Transformers documentation

A.X-K2

Transformers

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2026-07-24.

A.X-K2

A.X-K2 là mô hình ngôn ngữ lớn chủ lực của SK Telecom. Đây là một bộ giải mã Mixture-of-Experts được xây dựng dựa trên kiến trúc DeepSeek-V3.2 — Multi-head Latent Attention (MLA) kết hợp với DeepSeek Sparse Attention (DSA) — cùng ba cải tiến của SK Telecom:

Sparse Gated Attention (SGA): mỗi lớp chạy một lightning indexer nhẹ để chấm điểm từng query so với các key và chỉ giữ lại top-index_topk vị trí, các vị trí này trở thành một mặt nạ thưa cộng (additive sparse mask) được gộp vào chú ý MLA. Indexer duy trì bộ nhớ đệm key riêng của nó bên cạnh bộ nhớ đệm KV chính (DynamicIndexedLayer / StaticIndexedLayer).
Gated RMSNorm: input_layernorm (mọi lớp) và post_attention_layernorm (các lớp MoE) được bọc bởi một cổng sigmoid phụ thuộc vào đầu vào có bậc thấp, RMSNorm(x) * sigmoid(gate_mlp(RMSNorm(x))).
Cổng đầu ra của Attention: đầu ra của attention được nhân với một cổng sigmoid phụ thuộc vào đầu vào (g_proj) trước khi thực hiện phép chiếu đầu ra. Trong checkpoint được phát hành, cổng này được hợp nhất vào q_b_proj (bố cục vLLM) và được tách ra lại vào thời điểm tải trọng số bởi trình chuyển đổi trọng số.

Routing là sigmoid top-k thông thường (không nhóm) với độ lệch hiệu chỉnh; lớp đầu tiên là dense và các lớp còn lại là MoE (có một chuyên gia dùng chung).

A.X-K2 dựa trên mặt nạ thưa cộng tính tường minh, do đó nó chạy dưới các triển khai chú ý eager và sdpa (attn_implementation="sdpa" là backend mặc định và được khuyến nghị).

Ví dụ dưới đây cho thấy cách tạo văn bản bằng Pipeline hoặc AutoModel.

