Transformers documentation
EXAONE 4.5
이 모델은 2026-04-09에 HF papers에 게시되었으며, 2026-05-04에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.
EXAONE 4.5
개요
EXAONE 4.5 모델은 LG AI Research에서 개발한 최초의 오픈 웨이트 비전 언어 모델입니다. 기존 EXAONE 4.0 프레임워크에 전용 시각 인코더를 통합하여 모델의 기능을 멀티모달리티 방향으로 확장했습니다. EXAONE 4.5는 시각 인코더의 12억 개 매개변수를 포함하여 총 330억 개의 매개변수를 갖추고 있습니다. EXAONE 4.5는 이전 언어 모델에서 이어받은 강력한 언어 능력을 바탕으로, 일반 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 달성하는 동시에 문서 이해와 한국어 맥락 추론에서는 유사한 크기의 SOTA 모델을 능가합니다.
EXAONE 4.5는 EXAONE 4.0의 기반 위에 여러 가지 주요 개선 사항을 추가했습니다. 어휘 크기가 153,600으로 확장되었으며, 컨텍스트 윈도우는 최대 256K 토큰까지 지원합니다. 또한, Multi-Token Prediction(MTP) 메커니즘이 도입되어 모델의 성능이 한층 더 향상되었습니다.
자세한 내용은 기술 보고서, 블로그 및 GitHub를 참고하세요.
양자화 버전을 포함한 모든 모델 가중치는 Huggingface Collections에서 사용할 수 있습니다.
사용 팁
기대하는 성능을 달성하려면 다음 구성을 사용하는 것을 권장합니다:
- 일반적인 용도로는
temperature=1.0,top_p=0.95,presence_penalty=1.5사용을 권장합니다.- OCR/문서 관련 작업 및 한국어 입력의 경우
temperature=0.6,top_p=0.95,presence_penalty=1.5,top_k=20사용을 권장합니다.- 텍스트 전용 입력의 경우
temperature=1.0,top_p=0.95사용을 권장합니다.- EXAONE-4.0과 달리 EXAONE 4.5는 기본적으로
enable_thinking=True를 사용합니다. 따라서 비추론(non-reasoning) 모드를 사용하려면enable_thinking=False로 설정해야 합니다.- EXAONE 4.5는
\boxed{}형식을 사용하여 질문에 답하는 것을 선호합니다. 더 정확한 파싱을 위해 해당 형식 지시문과 함께 이 형식을 사용하는 것을 권장합니다.
정확한 결과가 필요한 작업에는 EXAONE 4.5 모델을 reasoning mode로 실행할 수 있으며, 정확도보다 지연 시간이 더 중요한 작업에는 EXAONE 4.5 모델을 non-reasoning mode로 실행할 수 있습니다.
EXAONE 4.5 모델을 추론(reasoning) 모드로 사용하는 예제 코드입니다:
import torch
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
from transformers.image_utils import load_image
model_id = "LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
model_id,
device_map="auto",
)
image_url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
image = load_image(image_url)
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "image", "image": image_url},
{"type": "text", "text": "Describe the image."},
],
}
]
text = processor.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
enable_thinking=True, # default: True
)
inputs = processor(
text=[text],
images=[image],
padding=True,
return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
generated_text = processor.batch_decode(
generated_ids[:, inputs["input_ids"].shape[-1]:],
skip_special_tokens=True,
)[0]
print(generated_text)Exaone4_5_Config
클래스 transformers.Exaone4_5_Config
< 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 = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 67video_token_id: int = 68tie_word_embeddings: bool = False )
매개변수
- text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], 선택) — 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다. - vision_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], 선택) — 비전 백본의 config 객체 또는 사전입니다. - image_token_id (
int, 선택 사항, 기본값67) — 입력 이미지용으로 플레이스홀더로 사용되는 이미지 토큰 인덱스입니다. - video_token_id (
int, 선택 사항, 기본값68) — 입력 비디오를 위한 플레이스홀더로 사용되는 비디오 토큰 인덱스입니다. - tie_word_embeddings (
bool, 선택, 기본값False) — 모델의tied_weights_keys매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.
