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GraniteMoe

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Este modelo se publicó en HF papers el 23 de agosto de 2024 y se contribuyó a Hugging Face Transformers el 20 de septiembre de 2024.

GraniteMoe

FlashAttention SDPA

Resumen

El modelo GraniteMoe fue propuesto en Power Scheduler: A Batch Size and Token Number Agnostic Learning Rate Scheduler por Yikang Shen, Matthew Stallone, Mayank Mishra, Gaoyuan Zhang, Shawn Tan, Aditya Prasad, Adriana Meza Soria, David D. Cox y Rameswar Panda.

PowerMoE-3B es un modelo de lenguaje de 3B de Mixture-of-Experts disperso (sMoE) entrenado con el programador de tasa de aprendizaje Power. Activa de forma dispersa 800M de parámetros para cada token. Se entrena con una mezcla de conjuntos de datos de código abierto y propietarios. PowerMoE-3B ha mostrado resultados prometedores en comparación con otros modelos densos con 2x parámetros activados en diversos benchmarks, incluyendo selección múltiple de lenguaje natural, generación de código y razonamiento matemático.

El resumen del artículo es el siguiente:

Encontrar la tasa de aprendizaje óptima para el preentrenamiento de modelos de lenguaje es una tarea desafiante. Esto se debe no solo a la compleja correlación entre la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote, el número de tokens de entrenamiento, el tamaño del modelo y otros hiperparámetros, sino también a que realizar una búsqueda de hiperparámetros para modelos de lenguaje grandes con miles de millones o billones de parámetros es prohibitivamente costoso. Estudios recientes proponen utilizar modelos proxy pequeños y corpus pequeños para realizar búsquedas de hiperparámetros y trasladar los parámetros óptimos a modelos grandes y corpus grandes. Si bien la transferibilidad en cero disparos está demostrada teórica y empíricamente para hiperparámetros relacionados con el tamaño del modelo, como la profundidad y el ancho, la transferencia en cero disparos de un corpus pequeño a uno grande está poco explorada. En este artículo, estudiamos la correlación entre la tasa de aprendizaje óptima, el tamaño del lote y el número de tokens de entrenamiento para el programador WSD propuesto recientemente. Después de miles de experimentos pequeños, encontramos una relación de ley de potencia entre las variables y demostramos su transferibilidad entre diferentes tamaños de modelo. Basándonos en esta observación, proponemos un nuevo programador de tasa de aprendizaje, el programador Power, que es agnóstico respecto al número de tokens de entrenamiento y al tamaño del lote. Los experimentos muestran que combinar el programador Power con la parametrización de actualización máxima (\mup) puede lograr consistentemente un rendimiento impresionante con un solo conjunto de hiperparámetros, independientemente del número de tokens de entrenamiento, el tamaño del lote, el tamaño del modelo e incluso la arquitectura del modelo. Nuestros modelos densos y MoE de 3B entrenados con el programador Power logran un rendimiento comparable al de los modelos de lenguaje pequeños de última generación. Hacemos disponible en código abierto estos modelos preentrenados.

Consejos:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


model_path = "ibm/PowerMoE-3b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

# drop device_map if running on CPU
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
model.eval()

# change input text as desired
prompt = "Write a code to find the maximum value in a list of numbers."

# tokenize the text
input_tokens = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
# generate output tokens
output = model.generate(**input_tokens, max_new_tokens=100)
# decode output tokens into text
output = tokenizer.batch_decode(output)
# loop over the batch to print, in this example the batch size is 1
for i in output:
    print(i)

Este modelo fue aportado por mayank-mishra.

GraniteMoeConfig

clase transformers.GraniteMoeConfig

< >

( 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 = 32000hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 11008num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int | None = Nonehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 2048initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int | None = 0.0embedding_multiplier: float | int | None = 1.0logits_scaling: float | int | None = 1.0residual_multiplier: float | int | None = 1.0attention_multiplier: float | int | None = 1.0num_local_experts: int | None = 8num_experts_per_tok: int | None = 2output_router_logits: bool | None = Falserouter_aux_loss_coef: float | None = 0.001 )

