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Doge

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Este modelo foi contribuído para o Hugging Face Transformers em 2025-07-08.

Doge

Visão geral

Doge é uma série de pequenos modelos de linguagem baseados na arquitetura Doge, com o objetivo de combinar as vantagens dos algoritmos de espaço de estado e autoatenção, calcular máscaras dinâmicas a partir de estados de valor em cache usando o método zero-order hold e resolver o problema de perda de contexto presente em modelos de linguagem mainstream existentes. Ele utiliza o agendador wsd_scheduler para pré-treinar no smollm-corpus e pode continuar o treinamento em novos conjuntos de dados ou adicionar redes feedforward de ativação esparsa a partir de checkpoints de estágios estáveis.

drawing

Conforme mostrado na figura abaixo, a parte de transformação de sequência da arquitetura Doge utiliza Dynamic Mask Attention, que pode ser entendida como o uso de autoatenção relacionada a estados de valor durante o treinamento e de espaço de estados sem decaimento do estado anterior durante a inferência, para resolver o problema de Transformers ou SSMs existentes se perderem em textos longos. A parte de transformação de estado do Doge utiliza Cross Domain Mixture of Experts, que consiste em camadas lineares densas e camadas de incorporação esparsas, e pode, adicionalmente, aumentar os parâmetros esparsos para continuar o treinamento a partir de checkpoints de pesos densos sem retreinar o modelo inteiro, reduzindo assim o custo da iteração contínua do modelo. Além disso, o Doge também utiliza RMSNorm e Residual com parâmetros aprendíveis para adaptar a faixa de gradientes de modelos profundos.

Confira todos os checkpoints dos modelos Doge aqui.

Uso

Using Doge-Base for text generation 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SmallDoge/Doge-20M")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("SmallDoge/Doge-20M", device_map="auto")
inputs = tokenizer("Hey how are you doing?", return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.batch_decode(outputs))
Using Doge-Instruct for question answering 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig, TextStreamer


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SmallDoge/Doge-20M-Instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("SmallDoge/Doge-20M-Instruct", device_map="auto")

generation_config = GenerationConfig(
      max_new_tokens=100,
      use_cache=True,
      do_sample=True,
      temperature=0.8,
      top_p=0.9,
      repetition_penalty=1.0
)
steamer = TextStreamer(tokenizer=tokenizer, skip_prompt=True)

prompt = "Hi, how are you doing today?"
conversation = [
      {"role": "user", "content": prompt}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    conversation=conversation,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt",
)

outputs = model.generate(
    inputs,
    tokenizer=tokenizer,
    generation_config=generation_config,
    streamer=steamer
)

DogeConfig

classe transformers.DogeConfig

< >

( 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 = 32768hidden_size: int = 1024intermediate_size: int = 2048num_hidden_layers: int = 32hidden_dropout: float | int = 0.0hidden_act: str = 'silu'initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falsemax_position_embeddings: int = 2048rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonenum_attention_heads: int = 8num_key_value_heads: int | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | None = 0.0mlp_bias: bool = Falsesliding_window: int | None = Nonekeep_window_size: int = 2048is_moe: bool = Falsenum_experts: int = 16384num_experts_per_tok: int = 64norm_topk_prob: bool = Falseoutput_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.001pad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = None )

Parâmetros

  • vocab_size (int, opcional, padrão 32768) — Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos input_ids.
  • hidden_size (int, opcional, padrão 1024) — Dimensão das representações ocultas.
  • intermediate_size (int, opcional, padrão 2048) — Dimensão das representações do MLP.
  • num_hidden_layers (int, opcional, padrão 32) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.
  • hidden_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A probabilidade de dropout para todas as camadas totalmente conectadas nos embeddings, no encoder e no pooler.
  • hidden_act (str, opcional, padrão silu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
  • rms_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-06) — O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.
  • use_cache (bool, opcional, padrão True) — Se o modelo deve ou não retornar as últimas chaves/valores de atenção (não usado por todos os modelos). Relevante apenas se config.is_decoder=True ou quando o modelo for um modelo generativo somente decodificador.
  • tie_word_embeddings (bool, opcional, padrão False) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento tied_weights_keys do modelo.
  • max_position_embeddings (int, opcional, padrão 2048) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para rope_theta e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com max_position_embeddings maiores.
  • num_attention_heads (int, opcional, padrão 8) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opcional) — Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Se num_key_value_heads=num_attention_heads, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); se num_key_value_heads=1, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada grupo de cabeças de chave e valor deve ser construído por meio do meanpooling de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte este artigo. Se não for especificado, o valor padrão será num_attention_heads.
  • attention_bias (bool, opcional, padrão False) — Indica se deve ser usado um viés nas camadas de projeção de query, key, value e output durante a autoatenção.
  • attention_dropout (float, opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
  • mlp_bias (bool, opcional, padrão False) — Se deve usar um viés nas camadas up_proj, down_proj e gate_proj das camadas MLP.
  • sliding_window (int, opcional) — Tamanho da janela de atenção deslizante. Se for None, nenhuma janela deslizante é aplicada.
  • keep_window_size (int, opcional, padrão 2048) — O tamanho da janela de tokens que não são mascarados dinamicamente, e a máscara dinâmica é executada apenas quando o comprimento da sequência excede esse valor.
  • is_moe (bool, opcional, padrão False) — Indica se deve ser usado o Cross Domain Mixture of Experts; se True, o MoE herdará o MLP para inicialização.
  • num_experts (int, opcional, padrão 16384) — Número de especialistas roteados nas camadas MoE.
  • num_experts_per_tok (int, opcional, padrão 64) — Número de especialistas para os quais cada token deve ser roteado. Este é o valor top-k para o roteamento de escolha de token.
  • norm_topk_prob (bool, opcional, padrão False) — Indica se as pesos dos especialistas roteados devem ser normalizados.
  • output_router_logits (bool, opcional, padrão False) — Indica se os logits do roteador devem ser retornados pelo modelo. Ativar essa opção também permitirá que o modelo saída a perda auxiliar, incluindo a perda de balanceamento de carga e a perda z do roteador.
  • router_aux_loss_coef (float, opcional, padrão 0.001) — Coeficiente da perda auxiliar de balanceamento de carga. Usado para penalizar o roteamento desigual de especialistas em modelos MoE.
  • pad_token_id (int, opcional) — ID do token usado para preenchimento no vocabulário.
  • bos_token_id (int, opcional) — ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional) — ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um DogeModel. Ela é usada para instanciar um modelo Doge de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do SmallDoge/Doge-320M

