# CohereAsr

## 개요

Cohere ASR은 2026년 3월 26일에 Cohere에서 [발표](https://cohere.com/blog/transcribe)된 2B 파라미터의 Conformer 기반 인코더-디코더 음성 인식 모델입니다.

이 모델은 [Eustache Le Bihan](https://huggingface.co/eustlb)에 의해 기여되었습니다.

## 사용

### 짧은 형식 전사

```python
from transformers import AutoProcessor, CohereAsrForConditionalGeneration
from transformers.audio_utils import load_audio

revision = "refs/pr/6"
processor = AutoProcessor.from_pretrained("CohereLabs/cohere-transcribe-03-2026", revision=revision)
model = CohereAsrForConditionalGeneration.from_pretrained("CohereLabs/cohere-transcribe-03-2026", device_map="auto", revision=revision)

audio = load_audio(
    "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
    sampling_rate=16000,
)

inputs = processor(audio, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", language="en").to(model.device)
inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
text = processor.decode(outputs, skip_special_tokens=True)
print(text)
```

### 구두점 제어

`punctuation=False`를 전달하면 구두점 없이 소문자로 변환된 출력을 얻을 수 있습니다.

```python
inputs_pnc = processor(audio, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", language="en", punctuation=True).to(model.device)
inputs_nopnc = processor(audio, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", language="en", punctuation=False).to(model.device)
```

### 긴 형식 전사

피처 추출기의 `max_audio_clip_s`보다 긴 오디오의 경우, 피처 추출기는 웨이브폼을 자동으로 청크로 분할합니다. 프로세서는 반환된 `audio_chunk_index`를 사용하여 청크별 전사 결과를 다시 조립합니다.

```python
audio_long = load_audio(
    "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/obama_first_45_secs.mp3",
    sampling_rate=16000,
)

inputs = processor(audio=audio_long, return_tensors="pt", language="en", sampling_rate=16000).to(model.device)
audio_chunk_index = inputs.get("audio_chunk_index")
inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
text = processor.decode(outputs, skip_special_tokens=True, audio_chunk_index=audio_chunk_index, language="en")
print(text)
```

### 배치 추론

여러 오디오 파일을 한 번의 호출로 처리할 수 있습니다. 배치에 짧은 형식과 긴 형식의 오디오가 혼합되어 있으면, 프로세서가 청킹과 재조립을 처리합니다.

```python
audio_short = load_audio(
    "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
    sampling_rate=16000,
)
audio_long = load_audio(
    "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/obama_first_45_secs.mp3",
    sampling_rate=16000,
)

inputs = processor([audio_short, audio_long], sampling_rate=16000, return_tensors="pt", language="en").to(model.device)
audio_chunk_index = inputs.get("audio_chunk_index")
inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
text = processor.decode(
    outputs, skip_special_tokens=True, audio_chunk_index=audio_chunk_index, language="en"
)
print(text)
```

### 비영어 음성 인식

14개 지원 언어 중 하나에서 전사할 언어 코드를 지정합니다.

```python
audio_es = load_audio(
    "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/fleur_es_sample.wav",
    sampling_rate=16000,
)

inputs = processor(audio_es, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", language="es", punctuation=True).to(model.device)
inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
text = processor.decode(outputs, skip_special_tokens=True)
print(text)
```