Parámetros

  • vocab_size (int, opcional, valor predeterminado 32000) — Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante input_ids.
  • hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 4096) — Dimensión de las representaciones ocultas.
  • intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 11008) — Dimensión de las representaciones del MLP.
  • num_hidden_layers (int, opcional, valor predeterminado 32) — Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 32) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opcional) — Este es el número de cabezas de key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); si num_key_value_heads=1, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head en un checkpoint GQA, cada cabeza de key y value del grupo debe construirse mediante el promedio (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta este artículo. Si no se especifica, el valor predeterminado será num_attention_heads.
  • hidden_act (str, opcional, valor predeterminado silu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • max_position_embeddings (int, opcional, valor predeterminado 2048) — La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo.
  • initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
  • rms_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-06) — El epsilon utilizado por las capas de normalización rms.
  • use_cache (bool, opcional, valor predeterminado True) — Indica si el modelo debe devolver las últimas claves/valores de atención (no utilizado por todos los modelos). Solo es relevante si config.is_decoder=True o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador.
  • pad_token_id (int, opcional) — Id del token utilizado para el relleno en el vocabulario.
  • bos_token_id (int, opcional, valor predeterminado 1) — Id del token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional, valor predeterminado 2) — Identificador de token utilizado para el fin de secuencia en el vocabulario.
  • tie_word_embeddings (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeo tied_weights_keys del modelo.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para rope_theta y, opcionalmente, parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con max_position_embeddings más largos.
  • attention_bias (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención.
  • attention_dropout (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención.
  • embedding_multiplier (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 1.0) — Factor de escala aplicado a los embeddings de palabras. Se utiliza para escalar los embeddings en relación con el tamaño oculto.
  • logits_scaling (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 1.0) — Factor de escala aplicado a los logits de salida antes de calcular la distribución de probabilidad.
  • residual_multiplier (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 1.0) — Factor de escala aplicado a las conexiones residuales.
  • attention_multiplier (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 1.0) — Factor de escala aplicado a los pesos de atención.
  • num_local_experts (int, opcional, valor predeterminado 8) — Número de expertos locales en cada dispositivo. num_experts debe ser divisible entre num_local_experts.
  • num_experts_per_tok (int, opcional, valor predeterminado 2) — Número de expertos a los que enrutar cada token. Este es el valor top-k para el enrutamiento de selección de tokens.
  • output_router_logits (bool, opcional, valor predeterminado False) — Indica si el modelo debe devolver los logits del router. Habilitar esta opción también permite que el modelo devuelva la pérdida auxiliar, que incluye la pérdida de equilibrio de carga y la pérdida z del router.
  • router_aux_loss_coef (float, opcional, valor predeterminado 0.001) — Coeficiente de la pérdida auxiliar de equilibrado de carga. Se utiliza para penalizar el enrutamiento desigual de expertos en modelos MoE.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un GraniteMoeModel. Se utiliza para instanciar un modelo Granitemoe según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de ibm-granite/granite-speech-3.2-8b

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

>>> from transformers import GraniteMoeModel, GraniteMoeConfig

>>> # Initializing a GraniteMoe granitemoe-3b style configuration
>>> configuration = GraniteMoeConfig()

>>> # Initializing a model from the granitemoe-7b style configuration
>>> model = GraniteMoeModel(configuration)

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

GraniteMoeModel

clase transformers.GraniteMoeModel

< >

( config: GraniteMoeConfig )

Parámetros

  • config (GraniteMoeConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Granitemoe básico que emite estados ocultos sin ningún cabezal específico en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

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)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).

Devuelve

MoeModelOutputWithPast o tuple(torch.FloatTensor)

Un MoeModelOutputWithPast o una tupla de torch.FloatTensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (GraniteMoeConfig) y las entradas.

El método forward de GraniteMoeModel sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  • past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

    Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_probs=True y config.add_router_probs=True o cuando config.output_router_probs=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits crudos del enrutador (post-softmax) que se calculan mediante los enrutadores de MoE; estos términos se utilizan para calcular la pérdida auxiliar en los modelos Mixture of Experts.

GraniteMoeForCausalLM

clase transformers.GraniteMoeForCausalLM

< >

( config: GraniteMoeConfig )

Parámetros

  • config (GraniteMoeConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Granitemoe para el modelado de lenguaje causal.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

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] = Noneoutput_router_logits: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en [0, ..., config.vocab_size] o ser -100 (ver la docstring de input_ids). Los tokens con índices establecidos en -100 se ignoran (enmascarados); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en [0, ..., config.vocab_size].
  • output_router_logits (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los logits de todos los routers. Son útiles para calcular la pérdida del router y no deben devolverse durante la inferencia.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, valor predeterminado 0) — Si es un int, calcula los logits para los últimos logits_to_keep tokens. Si es 0, calcula los logits para todos los input_ids (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos solo para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un torch.Tensor, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).

Devuelve

MoeCausalLMOutputWithPast o tuple(torch.FloatTensor)

Un MoeCausalLMOutputWithPast o una tupla de torch.FloatTensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (None) y las entradas.

El método forward de GraniteMoeForCausalLM sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.FloatTensor de forma (1,), opcional, devuelta cuando se proporciona labels) — Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).

  • logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).

  • aux_loss (torch.FloatTensor, opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True, y el modelo entrena su router con una pérdida de equilibrio de carga) — Pérdida auxiliar de equilibrio de carga para los módulos dispersos. Los modelos que equilibran sus expertos con un sesgo del router en su lugar (DeepSeek-V3 y las arquitecturas derivadas de él) devuelven None aquí, aunque siguen devolviendo router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa dispersa) de forma (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logits crudos del router calculados por los routers de MoE. Se pueden utilizar para calcular una pérdida de equilibrado de carga o para inspeccionar cómo se distribuyen los tokens entre los expertos.

  • past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

    Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, GraniteMoeForCausalLM

>>> model = GraniteMoeForCausalLM.from_pretrained("ibm/PowerMoE-3b")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ibm/PowerMoE-3b")

>>> 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."
Update on GitHub

←Granite GraniteMoeHybrid→