Hugging Face's logo

Transformers documentation

A.X-K2

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).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Model ini disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2026-07-24.

SDPA

A.X-K2

A.X-K2 adalah model bahasa besar unggulan SK Telecom. Ini adalah decoder Mixture-of-Experts yang dibangun di atas arsitektur DeepSeek-V3.2 — Multi-head Latent Attention (MLA) dengan DeepSeek Sparse Attention (DSA) — ditambah tiga modifikasi SK Telecom:

  • Sparse Gated Attention (SGA): setiap layer menjalankan lightning indexer yang ringan untuk menilai setiap query terhadap keys dan hanya mempertahankan posisi top-index_topk, yang kemudian menjadi mask sparse aditif yang digabungkan ke dalam MLA attention. Indexer ini mempertahankan key cache-nya sendiri di samping KV cache utama (DynamicIndexedLayer / StaticIndexedLayer).
  • Gated RMSNorm: input_layernorm (setiap layer) dan post_attention_layernorm (layer MoE) dibungkus dengan gerbang sigmoid ber-rank rendah yang bergantung pada input, RMSNorm(x) * sigmoid(gate_mlp(RMSNorm(x))).
  • Gerbang keluaran perhatian: keluaran perhatian dikalikan dengan gerbang sigmoid yang bergantung pada masukan (g_proj) sebelum proyeksi keluaran. Pada checkpoint yang dirilis, gerbang ini dilebur ke dalam q_b_proj (layout vLLM) dan dipisahkan kembali saat pemuatan oleh konverter bobot.

Routing menggunakan sigmoid top-k biasa (non-grouped) dengan bias koreksi; lapisan pertama bersifat dense dan sisanya adalah MoE (dengan shared expert).

A.X-K2 mengandalkan maska sparse aditif eksplisit, sehingga berjalan di bawah implementasi perhatian eager dan sdpa (attn_implementation="sdpa" adalah backend default dan yang direkomendasikan).

Contoh di bawah ini menunjukkan cara menghasilkan teks dengan Pipeline atau AutoModel.

Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(task="text-generation", model="skt/A.X-K2")

print(pipe("대한민국의 수도는", max_new_tokens=32)[0]["generated_text"])

AXK2Config

kelas transformers.AXK2Config

< >

( 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 = 163840hidden_size: int = 2048intermediate_size: int = 5120moe_intermediate_size: int = 512num_hidden_layers: int = 48num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 32n_shared_experts: int = 1n_routed_experts: int = 128output_router_logits: bool = Falserouted_scaling_factor: float = 2.5kv_lora_rank: int = 128q_lora_rank: int = 384qk_rope_head_dim: int = 32v_head_dim: int = 64qk_nope_head_dim: int = 64n_group: int | None = Nonetopk_group: int | None = Nonenum_experts_per_tok: int = 8norm_topk_prob: bool = Truehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 163691eos_token_id: int | list[int] | None = 163691tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: dict | None = Nonemlp_layer_types: list[str] | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0index_topk: int = 2048index_head_dim: int = 128index_n_heads: int = 16head_dim: int = 64layer_types: list[str] | None = Nonegated_norm_rank: int = 16 )

