Transformers documentation

GLM-4-0414

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 2024-06-18 dan disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2025-04-09.

GLM-4-0414

Ikhtisar

Keluarga GLM menyambut anggota baru, yaitu model seri GLM-4-0414.

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 dilatih sebelumnya pada 15T data berkualitas tinggi, termasuk data sintetis bertipe penalaran yang signifikan. Hal ini meletakkan fondasi untuk ekstensi reinforcement learning selanjutnya. Pada tahap post-training, kami menggunakan human preference alignment untuk skenario dialog. Selain itu, dengan menggunakan teknik seperti rejection sampling dan reinforcement learning, kami meningkatkan performa model dalam instruction following, 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, Artifact generation, function calling, Q&A berbasis pencarian, dan pembuatan laporan. Secara khusus, pada beberapa benchmark, seperti kode generation atau tugas Q&A tertentu, GLM-4-32B-Base-0414 mencapai performa yang setara dengan 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 perkembangan AI di dua kota beserta 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 deploy ringan.

Glm4Config

kelas transformers.Glm4Config

< 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 = 151552hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 13696num_hidden_layers: int = 40num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 2head_dim: int = 128hidden_act: str = 'silu'attention_dropout: float | int = 0.0max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1.5625e-07use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonepad_token_id: int | None = 151329eos_token_id: int | list[int] | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneattention_bias: bool = True )

Parameter

vocab_size (int, opsional, default 151552) — 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 13696) — Dimensi representasi MLP.
num_hidden_layers (int, opsional, default 40) — 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, default 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 mengkonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam group tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat paper ini. Jika tidak ditentukan, akan default ke num_attention_heads.
head_dim (int, opsional, default 128) — Dimensi head perhatian. Jika None, nilainya akan default ke 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, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
max_position_embeddings (int, opsional, default 131072) — Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini.
initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
rms_norm_eps (float, opsional, defaultnya 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, 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.
pad_token_id (int, opsional, default 151329) — ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.
eos_token_id (Union[int, list[int]], opsional) — ID token yang digunakan untuk akhir aliran dalam kosakata.
bos_token_id (int, opsional) — ID token yang digunakan untuk awal aliran (beginning-of-stream) dalam kosakata.
attention_bias (bool, opsional, default 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

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

Contoh:

>>> 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

kelas transformers.Glm4Model

< source >

( config: Glm4Config )

Parameter

config (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() untuk memuat bobot model.

Model Glm4 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 (Glm4Config) dan input.

Metode forward dari 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. 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).

Glm4ForCausalLM

kelas transformers.Glm4ForCausalLM

< source >

( config: Glm4Config )

Parameter

config (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() untuk memuat bobot model.

Model Glm4 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 (Glm4Config) dan input.

Metode forward dari 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. 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, 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

kelas transformers.Glm4ForSequenceClassification

< 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.

Glm4ForTokenClassification

kelas transformers.Glm4ForTokenClassification

< 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, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian klasifikasi token. Indeks harus berada dalam [0, ..., config.num_labels - 1].
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

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.

Update on GitHub

←GLM-4 GLM-4.5, GLM-4.6, GLM-4.7→