이것은 Exaone4_5_Model의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Exaone4 5 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B와 유사한 설정이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
Exaone4_5_VisionConfig
클래스 transformers.Exaone4_5_VisionConfig
< 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 = Nonedepth: int = 32hidden_size: int = 3584hidden_act: str = 'silu'intermediate_size: int = 3420num_heads: int = 16in_channels: int = 3patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14spatial_merge_size: int = 2temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2window_size: int = 112out_hidden_size: int = 3584fullatt_block_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (7, 15, 23, 31)initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = Nonenum_key_value_heads: int = 8 )
매개변수
- depth (
int, 선택 사항, 기본값32) — 비전 인코더의 Transformer 레이어 수입니다. - hidden_size (
int, 선택 사항, 기본값3584) — 숨겨진 표현의 차원입니다. - hidden_act (
str, 선택 사항, 기본값silu) — 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어,"gelu","relu","silu"등이 있습니다. - intermediate_size (
int, 선택 사항, 기본값3420) — MLP 표현의 차원입니다. - num_heads (
int, 선택 사항, 기본값16) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다. - in_channels (
int, 선택 사항, 기본값3) — 입력 채널의 수입니다. - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], 선택 사항, 기본값14) — 각 패치의 크기(해상도)입니다. - spatial_merge_size (
int, 선택 사항, 기본값2) — 인접한 패치를 병합하여 시각 토큰의 수를 줄이는 데 사용되는 공간 병합 윈도우의 크기입니다. - temporal_patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], 선택 사항, 기본값2) — 비디오 입력에 사용되는 3D 패치 임베딩에서 적용되는 시간적 패치 크기입니다. - window_size (
int, 선택 사항, 기본값 11) — 윈도우의 크기. - out_hidden_size (
int, 선택 사항, 기본값 3584) — 비전 모델의 출력 hidden size입니다. - fullatt_block_indexes (
int, 선택 사항, 기본값[7, 15, 23, 31]) — 풀 어텐션을 사용하는 레이어의 인덱스 - 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. - num_key_value_heads (
int, 선택 사항, 기본값8) — Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다.num_key_value_heads=num_attention_heads이면 모델은 Multi Head Attention(MHA)을 사용하고,num_key_value_heads=1이면 Multi Query Attention(MQA)을 사용하며, 그 외에는 GQA를 사용합니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 평균 풀링(meanpooling)하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 이 논문을 참고하세요. 지정하지 않으면num_attention_heads가 기본값으로 사용됩니다.
이것은 Exaone4_5_Model의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Exaone4 5 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B와 유사한 설정이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
Exaone4_5_Processor
class transformers.Exaone4_5_Processor
< source >( image_processor = Nonetokenizer = Nonevideo_processor = Nonechat_template = None**kwargs )
이미지 프로세서, 토크나이저, 비디오 프로세서를 단일 프로세서로 묶는 Exaone4_5_Processor를 생성합니다.
Exaone4_5_Processor는 Qwen2VLImageProcessor, tokenizer_class, Qwen2VLVideoProcessor의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 ~Qwen2VLImageProcessor, ~tokenizer_class, ~Qwen2VLVideoProcessor를 참고하세요.
post_process_image_text_to_text
< source >( generated_outputsskip_special_tokens = Trueclean_up_tokenization_spaces = False**kwargs ) → list[str]
매개변수
- generated_outputs (
torch.Tensor또는np.ndarray) —generate함수의 출력입니다. 출력은(batch_size, sequence_length)또는(sequence_length,)형태의 텐서로 예상됩니다. - skip_special_tokens (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 출력에서 특수 토큰을 제거할지 여부입니다. 토크나이저의batch_decode메서드에 전달되는 인자입니다. - clean_up_tokenization_spaces (
bool, 선택, 기본값False) — 토큰화 공백을 정리할지 여부입니다. 토크나이저의batch_decode메서드에 전달되는 인자입니다. - **kwargs —
토크나이저의
batch_decode method에 전달할 추가 인자.
반환값
list[str]
복호화된 텍스트.
모델의 출력을 후처리하여 텍스트를 디코딩합니다.
Exaone4_5_VisionModel
class transformers.Exaone4_5_VisionModel
< source >( config: Exaone4_5_VisionConfig*inputs**kwargs )
forward
< source >( hidden_states: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → torch.Tensor
Exaone4_5_Model
class transformers.Exaone4_5_Model
< source >( config: Exaone4_5_Config )
매개변수
- config (Exaone4_5_Config) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하면 모델에 연결된 가중치는 로드되지 않으며 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
Exaone4 5 모델은 특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 기본 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] = 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 = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast 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.