Parameter

  • vocab_size (int, opsional, default 163840) — Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh input_ids.
  • hidden_size (int, opsional, default 2048) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • intermediate_size (int, opsional, default 5120) — Dimensi representasi MLP.
  • moe_intermediate_size (int, opsional, default 512) — Ukuran intermediate dari MLP expert yang di-rutekan.
  • num_hidden_layers (int, opsional, default 48) — 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 32) — 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.
  • n_shared_experts (int, opsional, defaultnya 1) — Jumlah expert yang dibagikan.
  • n_routed_experts (int, opsional, default 128) — Jumlah expert yang dirutekan.
  • output_router_logits (bool, opsional, default False) — Apakah logits router harus dikembalikan oleh model. Mengaktifkan ini juga akan memungkinkan model untuk mengoutput loss tambahan, termasuk load balancing loss dan router z-loss.
  • routed_scaling_factor (float, opsional, defaultnya 2.5) — Faktor penskalaan untuk pakar yang di-rutekan.
  • kv_lora_rank (int, opsional, default 128) — Rank dari matriks LoRA untuk proyeksi key dan value.
  • q_lora_rank (int, opsional, default 384) — Rank dari matriks LoRA untuk proyeksi query.
  • qk_rope_head_dim (int, opsional, default 32) — Dimensi dari head query/key yang menggunakan rotary position embeddings.
  • v_head_dim (int, opsional, default 64) — Dimensi dari kepala nilai.
  • qk_nope_head_dim (int, opsional, default 64) — Dimensi dari head query/key yang tidak menggunakan rotary position embeddings.
  • n_group (int, opsional) — Jumlah grup ahli untuk grouped routing, digunakan oleh rilis A.X-K2 yang lebih besar. None (default A.X-K2-Light) merutekan ke semua ahli tanpa pembatasan grup.
  • topk_group (int, opsional) — Jumlah grup ahli yang menjadi batasan pemilihan top-k ketika n_group disetel.
  • num_experts_per_tok (int, opsional, default 8) — Jumlah expert yang akan menerima setiap token. Ini adalah nilai top-k untuk routing pemilihan token.
  • norm_topk_prob (bool, opsional, default True) — Apakah akan menormalisasi bobot dari para ahli yang dirutekan.
  • hidden_act (str, opsional, defaultnya silu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • 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 1e-06) — 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.
  • pad_token_id (int, opsional) — ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.
  • bos_token_id (int, opsional, default 163691) — ID token yang digunakan untuk penanda awal stream dalam kosakata.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opsional, default 163691) — ID token yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default False) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.
  • rope_parameters (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.
  • mlp_layer_types (list, opsional) — Pola tipe MLP untuk setiap layer ("dense" atau "sparse"). Diturunkan dari kwargs (legacy) first_k_dense_replace / moe_layer_freq jika tidak disediakan.
  • attention_bias (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.
  • attention_dropout (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • index_topk (int, opsional, default 2048) — Jumlah token teratas yang dipilih oleh indexer untuk sparse attention.
  • index_head_dim (int, opsional, default 128) — Dimensi head untuk proyeksi indexer (DSA).
  • index_n_heads (int, opsional, default 16) — Jumlah head untuk proyeksi indexer (DSA).
  • head_dim (int, opsional, default 64) — Dimensi head perhatian. Jika None, nilainya akan default ke hidden_size // num_attention_heads
  • layer_types (list[str], opsional) — Daftar yang secara eksplisit memetakan setiap indeks layer dengan tipe layernya. Jika tidak disediakan, daftar ini akan dibuat secara otomatis berdasarkan nilai config.
  • gated_norm_rank (int, opsional, default 16) — Rank bottleneck untuk gerbang input-dependent ber-rank rendah yang digunakan oleh AXK2GatedRMSNorm. Gerbang ini membungkus input_layernorm di setiap layer dan post_attention_layernorm di layer MoE.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari AXK2Model. Kelas ini digunakan untuk membuat model Axk2 berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari skt/A.X-K2

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

>>> from transformers import AXK2Config, AXK2Model

>>> # Initializing an A.X-K2 style configuration
>>> configuration = AXK2Config()

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = AXK2Model(configuration)

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

AXK2Model

kelas transformers.AXK2Model

< >

( config: AXK2Config )

Parameter

  • config (AXK2Config) — 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 Axk2 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

< >

( 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)

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.FloatTensor 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

MoeModelOutputWithPast atau tuple(torch.FloatTensor)

MoeModelOutputWithPast atau tuple dari torch.FloatTensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (AXK2Config) dan input.

Metode forward dari AXK2Model 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.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

  • 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.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (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.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (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).

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan ketika output_router_probs=True dan config.add_router_probs=True diteruskan atau ketika config.output_router_probs=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logit router mentah (setelah softmax) yang dihitung oleh router MoE; istilah-istilah ini digunakan untuk menghitung auxiliary loss pada model Mixture of Experts.

AXK2ForCausalLM

kelas transformers.AXK2ForCausalLM

< >

( config: AXK2Config )

Parameter

  • config (AXK2Config) — 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 Axk2 untuk pemodelan bahasa kausal.

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

< >

( 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] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

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.FloatTensor 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

MoeCausalLMOutputWithPast atau tuple(torch.FloatTensor)

MoeCausalLMOutputWithPast atau tuple dari torch.FloatTensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (AXK2Config) dan input.

Metode forward dari AXK2ForCausalLM 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.FloatTensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).

  • logits (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • aux_loss (torch.FloatTensor, opsional, dikembalikan ketika output_router_logits=True dilewatkan atau ketika config.output_router_logits=True, dan model melatih router-nya dengan load-balancing loss) — Load-balancing auxiliary loss untuk modul sparse. Model yang menyeimbangkan expert-nya dengan router bias sebagai gantinya (DeepSeek-V3 dan arsitektur yang diturunkan darinya) mengembalikan None di sini sambil tetap mengembalikan router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_router_logits=True dilewatkan atau saat config.output_router_logits=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap lapisan sparse) dengan bentuk (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logit router mentah yang dihitung oleh router MoE. Logit ini dapat digunakan untuk menghitung kerugian penyeimbangan beban (load-balancing loss) atau untuk memeriksa bagaimana token didistribusikan ke para ahli (experts).

  • 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.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (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.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (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, AXK2ForCausalLM

>>> model = AXK2ForCausalLM.from_pretrained("meta-axk2/AXK2-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-axk2/AXK2-2-7b-hf")

>>> 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."

AXK2ForSequenceClassification

kelas transformers.AXK2ForSequenceClassification

< >

( 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

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.FloatTensor 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.

AXK2ForTokenClassification

kelas transformers.AXK2ForTokenClassification

< >

( 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] ) → TokenClassifierOutput

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.FloatTensor 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

←A.X-K1 AFMoE→