Transformers documentation
GlmAsr
이 모델은 2025-12-24에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.
GlmAsr
개요
GLM-ASR-Nano-2512는 1.5B 파라미터를 갖춘 견고한 오픈소스 음성 인식 모델입니다. 실제 환경의 복잡성을 고려하여 설계되었으며, 컴팩트한 크기를 유지하면서 여러 벤치마크에서 OpenAI Whisper V3보다 우수한 성능을 발휘합니다.
주요 기능에는 다음이 포함됩니다:
뛰어난 방언 지원 표준 만다린과 영어를 넘어, 이 모델은 광둥어(粤语) 및 기타 방언에 대해 최적화되어 방언 음성 인식의 격차를 효과적으로 해소합니다.
저음량 음성 강건성 “Whisper/Quiet Speech” 시나리오를 위해 특별히 학습되었습니다. 기존 모델이 놓치기 쉬운 극도로 작은 음량의 오디오를 포착하여 정확하게 전사합니다.
SOTA 성능 동등한 오픈소스 모델 중 가장 낮은 평균 오류율(4.10)을 달성하여, 중국어 벤치마크(Wenet Meeting, Aishell-1 등)에서 뚜렷한 우위를 보입니다.
이 모델은 Eustache Le Bihan와 Yuxuan Zhang가 기여했습니다. 자세한 내용은 model card와 github repo에서 확인하실 수 있습니다.
사용
기본 사용법
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoProcessor
processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512", device_map="auto")
inputs = processor.apply_transcription_request("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3")
inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)
decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
assert len(decoded_outputs) == 1 # nodoc
print(decoded_outputs)고급 사용
프로세서의 apply_transcription_request는 다음과 같은 방식으로 chat template을 사용하는 것과 동일합니다:
from transformers import AutoProcessor, GlmAsrForConditionalGeneration
processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512")
model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512", device_map="auto")
inputs = processor.apply_transcription_request("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3")
# which is equivalent to
conversation = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "audio",
"url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
},
{"type": "text", "text": "Please transcribe this audio into text"},
],
},
]
inputs = processor.apply_chat_template(
conversation,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_dict=True,
)
inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)
decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
print(decoded_outputs)음성 배열을 직접 사용할 수도 있습니다:
from datasets import Audio, load_dataset
from transformers import AutoProcessor, GlmAsrForConditionalGeneration
processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512")
model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512", device_map="auto")
# loading audio directly from dataset
ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
ds = ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=processor.feature_extractor.sampling_rate))
audio_array = ds[0]["audio"]["array"]
inputs = processor.apply_transcription_request(audio_array)
inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)
decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
print(decoded_outputs)배치 추론
여러 오디오 파일을 한 번에 처리할 수 있습니다:
import torch
from transformers import AutoProcessor, GlmAsrForConditionalGeneration
checkpoint_name = "zai-org/GLM-ASR-Nano-2512"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(checkpoint_name)
conversation = [
[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "audio",
"url": "https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
},
{"type": "text", "text": "Please transcribe this audio into text"},
],
},
],
[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "audio",
"url": "https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/obama2.mp3",
},
{"type": "text", "text": "Please transcribe this audio into text"},
],
},
],
]
model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained(checkpoint_name, device_map="auto")
inputs = processor.apply_chat_template(
conversation, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True
).to(model.device, dtype=model.dtype)
inputs_transcription = processor.apply_transcription_request(
[
"https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
"https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/obama2.mp3",
],
).to(model.device, dtype=model.dtype)
for key in inputs:
assert torch.equal(inputs[key], inputs_transcription[key])
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)
decoded_outputs = processor.batch_decode(
outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True
)
EXPECTED_OUTPUT = [
"Yesterday it was thirty five degrees in Barcelona, but today the temperature will go down to minus twenty degrees.",
"This week, I traveled to Chicago to deliver my final farewell address to the nation, following in the tradition of presidents before me. It was an opportunity to say thank you. Whether we've seen eye to eye or rarely agreed at all, my conversations with you, the American people, in living rooms and schools, at farms and on factory floors, at diners and on distant military outposts, all these conversations are what have kept me honest, kept me inspired, and kept me going. Every day, I learned from you. You made me a better president, and you made me a better man. Over the",
]
assert decoded_outputs == EXPECTED_OUTPUTGlmAsrEncoderConfig
클래스 transformers.GlmAsrEncoderConfig
< 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 = Nonehidden_size: int = 1280intermediate_size: int = 5120num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 20num_key_value_heads: int | None = Nonehidden_act: str = 'gelu'max_position_embeddings: int = 1500initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = Noneattention_dropout: float | int = 0.0num_mel_bins: int = 128 )
매개변수
- hidden_size (
int, 선택 사항, 기본값1280) — 숨겨진 표현의 차원입니다. - intermediate_size (
int, 선택 사항, 기본값5120) — MLP 표현의 차원입니다. - num_hidden_layers (
int, 선택 사항, 기본값32) — Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수. - num_attention_heads (
int, 선택 사항, 기본값20) — 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_heads인 경우 모델은 Multi Head Attention(MHA)을 사용하고,num_key_value_heads=1인 경우 모델은 Multi Query Attention(MQA)을 사용하며, 그 외에는 GQA가 사용됩니다. 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 논문을 확인하세요. 지정되지 않으면num_attention_heads가 기본값으로 사용됩니다. - hidden_act (
str, 선택 사항, 기본값gelu) — 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어,"gelu","relu","silu"등이 있습니다. - max_position_embeddings (
int, 선택 사항, 기본값1500) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다. - initializer_range (
float, 선택 사항, 기본값0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. - rope_parameters (
dict, 선택) — RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는rope_theta값이 포함되어야 하며, 더 긴max_position_embeddings로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다. - attention_dropout (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. - num_mel_bins (
int, 선택 사항, 기본값128) — 입력 프레임당 사용되는 mel 특징의 수입니다.AutoFeatureExtractor클래스에서 사용된 값과 일치해야 합니다.