Pipeline

AutoModel

AXK2Config

lớp transformers.AXK2Config

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

Tham số

vocab_size (int, tuỳ chọn, mặc định là 163840) — Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi input_ids.
hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 2048) — Kích thước của các biểu diễn ẩn.
intermediate_size (int, tùy chọn, mặc định là 5120) — Kích thước của các biểu diễn MLP.
moe_intermediate_size (int, tùy chọn, mặc định là 512) — Kích thước trung gian của các MLP chuyên gia được định tuyến.
num_hidden_layers (int, tùy chọn, mặc định là 48) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
num_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 32) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer.
num_key_value_heads (int, tùy chọn, mặc định là 32) — Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếu num_key_value_heads=num_attention_heads, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếu num_key_value_heads=1 mô hình sẽ sử dụng Multi Query Attention (MQA), ngược lại sẽ sử dụng GQA. Khi chuyển đổi checkpoint multi-head sang checkpoint GQA, mỗi nhóm key và value head nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các head gốc trong nhóm đó. Để biết thêm chi tiết, hãy xem bài báo này. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là num_attention_heads.
n_shared_experts (int, tùy chọn, mặc định là 1) — Số lượng chuyên gia dùng chung.
n_routed_experts (int, tùy chọn, mặc định là 128) — Số lượng chuyên gia được định tuyến.
output_router_logits (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Xác định xem có nên trả về router logits từ mô hình hay không. Bật tùy chọn này cũng cho phép mô hình xuất ra tổn thất bổ trợ, bao gồm tổn thất cân bằng tải và router z-loss.
routed_scaling_factor (float, tùy chọn, mặc định là 2.5) — Hệ số tỷ lệ cho các chuyên gia được định tuyến.
kv_lora_rank (int, tùy chọn, mặc định là 128) — Rank của các ma trận LoRA cho các phép chiếu key và value.
q_lora_rank (int, tùy chọn, mặc định là 384) — Rank của các ma trận LoRA cho phép chiếu query.
qk_rope_head_dim (int, tùy chọn, mặc định là 32) — Kích thước của các đầu query/key sử dụng nhúng vị trí quay (rotary position embeddings).
v_head_dim (int, tùy chọn, mặc định là 64) — Kích thước của các đầu value.
qk_nope_head_dim (int, tùy chọn, mặc định là 64) — Kích thước của các đầu query/key không sử dụng nhúng vị trí quay (rotary position embeddings).
n_group (int, tuỳ chọn) — Số lượng nhóm chuyên gia cho định tuyến nhóm, được sử dụng bởi các bản phát hành A.X-K2 lớn hơn. None (mặc định của A.X-K2-Light) định tuyến trên tất cả các chuyên gia mà không có ràng buộc nhóm.
topk_group (int, tùy chọn) — Số lượng nhóm chuyên gia mà việc chọn top-k bị giới hạn khi n_group được đặt.
num_experts_per_tok (int, tuỳ chọn, mặc định là 8) — Số lượng chuyên gia để định tuyến mỗi token. Đây là giá trị top-k cho việc định tuyến chọn token.
norm_topk_prob (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên chuẩn hóa trọng số của các chuyên gia được định tuyến hay không.
hidden_act (str, tùy chọn, mặc định là silu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
max_position_embeddings (int, tùy chọn, mặc định là 131072) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.
initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
rms_norm_eps (float, tùy chọn, mặc định là 1e-06) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms.
use_cache (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem mô hình có nên trả về các chú ý key/values cuối cùng hay không (không được sử dụng bởi tất cả các mô hình). Chỉ liên quan nếu config.is_decoder=True hoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder.
pad_token_id (int, tùy chọn) — Token id được sử dụng để đệm trong từ vựng.
bos_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 163691) — Token id được sử dụng cho beginning-of-stream trong bảng từ vựng.
eos_token_id (Union[int, list[int]], tùy chọn, mặc định là 163691) — Token id được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.
tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.
rope_parameters (dict, tùy chọn) — Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị cho rope_theta và tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE với max_position_embeddings dài hơn.
mlp_layer_types (list, tùy chọn) — Mẫu loại MLP cho từng lớp ("dense" hoặc "sparse"). Được suy ra từ các kwargs (legacy) first_k_dense_replace / moe_layer_freq khi không được cung cấp.
attention_bias (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có sử dụng bias trong các lớp chiếu query, key, value và output trong quá trình tự chú ý hay không.
attention_dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
index_topk (int, tùy chọn, mặc định là 2048) — Số lượng token hàng đầu được bộ chỉ mục chọn cho chú ý thưa.
index_head_dim (int, tùy chọn, mặc định là 128) — Kích thước đầu cho các phép chiếu indexer (DSA).
index_n_heads (int, tùy chọn, mặc định là 16) — Số lượng heads cho các phép chiếu indexer (DSA).
head_dim (int, tùy chọn, mặc định là 64) — Kích thước chiều của đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads
layer_types (list[str], tùy chọn) — Một danh sách ánh xạ rõ ràng từng chỉ số lớp với kiểu lớp tương ứng. Nếu không được cung cấp, danh sách này sẽ được tạo tự động dựa trên các giá trị cấu hình.
gated_norm_rank (int, tuỳ chọn, mặc định là 16) — Rank của nút thắt cổ chai cho cổng phụ thuộc vào đầu vào có rank thấp được sử dụng bởi AXK2GatedRMSNorm. Cổng này bao bọc input_layernorm trên mọi lớp và post_attention_layernorm trên các lớp MoE.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một AXK2Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Axk2 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của skt/A.X-K2

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

>>> from transformers import AXK2Config, AXK2Model

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

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

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

AXK2Model

lớp transformers.AXK2Model

< source >

( config: AXK2Config )

Tham số

config (AXK2Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Mô hình Axk2 thuần túy, xuất ra các hidden-state thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