## CohereAsrConfig[[transformers.CohereAsrConfig]]

#### transformers.CohereAsrConfig[[transformers.CohereAsrConfig]]

```python
transformers.CohereAsrConfig(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, 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, is_encoder_decoder: bool = True, encoder_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vocab_size: int = 16384, hidden_size: int = 1024, num_hidden_layers: int = 8, num_attention_heads: int = 8, num_key_value_heads: int | None = None, intermediate_size: int = 4096, hidden_act: str = 'relu', max_position_embeddings: int = 1024, pad_token_id: int | None = 2, eos_token_id: int | None = 3, bos_token_id: int | None = 4, use_cache: bool = True, initializer_range: float = 0.02, attention_dropout: float | int = 0.0, attention_bias: bool = True, decoder_start_token_id: int | None = None, tie_word_embeddings: bool = False, head_dim: int | None = None)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/cohere_asr/configuration_cohere_asr.py#L24)

**매개변수:**

is_encoder_decoder (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델이 인코더/디코더로 사용되는지 여부.

encoder_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 인코더 백본의 config 객체 또는 사전.

vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `16384`) : 모델의 어휘 크기입니다. `input_ids`로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.

hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1024`) : 숨겨진 표현의 차원.

num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `8`) : Transformer 디코더의 숨겨진 레이어 수.

num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `8`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.

num_key_value_heads (`int`, *선택 사항*) : Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다. `num_key_value_heads=num_attention_heads`인 경우 모델은 Multi Head Attention(MHA)을, `num_key_value_heads=1`인 경우 Multi Query Attention(MQA)을, 그 외에는 GQA를 사용합니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 meanpooling하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 [이 논문](https://huggingface.co/papers/2305.13245)을 참고하세요. 지정되지 않으면 기본값으로 `num_attention_heads`가 사용됩니다.

intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `4096`) : MLP 표현의 차원.

hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `relu`) : 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등.

max_position_embeddings (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1024`) : 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.

pad_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `2`) : 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다.

eos_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `3`) : 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다.

bos_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `4`) : 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). `config.is_decoder=True`인 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.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.

attention_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : self-attention에서 query, key, value 및 output projection layer에 bias를 사용할지 여부.

decoder_start_token_id (`int`, *선택 사항*) : 인코더-디코더 모델이 `bos`와 다른 토큰으로 디코딩을 시작하는 경우, 해당 토큰의 id입니다.

tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

head_dim (`int`, *선택 사항*) : 어텐션 헤드 차원입니다. None인 경우, 기본값은 hidden_size // num_attention_heads입니다.

이것은 CohereAsrModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Cohere Asr 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 [CohereLabs/cohere-transcribe-03-2026](https://huggingface.co/CohereLabs/cohere-transcribe-03-2026)의 구성과 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import CohereAsrForConditionalGeneration, CohereAsrConfig

>>> configuration = CohereAsrConfig()
>>> model = CohereAsrForConditionalGeneration(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## CohereAsrFeatureExtractor[[transformers.CohereAsrFeatureExtractor]]

#### transformers.CohereAsrFeatureExtractor[[transformers.CohereAsrFeatureExtractor]]

```python
transformers.CohereAsrFeatureExtractor(feature_size = 128, sampling_rate = 16000, hop_length = 160, n_fft = 512, win_length = 400, preemphasis = 0.97, padding_value = 0.0, dither = 1e-05, max_audio_clip_s = 35.0, overlap_chunk_second = 5.0, min_energy_window_samples = 1600, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/cohere_asr/feature_extraction_cohere_asr.py#L36)

**매개변수:**

feature_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 128) : 추출된 특징의 차원입니다.

sampling_rate (`int`, *선택 사항*, 기본값 16000) : 오디오 파일을 디지털화할 때 사용할 샘플링 주파수입니다. 헤르츠(Hz) 단위로 표시됩니다.

hop_length (`int`, *선택 사항*, 기본값 160) : Mel Frequency 계수를 얻기 위해 사용되는 STFT의 겹치는 윈도우 길이.

n_fft (`int`, *선택 사항*, 기본값 512) : 푸리에 변환의 크기.

win_length (`int`, *선택 사항*, 기본값 400) : STFT 계산에 사용되는 윈도우 길이입니다.

preemphasis (`float`, *선택 사항*, 기본값 0.97) : 사전 강조 필터 계수입니다. 0.0은 사전 강조 필터를 사용하지 않음을 의미합니다.

padding_value (`float`, *선택 사항*, 기본값 0.0) : 오디오를 패딩하는 데 사용되는 패딩 값입니다. 침묵에 해당해야 합니다.

dither (`float`, *선택 사항*, 기본값 1e-05) : 특징 추출 전에 추가할 결정론적 디더 노이즈의 양입니다. 각 샘플은 유효한 웨이브폼 길이를 시드로 사용하여 디더가 배치 구성에 무관하도록 합니다. 비활성화하려면 0.0으로 설정하세요.

max_audio_clip_s (`float`, *선택 사항*, 기본값 35.0) : 단일 오디오 청크의 최대 지속 시간(초). `max_audio_clip_s - overlap_chunk_second`보다 긴 오디오는 에너지 기반 경계에서 분할됩니다.

overlap_chunk_second (`float`, *선택 사항*, 기본값 5.0) : 긴 오디오를 분할할 때 경계 탐색 창(boundary search window)의 초 단위 크기입니다. 이는 청크 간의 실제 오버랩이 아니라, 조용한 분할 지점을 찾기 위해 청크 경계에서 얼마나 뒤로 탐색할지를 정의합니다.

min_energy_window_samples (`int`, *선택 사항*, 기본값 1600) : 오디오 청크를 분할할 때 가장 조용한 지점을 찾기 위해 사용되는 슬라이딩 윈도우의 샘플 단위 크기입니다.

