# BioGPT

[BioGPT](https://huggingface.co/papers/2210.10341) — это генеративная модель Transformer, основанная на [GPT-2](./gpt2) и обученная на 15 миллионах аннотаций PubMed. Она предназначена для задач в области биомедицинской лингвистики.

Все исходные контрольные точки BioGPT можно найти в организации [Microsoft](https://huggingface.co/microsoft?search_models=biogpt).

> [!TIP]
> Щёлкните по моделям BioGPT в боковой панели справа, чтобы увидеть дополнительные примеры применения BioGPT к различным языковым задачам.

Приведённый ниже пример показывает, как генерировать биомедицинский текст с помощью [Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoModel), а также из командной строки.

```python
from transformers import pipeline

generator = pipeline(
    task="text-generation",
    model="microsoft/biogpt",
    device=0,
)
result = generator("Ibuprofen is best used for", truncation=True, max_length=50, do_sample=True)[0]["generated_text"]
print(result)
```

```python
import torch

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/biogpt")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "microsoft/biogpt",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)

input_text = "Ibuprofen is best used for"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    generated_ids = model.generate(**inputs, max_length=50)

output = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(output)
```

Квантование снижает нагрузку на память при работе с большими моделями, представляя веса в пониженной точности. Подробнее о доступных бэкендах квантования см. в обзоре [Квантование](../quantization/overview).

Приведённый ниже пример использует [bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes) для квантования только весов до 4-битной точности.

```python
import torch

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
    bit_use_double_quant=True
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/BioGPT-Large")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "microsoft/BioGPT-Large",
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto"
)

input_text = "Ibuprofen is best used for"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
    generated_ids = model.generate(**inputs, max_length=50)
output = tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(output)
```

## Примечания

- Добавляйте заполнители (padding) справа, так как BioGPT использует абсолютные позиционные эмбеддинги.
- BioGPT может повторно использовать ранее вычисленные пары ключей и значений для внимания. Доступ к этой функции предоставляется через параметр [past_key_values](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptModel.forward.past_key_values) в `BioGPTModel.forward`.

## BioGptConfig[[transformers.BioGptConfig]]

#### transformers.BioGptConfig[[transformers.BioGptConfig]]

```python
transformers.BioGptConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 42384, hidden_size: int = 1024, num_hidden_layers: int = 24, num_attention_heads: int = 16, intermediate_size: int = 4096, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.1, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1, max_position_embeddings: int = 1024, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-12, scale_embedding: bool = True, use_cache: bool = True, layerdrop: float | int = 0.0, activation_dropout: float | int = 0.0, pad_token_id: int | None = 1, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/biogpt/configuration_biogpt.py#L24)

**Параметры:**

vocab_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `42384`) : Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в `input_ids`.

hidden_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1024`) : Размерность скрытых представлений.

num_hidden_layers (`int`, *необязательный*, по умолчанию `24`) : Количество скрытых слоев в декодере Transformer.

num_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `16`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в декодере Transformer.

intermediate_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `4096`) : Размерность представлений MLP.

hidden_act (`str`, *необязательный*, по умолчанию `gelu`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и т. д.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.1`) : Вероятность dropout для всех полносвязных слоев в эмбеддингах, энкодере и пулере.

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.1`) : Доля dropout для вероятностей внимания.

max_position_embeddings (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1024`) : Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться данная модель.

initializer_range (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.02`) : Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех матриц весов.

layer_norm_eps (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1e-12`) : Значение epsilon, используемое слоями нормализации.

scale_embedding (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Указывает, следует ли масштабировать эмбеддинги, деля их на sqrt(d_model).

use_cache (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Следует ли модели возвращать последние значения внимания key/values (не используется во всех моделях). Актуально только при `config.is_decoder=True` или если модель является генеративной моделью только с декодером.

layerdrop (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Вероятность LayerDrop. Подробнее см. в [статье о LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556).

activation_dropout (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Коэффициент dropout для активаций внутри полносвязного слоя.

pad_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1`) : Идентификатор токена, используемый для выравнивания в словаре.

bos_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Идентификатор токена, используемый для обозначения начала потока в словаре.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*, по умолчанию `2`) : Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре.

tie_word_embeddings (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Связывать ли веса эмбеддингов согласно отображению `tied_weights_keys` модели.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели BioGptModel. Он используется для создания модели Biogpt в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [microsoft/biogpt](https://huggingface.co/microsoft/biogpt)

Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig).

Пример:

