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Blenderbot
概述
Blender 聊天机器人模型由 Stephen Roller, Emily Dinan, Naman Goyal, Da Ju, Mary Williamson, Yinhan Liu, Jing Xu, Myle Ott, Kurt Shuster, Eric M. Smith, Y-Lan Boureau, Jason Weston 于 2020 年 4 月 30 日在论文 《构建开放域聊天机器人的秘诀》 中提出。
论文摘要如下：
摘要内容：构建开放域聊天机器人是机器学习研究中一个具有挑战性的领域。虽然先前的工作表明，扩大神经网络模型的参数数量和训练数据规模可以改善结果，但我们发现，其他因素对于高性能聊天机器人同样重要。良好的对话需要专家级对话者无缝融合多种技能：提供引人入胜的话题、倾听对话伙伴、适当地展示知识、同理心和个性，同时保持一致的人格。我们证明，当给予适当的训练数据和选择合适的生成策略时，大规模模型可以学习这些技能。我们构建了具有 9000 万、27 亿和 94 亿参数的变体模型，并公开了我们的模型和代码。人工评估显示，在多轮对话中，我们的最佳模型在参与度和人性化方面优于现有方法。然后，我们通过分析模型的失败案例来讨论这项工作的局限性。
此模型由 sshleifer 贡献。作者的代码可以在 这里 找到。
使用技巧和示例
Blenderbot 是一个使用绝对位置嵌入的模型，因此通常建议在输入的右侧而不是左侧进行填充。
一个示例
>>> from transformers import BlenderbotTokenizer, BlenderbotForConditionalGeneration
>>> mname = "facebook/blenderbot-400M-distill"
>>> model = BlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)
>>> tokenizer = BlenderbotTokenizer.from_pretrained(mname)
>>> UTTERANCE = "My friends are cool but they eat too many carbs."
>>> inputs = tokenizer([UTTERANCE], return_tensors="pt")
>>> reply_ids = model.generate(**inputs)
>>> print(tokenizer.batch_decode(reply_ids))
["<s> That's unfortunate. Are they trying to lose weight or are they just trying to be healthier?</s>"]实现说明
- Blenderbot 使用标准的基于 seq2seq 模型 transformer 的架构。
- 可用的检查点可以在 模型中心 找到。
- 这是*默认的* Blenderbot 模型类。然而，一些较小的检查点，例如 `facebook/blenderbot_small_90M`，具有不同的架构，因此应与 BlenderbotSmall 一起使用。
资源
BlenderbotConfig
class transformers.BlenderbotConfig
< 源文件 >( vocab_size = 8008 max_position_embeddings = 128 encoder_layers = 2 encoder_ffn_dim = 10240 encoder_attention_heads = 32 decoder_layers = 24 decoder_ffn_dim = 10240 decoder_attention_heads = 32 encoder_layerdrop = 0.0 decoder_layerdrop = 0.0 use_cache = True is_encoder_decoder = True activation_function = 'gelu' d_model = 2560 dropout = 0.1 attention_dropout = 0.0 activation_dropout = 0.0 init_std = 0.02 decoder_start_token_id = 1 scale_embedding = False pad_token_id = 0 bos_token_id = 1 eos_token_id = 2 encoder_no_repeat_ngram_size = 3 forced_eos_token_id = 2 **kwargs )
参数
- vocab_size (
int, 可选, 默认为 50265) — Blenderbot 模型的词汇表大小。定义了在调用 BlenderbotModel 或 TFBlenderbotModel 时传递的 `inputs_ids` 可以表示的不同标记的数量。 - d_model (
int, 可选, 默认为 1024) — 层和池化层的维度。 - encoder_layers (
int, 可选, 默认为 12) — 编码器层数。 - decoder_layers (
int, 可选, 默认为 12) — 解码器层数。 - encoder_attention_heads (
int, 可选, 默认为 16) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数量。 - decoder_attention_heads (
int, 可选, 默认为 16) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - decoder_ffn_dim (
int, 可选, 默认为 4096) — 解码器中“中间”层（通常称为前馈层）的维度。 - encoder_ffn_dim (
int, 可选, 默认为 4096) — 解码器中“中间”层（通常称为前馈层）的维度。 - activation_function (
str或function, 可选, 默认为"gelu") — 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。如果为字符串，支持"gelu","relu","silu"和"gelu_new"。 - dropout (
float, 可选, 默认为 0.1) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的丢弃概率。 - attention_dropout (
float, 可选, 默认为 0.0) — 注意力概率的丢弃率。 - activation_dropout (
float, 可选, 默认为 0.0) — 全连接层内激活函数的丢弃率。 - max_position_embeddings (
int, 可选, 默认为 128) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常将其设置为一个较大的值以防万一（例如 512、1024 或 2048）。 - init_std (
float, 可选, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - encoder_layerdrop (
float, 可选, 默认为 0.0) — 编码器的 LayerDrop 概率。更多细节请参阅 [LayerDrop 论文](https://huggingface.co/papers/1909.11556)。 - decoder_layerdrop (
float, 可选, 默认为 0.0) — 解码器的 LayerDrop 概率。更多细节请参阅 [LayerDrop 论文](https://huggingface.co/papers/1909.11556)。 - scale_embedding (
bool, 可选, 默认为False) — 是否通过除以 sqrt(d_model) 来缩放嵌入。 - use_cache (
bool, 可选, 默认为True) — 模型是否应返回最后一个键/值注意力（并非所有模型都使用）。 - forced_eos_token_id (
int, 可选, 默认为 2) — 当达到 `max_length` 时，强制作为最后生成标记的 ID。通常设置为 `eos_token_id`。
这是用于存储 BlenderbotModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个 Blenderbot 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 Blenderbot facebook/blenderbot-3B 架构类似的配置。
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。更多信息请阅读 PretrainedConfig 的文档。
示例
>>> from transformers import BlenderbotConfig, BlenderbotModel
>>> # Initializing a Blenderbot facebook/blenderbot-3B style configuration
>>> configuration = BlenderbotConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the facebook/blenderbot-3B style configuration
>>> model = BlenderbotModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configBlenderbotTokenizer
class transformers.BlenderbotTokenizer
< 源 >( vocab_file merges_file errors = 'replace' bos_token = '<s>' eos_token = '</s>' sep_token = '</s>' cls_token = '<s>' unk_token = '<unk>' pad_token = '<pad>' mask_token = '<mask>' add_prefix_space = False **kwargs )
参数
- vocab_file (
str) — 词汇表文件的路径。 - merges_file (
str) — merges 文件的路径。 - errors (
str, 可选, 默认为"replace") — 将字节解码为 UTF-8 时遵循的范式。有关更多信息，请参阅 bytes.decode。 - bos_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 预训练期间使用的序列开始标记。可用作序列分类器标记。使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列开始的标记。使用的标记是 `cls_token`。