이것은 GlmAsrModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Glmasr 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 zai-org/GLM-ASR-Nano-2512와 유사한 구성이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
예:
>>> from transformers import GlmAsrEncoderConfig, GlmAsrEncoder
>>> # Initializing a GlmAsrEncoderConfig
>>> configuration = GlmAsrEncoderConfig()
>>> # Initializing a GlmAsrEncoder (with random weights)
>>> model = GlmAsrEncoder(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configGlmAsrConfig
클래스 transformers.GlmAsrConfig
< 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 = Noneaudio_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneaudio_token_id: int = 59260projector_hidden_act: str = 'gelu'tie_word_embeddings: bool = True )
매개변수
- audio_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], 선택) — 오디오 백본의 config 객체 또는 사전입니다. - text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], 선택) — 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다. - audio_token_id (
int, 선택 사항, 기본값59260) — 입력 오디오를 위한 플레이스홀더로 사용되는 오디오 토큰 인덱스입니다. - projector_hidden_act (
str, 선택 사항, 기본값gelu) — 멀티모달 projector에 사용되는 활성화 함수입니다. - tie_word_embeddings (
bool, 선택, 기본값True) — 모델의tied_weights_keys매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.
이것은 GlmAsrModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Glmasr 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 zai-org/GLM-ASR-Nano-2512와 유사한 구성이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
예:
>>> from transformers import GlmAsrForConditionalGeneration, GlmAsrConfig
>>> # Initializing a glmasr configuration
>>> configuration = GlmAsrConfig()
>>> # Initializing a GLM-ASR-Nano-2512 model with random weights
>>> model = GlmAsrForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configGlmAsrPreTrainedModel
클래스 transformers.GlmAsrPreTrainedModel
< source >( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )
매개변수
- config (PreTrainedConfig) — 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.
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.
GlmAsrProcessor
클래스 transformers.GlmAsrProcessor
< source >( feature_extractortokenizerchat_template = Noneaudio_token = '<|pad|>'default_transcription_prompt = 'Please transcribe this audio into text'max_audio_len = 655 )
매개변수
- feature_extractor (
WhisperFeatureExtractor) — 피처 추출기는 필수 입력입니다. - tokenizer (
TokenizersBackend) — 토크나이저는 필수 입력값입니다. - chat_template (
str) — 채팅의 메시지 목록을 토큰화 가능한 문자열로 변환하는 Jinja 템플릿입니다. - audio_token (
Optional[str], 선택 사항, 기본값"<|pad|>") — 채팅 템플릿에서 오디오 입력을 나타내는 데 사용되는 특수 토큰입니다. - default_transcription_prompt (
str, 선택, 기본값"Please transcribe this audio into text") — 전사 요청을 적용할 때 전사 작업에 사용할 기본 프롬프트입니다. - max_audio_len (
int, 선택 사항, 기본값 655) — 초 단위 오디오 시퀀스의 최대 길이입니다. 이 길이를 초과하는 오디오는 잘립니다. 655는 약 8192개의 토큰에 해당하며, 이는 텍스트 모델의 최대 시퀀스 길이에 대응합니다.
feature extractor와 tokenizer를 단일 프로세서로 래핑하는 GlmAsrProcessor를 생성합니다.
GlmAsrProcessor는 WhisperFeatureExtractor와 TokenizersBackend의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 ~WhisperFeatureExtractor와 ~TokenizersBackend를 참고하세요.
