 mengonversi 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](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Jika tidak ditentukan, akan default ke `num_attention_heads`.

head_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `128`) : Dimensi kepala perhatian. Jika None, nilainya akan menjadi hidden_size // num_attention_heads

hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `silu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.

max_position_embeddings (`int`, *opsional*, defaultnya `131072`) : Panjang maksimum urutan yang mungkin akan digunakan dengan model ini.

initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.

rms_norm_eps (`float`, *opsional*, defaultnya `1.5625e-07`) : 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.

tie_word_embeddings (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah mengikat embedding bobot sesuai dengan pemetaan `tied_weights_keys` model.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *opsional*) : Dictionary yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Dictionary harus berisi nilai untuk `rope_theta` dan secara opsional parameter yang digunakan untuk scaling jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan `max_position_embeddings` yang lebih panjang.

pad_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `151329`) : Token id yang digunakan untuk padding dalam kosakata.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*) : Token id yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.

bos_token_id (`int`, *opsional*) : ID token yang digunakan untuk awal aliran dalam kosakata.

attention_bias (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Glm4Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Glm4 berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [zai-org/GLM-OCR](https://huggingface.co/zai-org/GLM-OCR)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

```python
>>> from transformers import Glm4Model, Glm4Config
>>> # Initializing a Glm4 glm4-4-9b-chat style configuration
>>> configuration = Glm4Config()
>>> # Initializing a model from the glm4-4-9b-chat style configuration
>>> model = Glm4Model(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## Glm4Model[[transformers.Glm4Model]]

#### transformers.Glm4Model[[transformers.Glm4Model]]

```python
transformers.Glm4Model(config: Glm4Config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/glm4/modeling_glm4.py#L351)

**Parameter:**

config ([Glm4Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/glm4#transformers.Glm4Config)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Glm4 polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Glm4Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/glm4/modeling_glm4.py#L368)

**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](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.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](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka 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. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

**Mengembalikan:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) atau `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Glm4Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/glm4#transformers.Glm4Config)) dan input.

Metode forward dari [Glm4Model](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/glm4#transformers.Glm4Model) 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](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/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 ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `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 self-attention.

## Glm4ForCausalLM[[transformers.Glm4ForCausalLM]]

#### transformers.Glm4ForCausalLM[[transformers.Glm4ForCausalLM]]

```python
transformers.Glm4ForCausalLM(config: Glm4Config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/glm4/modeling_glm4.py#L425)

**Parameter:**

config ([Glm4Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/glm4#transformers.Glm4Config)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Glm4 untuk pemodelan bahasa kausal.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Glm4ForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/glm4/modeling_glm4.py#L440)

**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](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.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](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka 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. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa kausal. Indeks harus berada dalam `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (lihat docstring `input_ids`). Token dengan indeks yang disetel ke `-100` diabaikan (dimasker), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam `[0, ..., config.vocab_size]`. Label akan **digeser secara internal** sehingga `labels[..., 1:]` digunakan untuk memprediksi `logits[..., :-1, :]`. Sampaikan label yang tidak digeser dan sesuai dengan `input_ids` (yaitu `labels = input_ids`). Jangan **geser** label Anda sendiri sebelum menyampaikannya. Jika label sudah digeser (misalnya dengan paralelisme urutan), sampaikan sebagai argumen kata kunci `shift_labels` dan akan digunakan apa adanya. `labels` tetap harus disampaikan agar kerugian dapat dihitung.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur 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*, defaultnya `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](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) atau `tuple(torch.Tensor)`

A [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.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 ([Glm4Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/glm4#transformers.Glm4Config)) dan input.

Metode forward dari [Glm4ForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/glm4#transformers.Glm4ForCausalLM) 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](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/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 ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `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 self-attention.

Contoh:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, Glm4ForCausalLM

>>> model = Glm4ForCausalLM.from_pretrained("THUDM/GLM-4-9B-0414")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/GLM-4-9B-0414")

>>> 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."
```

## Glm4ForSequenceClassification[[transformers.Glm4ForSequenceClassification]]

#### transformers.Glm4ForSequenceClassification[[transformers.Glm4ForSequenceClassification]]

```python
transformers.Glm4ForSequenceClassification(config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/glm4/modeling_glm4.py#L498)

#### forward[[transformers.Glm4ForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs])
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/modeling_layers.py#L140)

**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](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`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](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka 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. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada 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 diatur 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.

## Glm4ForTokenClassification[[transformers.Glm4ForTokenClassification]]

#### transformers.Glm4ForTokenClassification[[transformers.Glm4ForTokenClassification]]

```python
transformers.Glm4ForTokenClassification(config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/glm4/modeling_glm4.py#L502)

#### forward[[transformers.Glm4ForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs])
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/modeling_layers.py#L287)

**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](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`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](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka 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. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk menghitung kerugian klasifikasi token. Indeks harus berada dalam `[0, ..., config.num_labels - 1]`.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

**Mengembalikan:** `TokenClassifierOutput`

Metode forward `GenericForTokenClassification` 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.