- eos_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 序列结束标记。使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列结束的标记。使用的标记是 `sep_token`。
- sep_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 分隔符标记，用于从多个序列构建一个序列，例如，用于序列分类的两个序列，或用于问答的文本和问题。它也用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。 - cls_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 分类器标记，用于进行序列分类（对整个序列进行分类，而不是对每个标记进行分类）。当使用特殊标记构建序列时，它是序列的第一个标记。 - unk_token (
str, 可选, 默认为"<unk>") — 未知标记。不在词汇表中的标记无法转换为 ID，而是被设置为此标记。 - pad_token (
str, 可选, 默认为"<pad>") — 用于填充的标记，例如在批处理不同长度的序列时使用。 - mask_token (
str, 可选, 默认为"<mask>") — 用于屏蔽值的标记。这是使用掩码语言模型训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。 - add_prefix_space (
bool, 可选, 默认为False) — 是否在输入前添加一个初始空格。这允许将首个单词与其他任何单词一样处理。（Blenderbot tokenizer 通过前面的空格来检测单词的开头）。
构建一个 Blenderbot 分词器，它派生自 GPT-2 分词器，使用字节级字节对编码（Byte-Pair-Encoding）。
这个分词器经过训练，将空格视为词元的一部分（有点像 sentencepiece），所以一个词会
无论是否在句子开头（无空格），编码方式都会不同
>>> from transformers import BlenderbotTokenizer
>>> tokenizer = BlenderbotTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot-3B")
>>> tokenizer.add_prefix_space = False
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[47, 921, 86, 1085, 2]
>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[6950, 1085, 2]您可以通过在实例化此分词器时或在对某些文本调用它时传递 add_prefix_space=True 来绕过此行为，但由于模型并非以这种方式进行预训练，这可能会导致性能下降。
当与 is_split_into_words=True 一起使用时，此分词器会在每个词（甚至是第一个词）之前添加一个空格。
该分词器继承自 PreTrainedTokenizer，其中包含了大部分主要方法。用户应参考此超类以获取有关这些方法的更多信息。
BlenderbotTokenizerFast
class transformers.BlenderbotTokenizerFast
< 源 >( vocab_file = None merges_file = None tokenizer_file = None errors = 'replace' bos_token = '<s>' eos_token = '</s>' sep_token = '</s>' cls_token = '<s>' unk_token = '<unk>' pad_token = '<pad>' mask_token = '<mask>' add_prefix_space = False trim_offsets = True **kwargs )
参数
- vocab_file (
str) — 词汇表文件的路径。 - merges_file (
str) — merges 文件的路径。 - errors (
str, 可选, 默认为"replace") — 将字节解码为 UTF-8 时遵循的范式。有关更多信息，请参阅 bytes.decode。 - bos_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 预训练期间使用的序列开始标记。可用作序列分类器标记。使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列开始的标记。使用的标记是 `cls_token`。
- eos_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 序列结束标记。使用特殊标记构建序列时，这不是用于序列结束的标记。使用的标记是 `sep_token`。
- sep_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 分隔符标记，用于从多个序列构建一个序列，例如，用于序列分类的两个序列，或用于问答的文本和问题。它也用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。 - cls_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 分类器标记，用于进行序列分类（对整个序列进行分类，而不是对每个标记进行分类）。当使用特殊标记构建序列时，它是序列的第一个标记。 - unk_token (
str, 可选, 默认为"<unk>") — 未知标记。不在词汇表中的标记无法转换为 ID，而是被设置为此标记。 - pad_token (
str, 可选, 默认为"<pad>") — 用于填充的标记，例如在批处理不同长度的序列时使用。 - mask_token (
str, 可选, 默认为"<mask>") — 用于屏蔽值的标记。这是使用掩码语言模型训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。 - add_prefix_space (
bool, 可选, 默认为False) — 是否在输入前添加一个初始空格。这允许将首个单词与其他任何单词一样处理。（Blenderbot tokenizer 通过前面的空格来检测单词的开头）。 - trim_offsets (
bool, 可选, 默认为True) — 后处理步骤是否应修剪偏移量以避免包含空格。
构建一个“快速”的 Blenderbot 分词器（由 HuggingFace 的 *tokenizers* 库支持），它派生自 GPT-2 分词器，使用字节级字节对编码（Byte-Pair-Encoding）。
这个分词器经过训练，将空格视为词元的一部分（有点像 sentencepiece），所以一个词会
无论是否在句子开头（无空格），编码方式都会不同
>>> from transformers import BlenderbotTokenizerFast
>>> tokenizer = BlenderbotTokenizerFast.from_pretrained("facebook/blenderbot-3B")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[6950, 1085, 2]
>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[6950, 1085, 2]您可以通过在实例化此分词器时或在对某些文本调用它时传递 add_prefix_space=True 来绕过此行为，但由于模型并非以这种方式进行预训练，这可能会导致性能下降。
当与 is_split_into_words=True 一起使用时，此分词器需要以 add_prefix_space=True 进行实例化。
该分词器继承自 PreTrainedTokenizerFast，其中包含了大部分主要方法。用户应参考此超类以获取有关这些方法的更多信息。
BlenderbotModel
有关 *forward* 和 *generate* 的参数，请参阅 BartModel
class transformers.BlenderbotModel
< 源 >( config: BlenderbotConfig )
参数
- config (BlenderbotConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
Blenderbot 基础模型，输出原始的隐藏状态，顶部没有任何特定的头。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档以了解该库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头部等）。
该模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。可以像常规的 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与常规用法和行为相关的事项。
forward
< 源 >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None cross_attn_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_outputs: typing.Union[tuple, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput, NoneType] = None past_key_values: typing.Optional[list[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.Tensor] = None ) → transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), 可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下，填充将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensorof shape(batch_size, sequence_length), 可选) — 避免对填充标记索引执行注意力的掩码。掩码值在 `[0, 1]` 中选择：- 1 表示标记未被屏蔽，
- 0 表示标记被屏蔽。