```python
>>> from transformers import BioGptModel, BioGptConfig

>>> # Initializing a BioGPT microsoft/biogpt style configuration
>>> configuration = BioGptConfig()

>>> # Initializing a model from the microsoft/biogpt style configuration
>>> model = BioGptModel(configuration)

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

## BioGptTokenizer[[transformers.BioGptTokenizer]]

#### transformers.BioGptTokenizer[[transformers.BioGptTokenizer]]

```python
transformers.BioGptTokenizer(vocab_file, merges_file, unk_token = '<unk>', bos_token = '<s>', eos_token = '</s>', sep_token = '</s>', pad_token = '<pad>', **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/biogpt/tokenization_biogpt.py#L44)

**Параметры:**

vocab_file (`str`) : Путь к файлу словаря.

merges_file (`str`) : Объединяет файл.

unk_token (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"<unk>"`) : Неизвестный токен. Токен, отсутствующий в словаре, не может быть преобразован в ID, вместо этого ему присваивается данный токен.

bos_token (`str`, *optional*, по умолчанию `"<s>"`) : Токен начала последовательности, использовавшийся во время предварительного обучения. Может использоваться в качестве токена классификатора последовательности. При построении последовательности с использованием специальных токенов этот токен не используется для обозначения начала последовательности. Для этой цели применяется токен `cls_token`.

eos_token (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"</s>"`) : Токен конца последовательности. При построении последовательности с использованием специальных токенов этот токен не используется для обозначения конца последовательности. Вместо него применяется токен `sep_token`.

sep_token (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"</s>"`) : Токен-разделитель, который используется при построении последовательности из нескольких последовательностей, например, двух последовательностей для классификации последовательностей или текста и вопроса для ответа на вопросы. Он также используется в качестве последнего токена последовательности, построенной с помощью специальных токенов.

pad_token (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"<pad>"`) : токен, используемый для выравнивания, например, при пакетной обработке последовательностей разной длины.

Создайте токенизатор FAIRSEQ Transformer. Токенизация Moses с последующим применением Byte-Pair Encoding.

Этот токенизатор наследуется от [PreTrainedTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/tokenizer#transformers.PythonBackend), который содержит большинство основных методов. Для получения дополнительной информации об этих методах пользователям следует обратиться к этому суперклассу.

#### save_vocabulary[[transformers.BioGptTokenizer.save_vocabulary]]

```python
save_vocabulary(save_directory: str, filename_prefix: str | None = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/biogpt/tokenization_biogpt.py#L282)

## BioGptModel[[transformers.BioGptModel]]

#### transformers.BioGptModel[[transformers.BioGptModel]]

```python
transformers.BioGptModel(config: BioGptConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/biogpt/modeling_biogpt.py#L321)

**Параметры:**

config ([BioGptConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель Biogpt без дополнительных слоёв, выводящая необработанные скрытые состояния.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.BioGptModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, use_cache: bool | None = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/biogpt/modeling_biogpt.py#L343)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`.

use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`).

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([BioGptConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig)) и входных данных.

Метод forward модели [BioGptModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptModel) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

  Если используется `past_key_values`, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы `(batch_size, 1, hidden_size)`.
- **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если `config.is_encoder_decoder=True`, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. входной параметр `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается, если передано `output_attentions=True` и `config.add_cross_attention=True` или если `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания кросс-внимания декодера, после применения softmax к вниманию, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.

## BioGptForCausalLM[[transformers.BioGptForCausalLM]]

#### transformers.BioGptForCausalLM[[transformers.BioGptForCausalLM]]

```python
transformers.BioGptForCausalLM(config: BioGptConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/biogpt/modeling_biogpt.py#L420)

**Параметры:**

config ([BioGptConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель BioGPT с головкой `language modeling` для дообучения в режиме CLM.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.BioGptForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/biogpt/modeling_biogpt.py#L438)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`.

labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Метки для моделирования языка. Обратите внимание, что метки **сдвинуты** внутри модели, то есть можно установить `labels = input_ids` Индексы выбираются из `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` Все метки, установленные в `-100`, игнорируются (маскируются), потеря вычисляется только для меток в `[0, ..., config.vocab_size]`

use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`).

