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DBRX

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이 모델은 2024-04-18에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.

DBRX

개요

DBRX는 transformer 기반의 decoder-only 대규모 언어 모델(LLM)로, next-token prediction을 사용하여 학습되었습니다. 총 132B개의 파라미터 중 각 입력에 대해 36B개의 파라미터가 활성화되는 fine-grained mixture-of-experts(MoE) 아키텍처를 사용합니다. 12T 토큰 분량의 텍스트 및 코드 데이터로 사전 학습되었습니다. Mixtral-8x7B, Grok-1과 같은 다른 오픈 MoE 모델과 비교할 때, DBRX는 fine-grained 구조를 채택하여 더 많은 수의 작은 expert를 사용합니다. DBRX는 16개의 expert 중 4개를 선택하는 반면, Mixtral-8x7B와 Grok-1은 8개의 expert 중 2개를 선택합니다. 이를 통해 expert의 가능한 조합이 65배 더 많아지며, 이를 통해 모델 품질이 향상된다는 것을 확인했습니다. DBRX는 rotary position encodings(RoPE), gated linear units(GLU), grouped query attention(GQA)를 사용합니다. BPE 기반 모델이며, tiktoken 저장소에 설명된 GPT-4 tokenizer를 사용합니다. 이러한 선택은 철저한 평가 및 scaling 실험을 바탕으로 이루어졌습니다.

DBRX는 정밀하게 큐레이션된 12T 토큰의 데이터와 최대 32K 토큰의 컨텍스트 길이를 사용하여 사전 학습되었습니다. 이 데이터는 MPT 모델 계열의 사전 학습에 사용된 데이터보다 토큰당 최소 2배 이상 우수하다고 추정됩니다. 이 새로운 데이터셋은 데이터 처리를 위한 Apache Spark™ 및 Databricks notebooks, 데이터 관리 및 거버넌스를 위한 Unity Catalog를 포함한 Databricks 도구 전체를 활용하여 개발되었습니다. 사전 학습에는 커리큘럼 학습을 적용하여, 모델 품질을 크게 향상시키는 것으로 확인된 방식으로 학습 중 데이터 믹스를 변경했습니다.

DBRX Instruct와 DBRX Base에 대한 더 자세한 정보는 기술 블로그 게시물에서 확인하실 수 있습니다.

이 모델은 eitan-turok와 abhi-db가 기여했습니다. 참고: 원래 databricks/dbrx-instruct 체크포인트는 폐쇄되었습니다. transformers-community/dbrx-instruct는 호환성을 위해 재업로드된 것이며, 아래 스니펫은 해당 재업로드 버전을 사용합니다.

사용 예시

generate() 메서드를 사용하면 DBRX로 텍스트를 생성할 수 있습니다. 표준 attention 구현, flash-attention, PyTorch scaled dot product attention을 사용하여 생성할 수 있습니다. 후 두 가지 attention 구현은 속도 향상을 제공합니다.


from transformers import AutoTokenizer, DbrxForCausalLM


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("transformers-community/dbrx-instruct", token="YOUR_HF_TOKEN")
model = DbrxForCausalLM.from_pretrained(
    "transformers-community/dbrx-instruct",
    device_map="auto",
    token="YOUR_HF_TOKEN",
    )

input_text = "What does it take to build a great LLM?"
messages = [{"role": "user", "content": input_text}]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_dict=True, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

flash-attention이 설치되어 있다면(pip install flash-attn) 더 빠르게 생성할 수 있습니다. (flash-attention에 대한 HuggingFace 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.)


from transformers import AutoTokenizer, DbrxForCausalLM


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("transformers-community/dbrx-instruct", token="YOUR_HF_TOKEN")
model = DbrxForCausalLM.from_pretrained(
    "transformers-community/dbrx-instruct",
    device_map="auto",
    token="YOUR_HF_TOKEN",
    attn_implementation="flash_attention_2",
    )

input_text = "What does it take to build a great LLM?"
messages = [{"role": "user", "content": input_text}]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_dict=True, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

PyTorch의 scaled dot product attention을 사용하면 더 빠르게 생성할 수도 있습니다. (scaled dot product attention에 대한 HuggingFace 문서는 여기에서 확인할 수 있습니다.)


from transformers import AutoTokenizer, DbrxForCausalLM


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("transformers-community/dbrx-instruct", token="YOUR_HF_TOKEN")
model = DbrxForCausalLM.from_pretrained(
    "transformers-community/dbrx-instruct",
    device_map="auto",
    token="YOUR_HF_TOKEN",
    attn_implementation="sdpa",
    )

input_text = "What does it take to build a great LLM?"
messages = [{"role": "user", "content": input_text}]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_dict=True, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