- decoder_input_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, target_sequence_length), 可选) — 词汇表中解码器输入序列标记的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
Blenderbot 使用 `bos_token_id` 作为生成 `decoder_input_ids` 的起始标记。如果使用 `past_key_values`，可以选择只输入最后一个 `decoder_input_ids`（请参阅 `past_key_values`）。
- decoder_attention_mask (
torch.LongTensorof shape(batch_size, target_sequence_length), 可选) — 默认行为：生成一个忽略 `decoder_input_ids` 中填充标记的张量。默认情况下也会使用因果掩码。 - head_mask (
torch.Tensorof shape(num_heads,)or(num_layers, num_heads), 可选) — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。掩码值在 `[0, 1]` 中选择：- 1 表示头部未被屏蔽，
- 0 表示头部被屏蔽。
- decoder_head_mask (
torch.Tensorof shape(decoder_layers, decoder_attention_heads), 可选) — 用于使解码器中注意力模块的选定头部无效的掩码。掩码值在 `[0, 1]` 中选择：- 1 表示头部未被屏蔽，
- 0 表示头部被屏蔽。
- cross_attn_head_mask (
torch.Tensorof shape(decoder_layers, decoder_attention_heads), 可选) — 用于使解码器中交叉注意力模块的选定头部无效的掩码。掩码值在 `[0, 1]` 中选择：- 1 表示头部未被屏蔽，
- 0 表示头部被屏蔽。
- encoder_outputs (
Union[tuple, ~modeling_outputs.BaseModelOutput, NoneType]) — 由 (`last_hidden_state`, *可选*: `hidden_states`, *可选*: `attentions`) 组成的元组。`last_hidden_state` 形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*) 是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力。 - past_key_values (
list[torch.FloatTensor], 可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括在解码的前一阶段，当 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时由模型返回的 `past_key_values`。允许两种格式：
- 一个 Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
- 一个长度为 `config.n_layers` 的 `tuple(torch.FloatTensor)` 元组，每个元组有两个形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)` 的张量。这也称为旧版缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果没有传递 `past_key_values`，将返回旧版缓存格式。
如果使用 `past_key_values`，用户可以选择只输入最后一个 `input_ids`（那些没有为其提供过去键值状态的 ID），形状为 `(batch_size, 1)`，而不是所有形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的 `input_ids`。
- inputs_embeds (
torch.Tensorof shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 或者，你可以选择不传递 `input_ids`，而是直接传递一个嵌入表示。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将 `input_ids` 索引转换为相关向量，这将非常有用。 - decoder_inputs_embeds (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, target_sequence_length, hidden_size), 可选) — 或者，你可以选择不传递 `decoder_input_ids`，而是直接传递一个嵌入表示。如果使用 `past_key_values`，可以选择只输入最后一个 `decoder_inputs_embeds`（请参阅 `past_key_values`）。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将 `decoder_input_ids` 索引转换为相关向量，这将非常有用。如果 `decoder_input_ids` 和 `decoder_inputs_embeds` 都未设置，`decoder_inputs_embeds` 将取 `inputs_embeds` 的值。
- use_cache (
bool, 可选) — 如果设置为 `True`，则返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（请参阅 `past_key_values`）。 - output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 `attentions`。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 `hidden_states`。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。 - cache_position (
torch.Tensor，形状为(sequence_length)，可选) — 描述输入序列中词元位置的索引。与position_ids相反，此张量不受填充的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。
返回
transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（BlenderbotConfig）和输入，包含各种元素。
-
last_hidden_state (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用了
past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。 -
past_key_values (
EncoderDecoderCache，可选，当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 这是一个 EncoderDecoderCache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv 缓存指南。包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 -
decoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。解码器在每个层输出的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。
-
decoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
-
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。
-
encoder_last_hidden_state (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。 -
encoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。编码器在每个层输出的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。
-
encoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
BlenderbotModel 的 forward 方法会覆盖 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的流程需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，因为前者会处理预处理和后处理步骤，而后者会静默忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, BlenderbotModel
>>> model = BlenderbotModel.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> inputs = tokenizer("Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt")
>>> decoder_input_ids = tokenizer("Studies show that", return_tensors="pt").input_ids # Batch size 1
>>> outputs = model(input_ids=inputs.input_ids, decoder_input_ids=decoder_input_ids)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 6, 1280]BlenderbotForConditionalGeneration
有关 forward 和 generate 的参数，请参阅 BartForConditionalGeneration。
class transformers.BlenderbotForConditionalGeneration
< 源代码 >( config: BlenderbotConfig )
参数
- config (BlenderbotConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