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Если передано значение типа `int`, вычисляются logits для последних `logits_to_keep` токенов. Если передано `0`, logits вычисляются для всех `input_ids` (специальный случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа `torch.Tensor`, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (одно измерение для batch и длины последовательности).

**Возвращает:** [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([BioGptConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig)) и входных данных.

Метод forward класса [BioGptForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptForCausalLM) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потеря языковой модели (для предсказания следующего токена).
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) — Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса кросс-внимания после softmax-функции внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.
- **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования.

Пример:

```python
```

## BioGptForTokenClassification[[transformers.BioGptForTokenClassification]]

#### transformers.BioGptForTokenClassification[[transformers.BioGptForTokenClassification]]

```python
transformers.BioGptForTokenClassification(config: BioGptConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/biogpt/modeling_biogpt.py#L487)

**Параметры:**

config ([BioGptConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Трансформер Biogpt с головой для классификации токенов (линейный слой поверх выходных скрытых состояний), например, для задач распознавания именованных сущностей (NER).

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.BioGptForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/biogpt/modeling_biogpt.py#L502)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

token_type_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы токенов сегментов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из `[0, 1]`:  - 0 соответствует токену *предложения A*, - 1 соответствует токену *предложения B*.  [Что такое идентификаторы типов токенов?](../glossary#token-type-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size,)`, *необязательный*) : Метки для вычисления функции потерь классификации/регрессии последовательности. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Если `config.num_labels == 1`, вычисляется функция потерь регрессии (среднеквадратичная ошибка), если `config.num_labels > 1` — функция потерь классификации (кросс-энтропия).

use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`).

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

**Возвращает:** [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) или кортеж из `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([BioGptConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig)) и входных данных.

Метод forward класса [BioGptForTokenClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptForTokenClassification) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потери классификации.
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) — Оценки классификации (до SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, BioGptForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/biogpt")
>>> model = BioGptForTokenClassification.from_pretrained("microsoft/biogpt")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

## BioGptForSequenceClassification[[transformers.BioGptForSequenceClassification]]

#### transformers.BioGptForSequenceClassification[[transformers.BioGptForSequenceClassification]]

```python
transformers.BioGptForSequenceClassification(config: BioGptConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/biogpt/modeling_biogpt.py#L571)

**Параметры:**

config ([BioGptConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель BioGpt — трансформер с головой для классификации последовательностей (линейный слой) наверху.

[BioGptForSequenceClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptForSequenceClassification) использует последний токен для выполнения классификации, как и другие каузальные модели (например, GPT-2).

Поскольку классификация выполняется по последнему токену, необходимо знать позицию последнего токена. Если в конфигурации определён `pad_token_id`, то в каждой строке находится последний токен, не являющийся токеном отсечки. Если `pad_token_id` не определён, то просто берётся последнее значение в каждой строке батча. Поскольку при передаче `inputs_embeds` вместо `input_ids` невозможно угадать токены отсечки, выполняется то же самое (берётся последнее значение в каждой строке батча).

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.BioGptForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/biogpt/modeling_biogpt.py#L581)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size,)`, *необязательный*) : Метки для вычисления функции потерь классификации/регрессии последовательности. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Если `config.num_labels == 1`, вычисляется функция потерь регрессии (среднеквадратичная ошибка), если `config.num_labels > 1` — функция потерь классификации (кросс-энтропия).

use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`).

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Если передано значение типа `int`, вычисляются logits для последних `logits_to_keep` токенов. Если передано `0`, logits вычисляются для всех `input_ids` (специальный случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа `torch.Tensor`, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (одно измерение для batch и длины последовательности).

**Возвращает:** `SequenceClassifierOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)`

Объект `SequenceClassifierOutputWithPast` или кортеж из `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([BioGptConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptConfig)) и входных данных.

Метод forward класса [BioGptForSequenceClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/biogpt#transformers.BioGptForSequenceClassification) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потери классификации (или регрессии, если config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.num_labels)`) — Оценки классификации (или регрессии, если config.num_labels==1) до применения SoftMax.
- **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример классификации с одной меткой:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, BioGptForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/biogpt")
>>> model = BioGptForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/biogpt")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = BioGptForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/biogpt", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

Пример многоклассовой классификации:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, BioGptForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/biogpt")
>>> model = BioGptForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/biogpt", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = BioGptForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "microsoft/biogpt", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```