CohereAsr feature extractor를 생성합니다.

이 feature extractor는 대부분의 주요 메서드를 포함하는 [SequenceFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/feature_extractor#transformers.SequenceFeatureExtractor)를 상속합니다. 해당 메서드에 대한 자세한 내용은 이 상위 클래스를 참고하세요.

이 클래스는 pytorch의 `torch.stft`와 일치해야 하는 `Short Time Fourier Transform`의 사용자 정의 numpy 구현을 사용하여 원시 음성에서 mel-filter bank 특징을 추출합니다.

#### __call__[[transformers.CohereAsrFeatureExtractor.__call__]]

```python
__call__(raw_speech: numpy.ndarray | list[float] | list[numpy.ndarray] | list[list[float]], truncation: bool = False, pad_to_multiple_of: int | None = None, return_tensors: str | transformers.utils.generic.TensorType | None = None, return_attention_mask: bool | None = None, padding: str | None = 'longest', max_length: int | None = None, sampling_rate: int | None = None, do_normalize: bool | None = None, device: str | None = 'cpu', return_token_timestamps: bool | None = None, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/cohere_asr/feature_extraction_cohere_asr.py#L198)

**매개변수:**

raw_speech (`np.ndarray`, `list[float]`, `list[np.ndarray]`, `list[list[float]]`) : 패딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 numpy 배열, float 값의 리스트, numpy 배열의 리스트, float 값의 리스트의 리스트일 수 있습니다. 스테레오가 아닌 모노 채널 오디오여야 하며, 즉 각 타임스텝당 float 값이 하나만 있어야 합니다.

truncation (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : *max_length*보다 긴 입력 시퀀스를 *max_length*로 잘라내는 truncation을 활성화합니다.

pad_to_multiple_of (`int`, *선택 사항*, 기본값 None) : 설정하면 시퀀스를 제공된 값의 배수로 패딩합니다. 이는 Volta와 같은 컴퓨트 캐피빌리티 `>= 7.5`를 가진 NVIDIA 하드웨어에서 Tensor Cores 사용을 활성화하거나, 시퀀스 길이가 128의 배수일 때 성능 향상을 얻는 TPU에서 특히 유용합니다.

return_attention_mask (`bool`, *선택 사항*) : attention mask를 반환할지 여부입니다. 기본값으로 두면, 해당 feature_extractor의 기본 설정에 따라 attention mask를 반환합니다. [attention mask란 무엇인가요?](../glossary#attention-mask)    CohereAsr 모델의 경우, 미묘한 버그를 피하기 위해 배치 추론 시 `attention_mask`를 항상 전달해야 합니다.

return_tensors (`str` 또는 [TensorType](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : 설정된 경우, python 정수 목록 대신 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다: - `'tf'`: TensorFlow `tf.constant` 객체를 반환합니다. - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` 객체를 반환합니다. - `'np'`: Numpy `np.ndarray` 객체를 반환합니다.

sampling_rate (`int`, *선택 사항*) : `raw_speech` 입력이 샘플링된 샘플링 레이트입니다. 조용한 오류를 방지하고 자동 음성 인식 파이프라인을 허용하기 위해 forward 호출 시 `sampling_rate`를 전달하는 것이 강력히 권장됩니다.

padding_value (`float`, *선택 사항*, 기본값 0.0) : 패딩 값/벡터를 채우는 데 사용되는 값입니다.

do_normalize (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 입력을 평균 0, 분산 1로 정규화할지 여부입니다. 정규화는 모델 성능을 크게 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

device (`str`, *선택 사항*, 기본값 `'cpu'`) : `_torch_extract_fbank_features` 메서드에서 오디오 신호의 log-mel spectrogram을 계산하는 데 사용할 장치를 지정합니다. (예: "cpu", "cuda")

return_token_timestamps (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `None`) : 비추천됩니다. 프레임 수를 추론할 수 있는 `return_attention_mask`를 대신 사용하세요. 입력 raw_speech의 프레임 수를 반환할지 여부입니다. 이 num_frames는 모델이 단어 수준 타임스탬프를 계산하는 데 사용할 수 있습니다.

하나 이상의 시퀀스를 특징화(featurize)하고 모델에 맞게 준비하는 주요 메서드입니다. 구현에서는 PyTorch가 사용 가능한 경우 STFT 계산에 PyTorch를 사용하고, 그렇지 않으면 더 느린 NumPy 기반 방식을 사용합니다.

## CohereAsrProcessor[[transformers.CohereAsrProcessor]]

#### transformers.CohereAsrProcessor[[transformers.CohereAsrProcessor]]