带有语言模型头的 Blenderbot 模型。可用于摘要任务。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档以了解该库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头部等）。
该模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。可以像常规的 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与常规用法和行为相关的事项。
forward
< 源代码 >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None cross_attn_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_outputs: typing.Union[tuple, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput, NoneType] = None past_key_values: typing.Optional[list[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.Tensor] = None ) → transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列词元的索引。默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充词元索引执行注意力机制的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示词元未被掩码，
- 0 表示词元被掩码。
- decoder_input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 词汇表中解码器输入序列词元的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
Blenderbot 使用
bos_token_id作为生成decoder_input_ids的起始词元。如果使用past_key_values，则可以选择只输入最后一个decoder_input_ids（参见past_key_values）。 - decoder_attention_mask (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认行为：生成一个忽略decoder_input_ids中填充词元的张量。默认情况下也会使用因果掩码。 - head_mask (
torch.Tensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于置零自注意力模块中选定头的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示头未被掩码，
- 0 表示头被掩码。
- decoder_head_mask (
torch.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于置零解码器中注意力模块选定头的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示头未被掩码，
- 0 表示头被掩码。
- cross_attn_head_mask (
torch.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于置零解码器中交叉注意力模块选定头的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示头未被掩码，
- 0 表示头被掩码。
- encoder_outputs (
Union[tuple, ~modeling_outputs.BaseModelOutput, NoneType]) — 由 (last_hidden_state, 可选:hidden_states, 可选:attentions) 组成的元组。last_hidden_state的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选）是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力机制。 - past_key_values (
list[torch.FloatTensor]，可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力和交叉注意力块中的键和值），可用于加速序列解码。这通常是在解码的先前阶段，当use_cache=True或config.use_cache=True时，由模型返回的past_key_values。允许两种格式：
- Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
- 长度为
config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)的元组，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量。这也被称为传统缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递
past_key_values，将返回传统缓存格式。如果使用
past_key_values，用户可以选择只输入最后一个input_ids（那些没有提供其过去键值状态给此模型的词元），形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的input_ids。 - inputs_embeds (
torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这将非常有用。 - decoder_inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递decoder_input_ids。如果使用past_key_values，则可以选择只输入最后一个decoder_inputs_embeds（参见past_key_values）。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将decoder_input_ids索引转换为关联向量，这将非常有用。如果
decoder_input_ids和decoder_inputs_embeds都未设置，decoder_inputs_embeds将取inputs_embeds的值。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[0, ..., config.vocab_size]或 -100 之间（参见input_ids的文档字符串）。索引设置为-100的词元将被忽略（掩码），损失仅对标签在[0, ..., config.vocab_size]中的词元计算。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参见past_key_values）。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。 - cache_position (
torch.Tensor，形状为(sequence_length)，可选) — 描述输入序列中词元位置的索引。与position_ids相反，此张量不受填充的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。
返回
transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（BlenderbotConfig）和输入，包含各种元素。
-
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失。 -
logits (形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor) — 语言建模头部的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。 -
past_key_values (
EncoderDecoderCache，可选，当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 这是一个 EncoderDecoderCache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv 缓存指南。包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 -
decoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。解码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。
-
decoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
-
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。
-
encoder_last_hidden_state (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。 -
encoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。编码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。
-
encoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
BlenderbotForConditionalGeneration 的 forward 方法会覆盖 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的流程需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，因为前者会处理预处理和后处理步骤，而后者会静默忽略它们。
对话示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, BlenderbotForConditionalGeneration
>>> mname = "facebook/blenderbot-400M-distill"
>>> model = BlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mname)
>>> UTTERANCE = "My friends are cool but they eat too many carbs."