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

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

MoeModelOutputWithPast hoặc tuple(torch.FloatTensor)

Một MoeModelOutputWithPast hoặc một tuple của torch.FloatTensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (AXK2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của AXK2Model ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

last_hidden_state (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.
past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu config.is_encoder_decoder=True trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.FloatTensor (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (tuple(torch.FloatTensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Bộ tuple của torch.FloatTensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.
router_logits (tuple(torch.FloatTensor), tùy chọn, được trả về khi truyền output_router_probs=True và config.add_router_probs=True hoặc khi config.output_router_probs=True) — Bộ tuple của torch.FloatTensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, num_experts).

Logits thô (sau softmax) được tính bởi các router MoE, các thuật ngữ này được sử dụng để tính toán tổn thất bổ trợ cho các mô hình Mixture of Experts.

AXK2ForCausalLM

lớp transformers.AXK2ForCausalLM

< source >

( config: AXK2Config )

Tham số

config (AXK2Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Mô hình Axk2 cho mô hình hóa ngôn ngữ nhân quả.

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

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có che (masked language modeling loss). Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.vocab_size] hoặc -100 (xem docstring của input_ids). Các token có chỉ số được đặt thành -100 sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là 0) — Nếu là int, tính logits cho logits_to_keep token cuối. Nếu là 0, tính logits cho tất cả input_ids (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là torch.Tensor, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).

Trả về

MoeCausalLMOutputWithPast hoặc tuple(torch.FloatTensor)

Một MoeCausalLMOutputWithPast hoặc một tuple của torch.FloatTensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (AXK2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của AXK2ForCausalLM ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

loss (torch.FloatTensor có shape (1,), optional, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).
logits (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token từ vựng trước SoftMax).
aux_loss (torch.FloatTensor, tuỳ chọn, được trả về khi output_router_logits=True được truyền vào hoặc khi config.output_router_logits=True, và mô hình huấn luyện router của nó với tổn thất cân bằng tải) — Tổn thất phụ cân bằng tải cho các module thưa. Các mô hình cân bằng chuyên gia của chúng bằng router bias thay thế (DeepSeek-V3 và các kiến trúc phái sinh từ nó) sẽ trả về None tại đây trong khi vẫn trả về router_logits.
router_logits (tuple(torch.FloatTensor), tùy chọn, được trả về khi truyền output_router_logits=True hoặc khi config.output_router_logits=True) — Tuple của torch.FloatTensor (một cho mỗi lớp thưa) có hình dạng (batch_size * sequence_length, num_experts).

Logits thô của router được tính toán bởi các router MoE. Chúng có thể được sử dụng để tính toán tổn thất cân bằng tải hoặc để kiểm tra cách các token được phân phối đến các chuyên gia.
past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.FloatTensor (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (tuple(torch.FloatTensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Bộ tuple của torch.FloatTensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ:

>>> from transformers import AutoTokenizer, AXK2ForCausalLM

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

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."

AXK2ForSequenceClassification

lớp transformers.AXK2ForSequenceClassification

< source >

( config )

forward

< source >

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

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
past_key_values (Cache, tùy chọn) — Các hidden-states đã được tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc độ giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size,), tùy chọn) — Nhãn để tính loss cho phân loại/hồi quy chuỗi. Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.num_labels - 1]. Nếu config.num_labels == 1, loss hồi quy sẽ được tính (Mean-Square loss). Nếu config.num_labels > 1, loss phân loại sẽ được tính (Cross-Entropy).
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

SequenceClassifierOutputWithPast

Phương thức forward của GenericForSequenceClassification ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

AXK2ForTokenClassification

lớp transformers.AXK2ForTokenClassification

< source >

( config )

forward

< source >

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
past_key_values (Cache, tùy chọn) — Các hidden-states đã được tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc độ giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn để tính toán loss phân loại token. Các chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.num_labels - 1].
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

TokenClassifierOutput

Phương thức forward của GenericForTokenClassification ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

Update on GitHub

←A.X-K1 AFMoE→