__call__
< source >( text: str | list[str]audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = Noneoutput_labels: bool | None = False**kwargs: *<class 'transformers.models.glmasr.processing_glmasr.GlmAsrProcessorKwargs'> ) → BatchFeature
매개변수
- text (
Union[str, list[str]]) — 인코딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 문자열 또는 문자열 목록(사전 토큰화된 문자열)일 수 있습니다. 사전 토큰화된 입력을 전달하는 경우, 배치 입력과의 모호성을 피하기 위해is_split_into_words=True를 설정하세요. - audio (
Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], 선택 사항) — 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. - output_labels (
bool, 선택, 기본값=False) — 학습용 라벨을 반환할지 여부. - return_tensors (
str또는 TensorType, 선택 사항) — 설정된 경우, 특정 프레임워크의 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다:'pt': PyTorchtorch.Tensor객체를 반환합니다.'np': NumPynp.ndarray객체를 반환합니다.
- **kwargs (ProcessingKwargs, 선택) — 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요.
반환값
토큰화된 텍스트(input_ids, attention_mask)와 오디오 특징(input_features, input_features_mask)을 포함하는 사전입니다.
GlmAsrEncoder
forward
< source >( input_features**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )
매개변수
- input_features (`
of shape(batch_size, sequence_length, feature_dim)`) — 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 WhisperFeatureExtractor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 WhisperFeatureExtractor.call()를 참조하세요 (GlmAsrProcessor는 오디오 처리에 WhisperFeatureExtractor를 사용합니다).
GlmAsrEncoder의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
GlmAsrModel
클래스 transformers.GlmAsrModel
< source >( config: GlmAsrConfig )
매개변수
- config (GlmAsrConfig) — 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.
Whisper 인코더의 fine-tuned 버전, 멀티모달 프로젝터, Llama 언어 모델로 구성된 GlmAsr 모델입니다.
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] = Noneinput_features: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinput_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = 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'> ) → GlmAsrModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(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.
- input_features (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, feature_dim), 선택 사항) — 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 WhisperFeatureExtractor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 WhisperFeatureExtractor.call()를 참조하세요 (GlmAsrProcessor는 오디오 처리에 WhisperFeatureExtractor를 사용합니다). - input_features_mask (
torch.Tensor, shape(batch_size, feature_sequence_length)) — 패딩된 feature 인덱스에 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크입니다. - attention_mask (
torch.Tensor형상이(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
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - 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 이는past_key_values디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.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 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_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 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조).
반환값
GlmAsrModelOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)
GlmAsrModelOutputWithPast 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(GlmAsrConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
GlmAsrModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
- audio_hidden_states (
torch.Tensor, 선택 사항) — 투영된 오디오 히든 상태입니다.
GlmAsrForConditionalGeneration
클래스 transformers.GlmAsrForConditionalGeneration
< source >( config: GlmAsrConfig )
매개변수
- config (GlmAsrConfig) — 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.
Whisper 인코더의 fine-tuned 버전, 멀티모달 프로젝터, Llama 언어 모델로 구성된 GlmAsr 모델입니다.
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] = Noneinput_features: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinput_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = 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)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(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.
- input_features (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, feature_dim), 선택 사항) — 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 WhisperFeatureExtractor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 WhisperFeatureExtractor.call()를 참조하세요 (GlmAsrProcessor는 오디오 처리에 WhisperFeatureExtractor를 사용합니다). - input_features_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, feature_sequence_length)) — 패딩된 feature 인덱스에 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크. 선택 가능한 마스크 값은[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(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
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - 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 이는past_key_values디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.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 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_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 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - labels (
torch.LongTensor, shape(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 마스크 언어 모델링 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는[0, ..., config.vocab_size]범위 내의 값이거나 -100이어야 합니다(input_idsdocstring 참조). 인덱스가-100으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은[0, ..., config.vocab_size]범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 선택 사항, 기본값0) —int인 경우, 마지막logits_to_keep토큰에 대한 logits를 계산합니다.0인 경우, 모든input_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
CausalLMOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 CausalLMOutputWithPast(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(GlmAsrConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
GlmAsrForConditionalGeneration의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 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).past_key_values (
Cache, 선택 사항,use_cache=True가 전달되었거나config.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_values참조).hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.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 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.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 GlmAsrForConditionalGeneration, AutoProcessor
>>> model_id = "zai-org/GLM-ASR-Nano-2512"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
>>> model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, dtype="auto", device_map="auto")
>>> inputs = processor.apply_transcription_request("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3")
>>> inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
>>> outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)
>>> decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
>>> print(decoded_outputs)