>>> print("Human: ", UTTERANCE)
Human: My friends are cool but they eat too many carbs.
>>> inputs = tokenizer([UTTERANCE], return_tensors="pt")
>>> reply_ids = model.generate(**inputs)
>>> print("Bot: ", tokenizer.batch_decode(reply_ids, skip_special_tokens=True)[0])
Bot: That's unfortunate. Are they trying to lose weight or are they just trying to be healthier?
>>> REPLY = "I'm not sure"
>>> print("Human: ", REPLY)
Human: I'm not sure
>>> NEXT_UTTERANCE = (
... "My friends are cool but they eat too many carbs.</s> <s>That's unfortunate. "
... "Are they trying to lose weight or are they just trying to be healthier?</s> "
... "<s> I'm not sure."
... )
>>> inputs = tokenizer([NEXT_UTTERANCE], return_tensors="pt")
>>> next_reply_ids = model.generate(**inputs)
>>> print("Bot: ", tokenizer.batch_decode(next_reply_ids, skip_special_tokens=True)[0])
Bot: I see. Well, it's good that they're trying to change their eating habits.BlenderbotForCausalLM
forward
< 源代码 >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None cross_attn_head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[list[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None ) → transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列词元的索引。默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充词元索引执行注意力机制的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示词元未被掩码，
- 0 表示词元被掩码。
- encoder_hidden_states (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型被配置为解码器，则在交叉注意力中使用。 - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对编码器输入的填充词元索引执行注意力机制的掩码。如果模型被配置为解码器，此掩码在交叉注意力中使用。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示词元未被掩码，
- 0 表示词元被掩码。
- head_mask (
torch.Tensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于置零自注意力模块中选定头的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示头未被掩码，
- 0 表示头被掩码。
- cross_attn_head_mask (
torch.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于置零交叉注意力模块中选定头的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示头未被掩码，
- 0 表示头被掩码。
- past_key_values (
list[torch.FloatTensor]，可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力和交叉注意力块中的键和值），可用于加速序列解码。这通常是在解码的先前阶段，当use_cache=True或config.use_cache=True时，由模型返回的past_key_values。允许两种格式：
- Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
- 长度为
config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)的元组，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量。这也被称为传统缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递
past_key_values，将返回传统缓存格式。如果使用
past_key_values，用户可以选择只输入最后一个input_ids（那些没有提供其过去键值状态给此模型的词元），形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的input_ids。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[0, ..., config.vocab_size]或 -100 之间（参见input_ids的文档字符串）。索引设置为-100的词元将被忽略（掩码），损失仅对标签在[0, ..., config.vocab_size]中的词元计算。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参见past_key_values）。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。 - cache_position (
torch.LongTensor，形状为(sequence_length)，可选) — 描述输入序列中词元位置的索引。与position_ids相反，此张量不受填充的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。
返回
transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（BlenderbotConfig）和输入，包含各种元素。
-
loss (
torch.FloatTensor形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。 -
logits (形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor) — 语言建模头部的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
-
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 后的交叉注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均。
-
past_key_values (
Cache，可选，当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv 缓存指南。包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。
BlenderbotForCausalLM 的 forward 方法会覆盖 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的流程需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，因为前者会处理预处理和后处理步骤，而后者会静默忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, BlenderbotForCausalLM
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> model = BlenderbotForCausalLM.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill", add_cross_attention=False)
>>> assert model.config.is_decoder, f"{model.__class__} has to be configured as a decoder."