- 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). - pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택 사항) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 Qwen2VLImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Qwen2VLImageProcessor.call()를 참조하세요 (Exaone4_5_Processor는 이미지 처리에 Qwen2VLImageProcessor를 사용합니다). - pixel_values_videos (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), 선택 사항) — 입력 비디오에 해당하는 텐서입니다. 비디오의 픽셀 값은 Qwen2VLVideoProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Qwen2VLVideoProcessor.call()를 참조하세요 (Exaone4_5_Processor는 비디오 처리에 Qwen2VLVideoProcessor를 사용합니다). - image_grid_thw (
torch.LongTensor, shape(num_images, 3), 선택 사항) — LLM에서 각 이미지의 feature shape에 대한 시간, 높이, 너비입니다. - video_grid_thw (
torch.LongTensor, shape(num_videos, 3), 선택 사항) — LLM에서 각 비디오의 feature shape에 해당하는 시간, 높이, 너비입니다. - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 선택 사항) — 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 딕셔너리입니다. 각 인코딩된 출력은 (pooler_output, 선택 사항:last_hidden_states, 선택 사항:hidden_states, 선택 사항:attentions)pooler_output의 형태가(batch_size, sequence_length, hidden_size)인 선택 사항)으로 구성된 튜플이며, 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩에 병합한 시퀀스입니다.
반환값
BaseModelOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPast (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(Exaone4_5_Config)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
Exaone4_5_Model의 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.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.past_key_values가 사용되면,(batch_size, 1, hidden_size)형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.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, 그리고
config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력past_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.
Exaone4_5_ForConditionalGeneration
EXAONE 4.5의 주요 조건 생성 클래스입니다.
참고: Qwen2VL과 달리, EXAONE 4.5의 비전 인코더는 2D 회전 위치 임베딩(2D-RoPE)을 사용하며, 멀티모달 스택 전반에 걸쳐 그룹 쿼리 어텐션(GQA) 구조를 채택합니다.
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 = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**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.
- 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). - pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택 사항) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 Qwen2VLImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Qwen2VLImageProcessor.call()를 참조하세요 (Exaone4_5_Processor는 이미지 처리에 Qwen2VLImageProcessor를 사용합니다). - pixel_values_videos (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), 선택 사항) — 입력 비디오에 해당하는 텐서입니다. 비디오의 픽셀 값은 Qwen2VLVideoProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 Qwen2VLVideoProcessor.call()를 참조하세요 (Exaone4_5_Processor는 비디오 처리에 Qwen2VLVideoProcessor를 사용합니다). - image_grid_thw (
torch.LongTensor, shape(num_images, 3), 선택 사항) — LLM에서 각 이미지의 feature shape에 대한 시간, 높이, 너비입니다. - video_grid_thw (
torch.LongTensor, shape(num_videos, 3), 선택 사항) — LLM에서 각 비디오의 feature shape에 해당하는 시간, 높이, 너비입니다. - 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. - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 선택 사항) — 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 딕셔너리입니다. 각 인코딩된 출력은 (pooler_output, 선택 사항:last_hidden_states, 선택 사항:hidden_states, 선택 사항:attentions)pooler_output의 형태가(batch_size, sequence_length, hidden_size)인 선택 사항)으로 구성된 튜플이며, 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩에 병합한 시퀀스입니다.
반환값
CausalLMOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 CausalLMOutputWithPast입니다. 구성(Exaone4_5_Config)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하며, return_dict=False가 전달되거나 config.return_dict=False인 경우에도 동일합니다.
Exaone4_5_ForConditionalGeneration의 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 AutoProcessor, Exaone4_5_ForConditionalGeneration
>>> import torch
>>> model = Exaone4_5_ForConditionalGeneration.from_pretrained("LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B")
>>> messages = [
... {
... "role": "user",
... "content": [
... {"type": "image", "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
... {"type": "text", "text": "Describe the image."},
... ],
... }
... ]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
... messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt"
... )
>>> inputs = {k: v.to(model.device) if isinstance(v, torch.Tensor) else v for k, v in inputs.items()}
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)