DbrxConfig

클래스 transformers.DbrxConfig

< source >

매개변수

d_model (int, 선택 사항, 기본값 2048) — 인코더 레이어와 풀러 레이어의 크기입니다.
n_heads (int, 선택 사항, 기본값 16) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.
n_layers (int, 선택 사항, 기본값 24) — Transformer decoder의 hidden layer 수입니다.
max_seq_len (int, 선택 사항, 기본값 2048) — 모델의 최대 시퀀스 길이입니다.
vocab_size (int, 선택 사항, 기본값 32000) — 모델의 어휘 크기입니다. input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.
resid_pdrop (float, 선택 사항, 기본값 0.0) — 임베딩, 인코더, 풀러의 모든 완전 연결 계층에 적용되는 dropout 확률입니다.
emb_pdrop (float, 선택 사항, 기본값 0.0) — 임베딩에 적용할 dropout 비율입니다.
attn_config (dict, 선택) — 모델의 attention 모듈을 구성하는 데 사용되는 사전입니다.
ffn_config (dict, 선택 사항) — 모델의 FFN 모듈을 구성하는 데 사용되는 사전입니다.
use_cache (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). config.is_decoder=True인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다.
initializer_range (float, 선택 사항, 기본값 0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.
output_router_logits (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 모델이 router logits를 반환할지 여부입니다. 이 옵션을 활성화하면 load balancing loss와 router z-loss를 포함한 auxiliary loss도 출력할 수 있습니다.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 선택) — RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 rope_theta 값이 포함되어야 하며, 더 긴 max_position_embeddings로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다.
pad_token_id (int, 선택 사항) — 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다.
bos_token_id (int, 선택 사항) — 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다.
eos_token_id (Union[int, list[int]], 선택) — 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다.
tie_word_embeddings (bool, 선택, 기본값 False) — 모델의 tied_weights_keys 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

이것은 DbrxModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Dbrx 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 transformers-community/dbrx-instruct와 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

예:

>>> from transformers import DbrxConfig, DbrxModel

>>> # Initializing a Dbrx configuration
>>> configuration = DbrxConfig(n_layers=2, d_model=256, n_heads=8, vocab_size=128)

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = DbrxModel(configuration)

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

DbrxModel

클래스 transformers.DbrxModel

< source >

( config: DbrxConfig )

매개변수

config (DbrxConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 순수 Dbrx Model입니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

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

매개변수

input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.
AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

입력 ID란 무엇인가요?
attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
어텐션 마스크란 무엇인가요?
position_ids (torch.LongTensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위 [0, config.n_positions - 1].
포지션 ID란 무엇인가요?
past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.
입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.
inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).

반환값

MoeModelOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)

MoeModelOutputWithPast 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False이 전달되거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(DbrxConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

DbrxModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

last_hidden_state (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).
hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
router_logits (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_router_probs=True와 config.add_router_probs=True가 전달되었거나 config.output_router_probs=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩, 모양이 (batch_size, sequence_length, num_experts)인 torch.Tensor의 튜플.

MoE 라우터가 계산하는 softmax 적용 후의 원시 라우터 로짓(raw router logits)입니다. 이 값들은 Mixture of Experts 모델의 보조 손실(auxiliary loss)을 계산하는 데 사용됩니다.

DbrxForCausalLM

클래스 transformers.DbrxForCausalLM

< source >

( config: DbrxConfig )

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

매개변수

input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.
AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

입력 ID란 무엇인가요?
attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
어텐션 마스크란 무엇인가요?
position_ids (torch.LongTensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위 [0, config.n_positions - 1].
포지션 ID란 무엇인가요?
past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.
입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.
inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
labels (torch.LongTensor 형태가 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — causal language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 [-100, 0, ..., config.vocab_size] (참조 input_ids 문서 문자열). 인덱스가 -100 으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 라벨이 [0, ..., config.vocab_size].
레이블은 내부적으로 시프트되어 labels[..., 1:]가 logits[..., :-1, :]를 예측하는 데 사용됩니다. input_ids와 일치하는 시프트되지 않은 레이블을 전달하세요(즉, labels = input_ids). 전달하기 전에 레이블을 직접 시프트하지 마세요.

레이블이 이미 시프트된 경우(예: 시퀀스 병렬성 사용 시), shift_labels 키워드 인수로 전달하면 그대로 사용됩니다. 손실이 계산되려면 labels도 여전히 전달되어야 합니다.
use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
output_router_logits (bool, 선택) — 모든 라우터의 logits를 반환할지 여부입니다. 라우터 손실을 계산하는 데 유용하며, 추론 단계에서는 반환하지 않아야 합니다.
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], 선택 사항, 기본값 0) — int인 경우, 마지막 logits_to_keep 토큰에 대한 logits를 계산합니다. 0인 경우, 모든 input_ids에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. torch.Tensor인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 패킹된 텐서 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.

반환값

MoeCausalLMOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)

MoeCausalLMOutputWithPast 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False이 전달되거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(DbrxConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

DbrxForCausalLM의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

loss (torch.Tensor, shape (1,), 선택 사항, labels이 제공될 때 반환됨) — 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).
logits (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).
aux_loss (torch.Tensor, 선택 사항, output_router_logits=True가 전달되거나 config.output_router_logits=True인 경우, 그리고 모델이 로드 밸런싱 손실로 라우터를 학습하는 경우 반환됨) — 희소 모듈에 대한 로드 밸런싱 보조 손실입니다. 대신 라우터 바이어스로 전문가를 균형 맞추는 모델(DeepSeek-V3 및 이를 기반으로 파생된 아키텍처)은 router_logits를 반환하되 여기서는 None을 반환합니다.
router_logits (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_router_logits=True가 전달되거나 config.output_router_logits=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(스파스 레이어마다 하나)로, 형태는 (batch_size * sequence_length, num_experts)입니다.

MoE 라우터가 계산한 원시 라우터 로짓입니다. 로드 밸런싱 손실을 계산하거나 토큰이 전문가로 어떻게 분배되는지 확인하는 데 사용할 수 있습니다.
past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).
hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

예:

>> from transformers import AutoTokenizer, DbrxForCausalLM

>> model = DbrxForCausalLM.from_pretrained("transformers-community/dbrx-instruct")
>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("transformers-community/dbrx-instruct")

>> 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."

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