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits = outputs.logits
>>> expected_shape = [1, inputs.input_ids.shape[-1], model.config.vocab_size]
>>> list(logits.shape) == expected_shape
TrueTFBlenderbotModel
class transformers.TFBlenderbotModel
< 源代码 >( config: BlenderbotConfig *inputs **kwargs )
参数
- config (BlenderbotConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
基础 BLENDERBOT 模型，输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定的头。此模型继承自 TFPreTrainedModel。请查看超类的文档，了解库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头等）。
此模型也是 keras.Model 的子类。可以像常规的 TF 2.0 Keras 模型一样使用它，并参考 TF 2.0 文档了解所有与常规用法和行为相关的事项。
transformers 中的 TensorFlow 模型和层接受两种输入格式
- 所有输入作为关键字参数（如 PyTorch 模型），或
- 所有输入作为第一个位置参数中的列表、元组或字典。
支持第二种格式的原因是，Keras 方法在向模型和层传递输入时更喜欢这种格式。由于这种支持，当使用像 model.fit() 这样的方法时，事情应该“自然而然”地为你工作——只需以 model.fit() 支持的任何格式传递你的输入和标签！但是，如果你想在 Keras 方法（如 fit() 和 predict()）之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以将所有输入张量收集到第一个位置参数中
- 只有一个
input_ids的单个张量，没有其他：model(input_ids) - 长度可变的列表，包含一个或多个输入张量，按文档字符串中给出的顺序：
model([input_ids, attention_mask])或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids]) - 一个字典，其中包含一个或多个与文档字符串中给出的输入名称关联的输入张量：
model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})
请注意，在使用 子类化 创建模型和层时，你无需担心任何这些问题，因为你可以像调用任何其他 Python 函数一样传递输入！
调用
< 源代码 >( input_ids: tf.Tensor | None = None attention_mask: tf.Tensor | None = None decoder_input_ids: tf.Tensor | None = None decoder_attention_mask: tf.Tensor | None = None decoder_position_ids: tf.Tensor | None = None head_mask: tf.Tensor | None = None decoder_head_mask: tf.Tensor | None = None cross_attn_head_mask: tf.Tensor | None = None encoder_outputs: Optional[Union[tuple, TFBaseModelOutput]] = None past_key_values: list[tf.Tensor] | None = None inputs_embeds: tf.Tensor | None = None decoder_inputs_embeds: tf.Tensor | None = None use_cache: Optional[bool] = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: Optional[bool] = False **kwargs ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。详情请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值的选择范围为[0, 1]：- 1 表示标记未被屏蔽，
- 0 表示标记已被屏蔽。
- decoder_input_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 词汇表中解码器输入序列标记的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。详情请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
Blenderbot 使用
bos_token_id作为生成decoder_input_ids的起始标记。如果使用past_key_values，可以选择只输入最后一个decoder_input_ids（请参阅past_key_values）。 - decoder_attention_mask (
tf.Tensor，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认情况下会创建并忽略填充标记。在大多数用例中不建议设置此项。 - decoder_position_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个解码器输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围在[0, config.max_position_embeddings - 1]内。 - head_mask (
tf.Tensor，形状为(encoder_layers, encoder_attention_heads)，可选) — 用于使编码器中注意力模块的选定头无效的掩码。掩码值的选择范围为[0, 1]：- 1 表示头未被屏蔽，
- 0 表示头已被屏蔽。
- decoder_head_mask (
tf.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于使解码器中注意力模块的选定头无效的掩码。掩码值的选择范围为[0, 1]：- 1 表示头未被屏蔽，
- 0 表示头已被屏蔽。
- cross_attn_head_mask (
tf.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于使交叉注意力模块的选定头无效的掩码。掩码值的选择范围为[0, 1]：- 1 表示头未被屏蔽，
- 0 表示头已被屏蔽。
- encoder_outputs (
tf.FloatTensor，可选) — 编码器最后一层的输出隐藏状态。用于解码器的交叉注意力机制。形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的序列。 - past_key_values (长度为
config.n_layers的tuple[tuple[tf.Tensor]]) — 包含预先计算的注意力块的键和值隐藏状态。可用于加速解码。如果使用了past_key_values，用户可以选择只输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（那些没有提供给此模型其过去键值状态的 ID），而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的decoder_input_ids。 - use_cache (
bool，可选，默认为True) — 如果设置为True，将返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（请参阅past_key_values）。训练时设置为False，生成时设置为True。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。此参数只能在 Eager 模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。此参数只能在 Eager 模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。此参数可以在 Eager 模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。 - training (
bool，可选，默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（某些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqModelOutput 或一个 tf.Tensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（BlenderbotConfig）和输入，包含各种元素。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor) — 模型解码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用了
past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。 -
past_key_values (
list[tf.Tensor]，可选，当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head))。包含解码器注意力块的预计算隐藏状态（键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 -
decoder_hidden_states (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor的元组（一个用于嵌入层的输出 + 一个用于每层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。解码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。
-
decoder_attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
-
cross_attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。
-
encoder_last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor, 可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。 -
encoder_hidden_states (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor的元组（一个用于嵌入层的输出 + 一个用于每层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。编码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。
-
encoder_attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
TFBlenderbotModel 的前向方法，重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的流程需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，因为前者会处理预处理和后处理步骤，而后者会静默忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, TFBlenderbotModel
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> model = TFBlenderbotModel.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> outputs = model(inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_stateTFBlenderbotForConditionalGeneration
class transformers.TFBlenderbotForConditionalGeneration
< 来源 >( config *inputs **kwargs )
参数
- config (BlenderbotConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