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

>>> from transformers import DogeConfig, DogeModel

>>> # Initializing a Doge-320M style configuration
>>> configuration = DogeConfig()

>>> # Initializing a model from the Doge-320M style configuration
>>> model = DogeModel(configuration)

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

DogeModel

classe transformers.DogeModel

< >

( config: DogeConfig )

Parâmetros

  • config (DogeConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Doge puro, que produz estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( 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.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de incorporação interna do modelo.
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).

Retorna

MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.FloatTensor)

Um MoeModelOutputWithPast ou uma tupla de torch.FloatTensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (DogeConfig) e das entradas.

O método forward do DogeModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se config.is_encoder_decoder=True, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com formato (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_router_probs=True e config.add_router_probs=True são passados ou quando config.output_router_probs=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits brutos do roteador (pós-softmax) calculados pelos roteadores MoE; esses termos são usados para calcular a perda auxiliar em modelos Mixture of Experts.

DogeForCausalLM

classe transformers.DogeForCausalLM

< >

( config: DogeConfig )

Parâmetros

  • config (DogeConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O Modelo Doge para modelagem de linguagem causal.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

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

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de incorporação interna do modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em [0, ..., config.vocab_size] ou ser -100 (veja a docstring de input_ids). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão 0) — Se for um int, calcula os logits para os últimos logits_to_keep tokens. Se for 0, calcula os logits para todos os input_ids (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um torch.Tensor, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).
  • output_router_logits (bool, opcional) — Indica se os logits de todos os roteadores devem ser retornados. Eles são úteis para calcular a perda do roteador e não devem ser retornados durante a inferência.

Retorna

MoeCausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.FloatTensor)

Um MoeCausalLMOutputWithPast ou uma tupla de torch.FloatTensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (DogeConfig) e das entradas.

O método forward de DogeForCausalLM sobrescreve o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • loss (torch.FloatTensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).

  • logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).

  • aux_loss (torch.FloatTensor, opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.output_router_logits=True, e o modelo treina seu roteador com uma perda de balanceamento de carga) — Perda auxiliar de balanceamento de carga para os módulos esparsos. Modelos que equilibram seus especialistas com um viés de roteador em vez disso (DeepSeek-V3 e as arquiteturas derivadas dele) retornam None aqui, mas ainda retornam router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.output_router_logits=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada esparsa) com forma (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logits brutos do roteador calculados pelos roteadores MoE. Podem ser usados para calcular uma perda de balanceamento de carga ou para inspecionar como os tokens são distribuídos entre os especialistas.

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com formato (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Exemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, DogeForCausalLM

>>> model = DogeForCausalLM.from_pretrained("SmallDoge/Doge-320M")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SmallDoge/Doge-320M")

>>> 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."

DogeForSequenceClassification

classe transformers.DogeForSequenceClassification

< >

( config )

forward

< >

( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.FloatTensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → SequenceClassifierOutputWithPast

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

    O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de incorporação interna do modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size,), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de classificação/regressão de sequência. Os índices devem estar em [0, ..., config.num_labels - 1]. Se config.num_labels == 1, uma perda de regressão é calculada (perda de erro quadrático médio). Se config.num_labels > 1, uma perda de classificação é calculada (entropia cruzada).
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).

Retorna

SequenceClassifierOutputWithPast

O método forward da GenericForSequenceClassification substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

Update on GitHub

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