```python
transformers.CohereAsrProcessor(feature_extractor, tokenizer)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/cohere_asr/processing_cohere_asr.py#L36)

**매개변수:**

feature_extractor (`CohereAsrFeatureExtractor`) : feature extractor는 필수 입력입니다.

tokenizer (`TokenizersBackend`) : 토크나이저는 필수 입력입니다.

CohereAsrProcessor를 생성하며, feature extractor와 tokenizer를 단일 processor로 래핑합니다.

[CohereAsrProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrProcessor)는 [CohereAsrFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrFeatureExtractor)와 [TokenizersBackend](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend)의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 [~CohereAsrFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrFeatureExtractor)와 [~TokenizersBackend](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend)를 참고하세요.

#### __call__[[transformers.CohereAsrProcessor.__call__]]

```python
__call__(audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor']], language: str, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, punctuation: bool = True, sampling_rate: int | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/cohere_asr/processing_cohere_asr.py#L75)

**매개변수:**

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`) : 준비할 오디오 또는 오디오 배치입니다. 각 오디오는 NumPy 배열 또는 PyTorch 텐서일 수 있습니다. NumPy 배열/PyTorch 텐서의 경우, 각 오디오의 shape은 (C, T)여야 하며, 여기서 C는 채널 수, T는 오디오의 샘플 길이입니다.

language (`str`) : 디코더 프롬프트를 구성하는 데 사용되는 언어 코드(예: `"en"`, `"es"`, `"fr"`). 프로세서가 전체 디코더 프롬프트를 구성하여 오디오 특징과 함께 `decoder_input_ids`를 반환합니다.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *선택*) : 인코딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 문자열 또는 문자열 목록(사전 토큰화된 문자열)일 수 있습니다. 사전 토큰화된 입력을 전달하는 경우, 배치 입력과의 혼동을 피하기 위해 `is_split_into_words=True`를 설정하세요.

punctuation (`bool`, 기본값 `True`) : 디코더 프롬프트에서 구두점을 활성화할지 여부.

sampling_rate (`int`, *선택 사항*) : 입력 오디오의 Hz 단위 샘플링 레이트입니다. 이는 feature extractor가 기대하는 샘플링 레이트와 일치해야 합니다(기본값은 16000 Hz). 값이 제공되면 processor가 기대하는 샘플링 레이트와 검증되며, 일치하지 않으면 오류가 발생합니다. 값이 제공되지 않으면 경고가 출력되고 기본 샘플링 레이트가 가정됩니다.

return_mm_token_type_ids (`bool`, *kwargs*) : 멀티모달 플레이스홀더 토큰의 위치를 나타내는 멀티모달 토큰 타입 ID를 반환할지 여부.

return_text_replacement_offsets (`bool`, *kwargs*) : 각 멀티모달 플레이스홀더 및 그 대체 문자열의 문자 오프셋을 반환할지 여부.

return_tensors (`str` 또는 [TensorType](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : 설정된 경우, 특정 프레임워크의 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다:  - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` 객체를 반환합니다. - `'np'`: NumPy `np.ndarray` 객체를 반환합니다.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요.

## CohereAsrPreTrainedModel[[transformers.CohereAsrPreTrainedModel]]

#### transformers.CohereAsrPreTrainedModel[[transformers.CohereAsrPreTrainedModel]]

```python
transformers.CohereAsrPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/cohere_asr/modeling_cohere_asr.py#L297)

**매개변수:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.CohereAsrPreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

점으로 구분된 경로(예: `torch.float32`)에 대한 mock 값입니다: 속성 접근 체인, 호출은 pass-through 데코레이터처럼 동작하며, `repr`은 해당 점으로 구분된 경로입니다. 또한 이를 베이스 클래스로 사용하면 plain-`type` 베이스로 대체됩니다(PEP 560 `__mro_entries__`). 따라서 실제 서브클래스는 정상적인 메타클래스를 유지하고, `inspect.signature`는 mock의 `__init__`가 아닌 실제 `__init__`를 읽습니다.