带有语言建模头的 BLENDERBOT 模型。可用于摘要任务。该模型继承自 TFPreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的通用方法（如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头部等）。
此模型也是 keras.Model 的子类。可以像常规的 TF 2.0 Keras 模型一样使用它，并参考 TF 2.0 文档了解所有与常规用法和行为相关的事项。
transformers 中的 TensorFlow 模型和层接受两种输入格式
- 所有输入作为关键字参数（如 PyTorch 模型），或
- 所有输入作为第一个位置参数中的列表、元组或字典。
支持第二种格式的原因是，Keras 方法在向模型和层传递输入时更喜欢这种格式。由于这种支持，当使用像 model.fit() 这样的方法时，事情应该“自然而然”地为你工作——只需以 model.fit() 支持的任何格式传递你的输入和标签！但是，如果你想在 Keras 方法（如 fit() 和 predict()）之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以将所有输入张量收集到第一个位置参数中
- 只有一个
input_ids的单个张量，没有其他：model(input_ids) - 长度可变的列表，包含一个或多个输入张量，按文档字符串中给出的顺序：
model([input_ids, attention_mask])或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids]) - 一个字典，其中包含一个或多个与文档字符串中给出的输入名称关联的输入张量：
model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})
请注意，在使用 子类化 创建模型和层时，你无需担心任何这些问题，因为你可以像调用任何其他 Python 函数一样传递输入！
调用
< 来源 >( input_ids: tf.Tensor | None = None attention_mask: tf.Tensor | None = None decoder_input_ids: tf.Tensor | None = None decoder_attention_mask: tf.Tensor | None = None decoder_position_ids: tf.Tensor | None = None head_mask: tf.Tensor | None = None decoder_head_mask: tf.Tensor | None = None cross_attn_head_mask: tf.Tensor | None = None encoder_outputs: Optional[Union[tuple, TFBaseModelOutput]] = None past_key_values: list[tf.Tensor] | None = None inputs_embeds: tf.Tensor | None = None decoder_inputs_embeds: tf.Tensor | None = None use_cache: Optional[bool] = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None labels: tf.Tensor | None = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqLMOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
tf.Tensor，形状为({0})) — 词汇表中输入序列标记的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。详情请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
tf.Tensor，形状为({0})，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值的选择范围为[0, 1]：- 1 表示标记未被屏蔽，
- 0 表示标记已被屏蔽。
- decoder_input_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 词汇表中解码器输入序列标记的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。详情请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
Blenderbot 使用
bos_token_id作为生成decoder_input_ids的起始标记。如果使用past_key_values，可以选择只输入最后一个decoder_input_ids（请参阅past_key_values）。 - decoder_attention_mask (
tf.Tensor，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认情况下会创建并忽略填充标记。在大多数用例中不建议设置此项。 - decoder_position_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个解码器输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围在[0, config.max_position_embeddings - 1]内。 - head_mask (
tf.Tensor，形状为(encoder_layers, encoder_attention_heads)，可选) — 用于使编码器中注意力模块的选定头无效的掩码。掩码值的选择范围为[0, 1]：- 1 表示头未被屏蔽，
- 0 表示头已被屏蔽。
- decoder_head_mask (
tf.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于使解码器中注意力模块的选定头无效的掩码。掩码值的选择范围为[0, 1]：- 1 表示头未被屏蔽，
- 0 表示头已被屏蔽。
- cross_attn_head_mask (
tf.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于使交叉注意力模块的选定头无效的掩码。掩码值的选择范围为[0, 1]：- 1 表示头未被屏蔽，
- 0 表示头已被屏蔽。
- encoder_outputs (
tf.FloatTensor，可选) — 编码器最后一层的输出隐藏状态。用于解码器的交叉注意力机制。形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的序列。 - past_key_values (长度为
config.n_layers的tuple[tuple[tf.Tensor]]) — 包含预先计算的注意力块的键和值隐藏状态。可用于加速解码。如果使用了past_key_values，用户可以选择只输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（那些没有提供给此模型其过去键值状态的 ID），而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的decoder_input_ids。 - use_cache (
bool，可选，默认为True) — 如果设置为True，将返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（请参阅past_key_values）。训练时设置为False，生成时设置为True。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。此参数只能在 Eager 模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。此参数只能在 Eager 模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。此参数可以在 Eager 模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。 - training (
bool，可选，默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（某些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。 - labels (
tf.tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[0, ..., config.vocab_size]或 -100 之间（请参阅input_ids文档字符串）。索引设置为-100的标记将被忽略（屏蔽），损失仅对标签在[0, ..., config.vocab_size]内的标记计算。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqLMOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqLMOutput 或一个 tf.Tensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（BlenderbotConfig）和输入，包含各种元素。
-
loss (形状为
(n,)的tf.Tensor, 可选, 其中 n 是非掩码标签的数量，当提供labels时返回) — 语言建模损失。 -
logits (
tf.Tensorof shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言模型头部的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。 -
past_key_values (
list[tf.Tensor]，可选，当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head))。包含解码器注意力块的预计算隐藏状态（键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 -
decoder_hidden_states (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor的元组（一个用于嵌入层的输出 + 一个用于每层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。解码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。
-
decoder_attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
-
cross_attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。
-
encoder_last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor, 可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。 -
encoder_hidden_states (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —tf.Tensor的元组（一个用于嵌入层的输出 + 一个用于每层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。编码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。
-
encoder_attentions (
tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —tf.Tensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
TFBlenderbotForConditionalGeneration 的前向方法，重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的流程需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，因为前者会处理预处理和后处理步骤，而后者会静默忽略它们。
对话示例：
>>> from transformers import AutoTokenizer, TFBlenderbotForConditionalGeneration
>>> mname = "facebook/blenderbot-400M-distill"
>>> model = TFBlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mname)
>>> UTTERANCE = "My friends are cool but they eat too many carbs."