## CohereAsrModel[[transformers.CohereAsrModel]]

#### transformers.CohereAsrModel[[transformers.CohereAsrModel]]

```python
transformers.CohereAsrModel(config: CohereAsrConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/cohere_asr/modeling_cohere_asr.py#L427)

**매개변수:**

config ([CohereAsrConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 기본 Cohere Asr Model입니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.CohereAsrModel.forward]]

```python
forward(input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = None, decoder_inputs_embeds: tuple[torch.Tensor] | None = None, decoder_position_ids: tuple[torch.LongTensor] | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/cohere_asr/modeling_cohere_asr.py#L455)

**매개변수:**

input_features (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, audio_length)`) : 원시 음성 웨이브폼의 Float 값. 원시 음성 웨이브폼은 `.flac` 또는 `.wav` 오디오 파일을 `list[float]`, `numpy.ndarray`, 또는 `torch.Tensor` 타입의 배열로 로드하여 얻을 수 있습니다. *예를 들어* torchcodec 라이브러리(`pip install torchcodec`) 또는 soundfile 라이브러리(`pip install soundfile`)를 사용할 수 있습니다. 배열을 `input_features`로 준비하려면 [AutoFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoFeatureExtractor)를 사용하여 패딩 및 `torch.Tensor` 타입의 텐서로 변환해야 합니다.

attention_mask (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션 수행을 방지하기 위한 마스크. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [어텐션 마스크란?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘 내에서 디코더 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [디코더 입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *선택 사항*) : 특정 토큰 인덱스에 대한 attention 수행을 방지하기 위한 마스크입니다. 기본적으로 causal mask를 사용하여 모델이 미래를 예측할 때 이전 입력만 참조하도록 보장합니다.

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *선택 사항*) : (`last_hidden_state`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`) `last_hidden_state`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)이며, 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다.

past_key_values (`~cache_utils.EncoderDecoderCache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 이는 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환하는 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

decoder_inputs_embeds (`tuple[torch.Tensor]`, shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *선택*) : `decoder_input_ids`를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 `decoder_inputs_embeds`만 입력하면 됩니다(`past_key_values` 참조). 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `decoder_input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요할 때 유용합니다. `decoder_input_ids`와 `decoder_inputs_embeds`가 모두 설정되지 않은 경우, `decoder_inputs_embeds`는 `inputs_embeds`의 값을 사용합니다.

decoder_position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, target_sequence_length)`) : 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. `config.decoder_config.max_position_embeddings`까지의 위치 임베딩을 계산하는 데 사용됩니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

**반환값:** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

[Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`이 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([CohereAsrConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrConfig)) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[CohereAsrModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 decoder 마지막 레이어 출력의 hidden-state 시퀀스입니다.

  `past_key_values`가 사용되면, `(batch_size, 1, hidden_size)` 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv 캐시 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프-어텐션 블록과 크로스-어텐션 블록의 key 및 values)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_hidden_states=True`가 전달되거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환) -- shape가 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`의 튜플 (모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개).

  각 레이어 출력의 decoder hidden-states와 선택적인 초기 embedding 출력
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor` 튜플이며, shape는 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_attentions=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, shape는 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) -- 모델 인코더의 마지막 레이어 출력의 hidden-state 시퀀스입니다.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_hidden_states=True`가 전달되거나 `config.output_hidden_states=True`일 때 반환) -- shape가 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`의 튜플 (모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개).

  각 레이어 출력의 인코더 hidden-states와 선택적인 초기 임베딩 출력.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어에 하나씩 포함된 `torch.Tensor` 튜플로, shape는 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  인코더의 어텐션 가중치입니다. 어텐션 softmax 이후에 self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용됩니다.

예:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, CohereAsrModel
>>> from datasets import load_dataset

>>> model = CohereAsrModel.from_pretrained("UsefulSensors/cohere_asr-tiny")
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("UsefulSensors/cohere_asr-tiny")
>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
>>> inputs = feature_extractor(ds[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt")
>>> input_features = inputs.input_features
>>> decoder_input_ids = torch.tensor([[1, 1]]) * model.config.decoder_start_token_id
>>> last_hidden_state = model(input_features, decoder_input_ids=decoder_input_ids).last_hidden_state
>>> list(last_hidden_state.shape)
[1, 2, 288]
```

## CohereAsrForConditionalGeneration[[transformers.CohereAsrForConditionalGeneration]]

#### transformers.CohereAsrForConditionalGeneration[[transformers.CohereAsrForConditionalGeneration]]

```python
transformers.CohereAsrForConditionalGeneration(config: CohereAsrConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/cohere_asr/modeling_cohere_asr.py#L549)

**매개변수:**

config ([CohereAsrConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

언어 모델링 헤드가 있는 CohereAsr 모델입니다. 자동 음성 인식에 사용할 수 있습니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.CohereAsrForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = None, decoder_inputs_embeds: tuple[torch.Tensor] | None = None, decoder_position_ids: tuple[torch.LongTensor] | None = None, use_cache: bool | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/cohere_asr/modeling_cohere_asr.py#L569)

**매개변수:**

input_features (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, audio_length)`) : 원시 음성 웨이브폼의 Float 값. 원시 음성 웨이브폼은 `.flac` 또는 `.wav` 오디오 파일을 `list[float]`, `numpy.ndarray`, 또는 `torch.Tensor` 타입의 배열로 로드하여 얻을 수 있습니다. *예를 들어* torchcodec 라이브러리(`pip install torchcodec`) 또는 soundfile 라이브러리(`pip install soundfile`)를 사용할 수 있습니다. 배열을 `input_features`로 준비하려면 [AutoFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoFeatureExtractor)를 사용하여 패딩 및 `torch.Tensor` 타입의 텐서로 변환해야 합니다.

attention_mask (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션 수행을 방지하기 위한 마스크. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [어텐션 마스크란?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘 내에서 디코더 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [디코더 입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#decoder-input-ids)

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, target_sequence_length)`, *선택 사항*) : 특정 토큰 인덱스에 대한 attention 수행을 방지하기 위한 마스크입니다. 기본적으로 causal mask를 사용하여 모델이 미래를 예측할 때 이전 입력만 참조하도록 보장합니다.

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *선택 사항*) : (`last_hidden_state`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`) `last_hidden_state`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)이며, 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다.

past_key_values (`~cache_utils.EncoderDecoderCache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 이는 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환하는 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다.

decoder_inputs_embeds (`tuple[torch.Tensor]`, shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *선택*) : `decoder_input_ids`를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 선택적으로 마지막 `decoder_inputs_embeds`만 입력하면 됩니다(`past_key_values` 참조). 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `decoder_input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요할 때 유용합니다. `decoder_input_ids`와 `decoder_inputs_embeds`가 모두 설정되지 않은 경우, `decoder_inputs_embeds`는 `inputs_embeds`의 값을 사용합니다.

decoder_position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, target_sequence_length)`) : 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. `config.decoder_config.max_position_embeddings`까지의 위치 임베딩을 계산하는 데 사용됩니다.

use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조).

labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : masked language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위 내이거나 -100이어야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

**반환값:** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) 또는 `tuple(torch.Tensor)`

[Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`이 전달되었거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성([CohereAsrConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrConfig)) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[CohereAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/cohere_asr#transformers.CohereAsrForConditionalGeneration)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택*, `labels`이 제공될 때 반환됨) -- 언어 모델링 손실.
- **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).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv 캐시 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프-어텐션 블록과 크로스-어텐션 블록의 key 및 values)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조).
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_hidden_states=True`가 전달되거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환) -- shape가 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`의 튜플 (모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개).

  각 레이어의 출력에서 디코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor` 튜플이며, shape는 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_attentions=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, shape는 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) -- 모델 인코더의 마지막 레이어 출력의 hidden-state 시퀀스입니다.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_hidden_states=True`가 전달되거나 `config.output_hidden_states=True`일 때 반환) -- shape가 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`의 튜플 (모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개).

  각 레이어의 출력에서 인코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어에 하나씩 포함된 `torch.Tensor` 튜플로, shape는 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  인코더의 어텐션 가중치입니다. 어텐션 softmax 이후에 self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용됩니다.

예:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, CohereAsrForConditionalGeneration
>>> from datasets import load_dataset

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("UsefulSensors/cohere_asr-tiny")
>>> model = CohereAsrForConditionalGeneration.from_pretrained("UsefulSensors/cohere_asr-tiny")

>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")

>>> inputs = processor(ds[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt")
>>> input_features = inputs.input_features

>>> generated_ids = model.generate(input_features, max_new_tokens=100)

>>> transcription = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
>>> transcription
'Mr. Quilter is the apostle of the middle classes, and we are glad to welcome his gospel.'
```