>>> print("Human: ", UTTERANCE)
>>> inputs = tokenizer([UTTERANCE], return_tensors="tf")
>>> reply_ids = model.generate(**inputs)
>>> print("Bot: ", tokenizer.batch_decode(reply_ids, skip_special_tokens=True)[0])
>>> REPLY = "I'm not sure"
>>> print("Human: ", REPLY)
>>> NEXT_UTTERANCE = (
... "My friends are cool but they eat too many carbs.</s> <s>That's unfortunate. "
... "Are they trying to lose weight or are they just trying to be healthier?</s> "
... "<s> I'm not sure."
... )
>>> inputs = tokenizer([NEXT_UTTERANCE], return_tensors="tf")
>>> next_reply_ids = model.generate(**inputs)
>>> print("Bot: ", tokenizer.batch_decode(next_reply_ids, skip_special_tokens=True)[0])FlaxBlenderbotModel
class transformers.FlaxBlenderbotModel
< 来源 >( config: BlenderbotConfig input_shape: tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )
参数
- config (BlenderbotConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
裸 MBart 模型转换器，输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定的头。该模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为其所有模型实现的通用方法（如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头部等）。
此模型也是一个 Flax Linen flax.nn.Module 的子类。请将其作为常规的 Flax 模块使用，并参考 Flax 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< 来源 >( input_ids: Array attention_mask: typing.Optional[jax.Array] = None decoder_input_ids: typing.Optional[jax.Array] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[jax.Array] = None position_ids: typing.Optional[jax.Array] = None decoder_position_ids: typing.Optional[jax.Array] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None train: bool = False params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。如果您提供填充，默认情况下将被忽略。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。详情请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值的选择范围为[0, 1]：- 1 表示标记未被屏蔽，
- 0 表示标记已被屏蔽。
- decoder_input_ids (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 词汇表中解码器输入序列标记的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。详情请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
对于翻译和摘要训练，应提供
decoder_input_ids。如果未提供decoder_input_ids，模型将根据论文中的去噪预训练方法，通过将input_ids右移来创建此张量。 - decoder_attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认行为：生成一个忽略decoder_input_ids中填充标记的张量。默认情况下也会使用因果掩码。如果你想改变填充行为，你应该根据你的需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图 1。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列词元在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。 - decoder_position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个解码器输入序列词元在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详情请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详情请参阅返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（BlenderbotConfig）和输入，包含不同的元素。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray) — 模型解码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用了
past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。 -
past_key_values (
tuple(tuple(jnp.ndarray))，可选，当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(jnp.ndarray)元组，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，以及 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 -
decoder_hidden_states (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入层的输出，一个用于每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。解码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。
-
decoder_attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
-
cross_attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。
-
encoder_last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。 -
encoder_hidden_states (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入层的输出，一个用于每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。编码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。
-
encoder_attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
FlaxBlenderbotPreTrainedModel 的前向方法，重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的流程需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，因为前者会处理预处理和后处理步骤，而后者会静默忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxBlenderbotModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> model = FlaxBlenderbotModel.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="jax")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state编码
< 来源 >( input_ids: Array attention_mask: typing.Optional[jax.Array] = None position_ids: typing.Optional[jax.Array] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None train: bool = False params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列词元的索引。如果您提供填充，默认情况下将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充词元索引执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示未被屏蔽的词元，
- 0 表示被屏蔽的词元。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列词元在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详情请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详情请参阅返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（<class 'transformers.models.blenderbot.configuration_blenderbot.BlenderbotConfig'>）和输入，包含不同的元素。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入层的输出，一个用于每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每个层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxBlenderbotForConditionalGeneration
>>> model = FlaxBlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> text = "My friends are cool but they eat too many carbs."
>>> inputs = tokenizer(text, max_length=1024, return_tensors="jax")
>>> encoder_outputs = model.encode(**inputs)decode
< 来源 >( decoder_input_ids encoder_outputs encoder_attention_mask: typing.Optional[jax.Array] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[jax.Array] = None decoder_position_ids: typing.Optional[jax.Array] = None past_key_values: typing.Optional[dict] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None train: bool = False params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- decoder_input_ids (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)) — 词汇表中解码器输入序列词元的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
对于翻译和摘要训练，应提供
decoder_input_ids。如果未提供decoder_input_ids，模型将通过将input_ids右移来创建此张量，以进行论文中描述的去噪预训练。 - encoder_outputs (
tuple(tuple(jnp.ndarray)) — 元组包含（last_hidden_state，可选：hidden_states，可选：attentions）last_hidden_state的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选）是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力中。 - encoder_attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充词元索引执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示未被屏蔽的词元，
- 0 表示被屏蔽的词元。
- decoder_attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认行为：生成一个忽略decoder_input_ids中填充词元的张量。默认情况下也会使用因果掩码。如果要更改填充行为，应根据需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图 1。
- decoder_position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个解码器输入序列词元在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。 - past_key_values (
dict[str, np.ndarray]，可选，由init_cache返回或在传递先前的past_key_values时返回) — 预先计算的隐藏状态字典（注意力块中的键和值），可用于快速自回归解码。预先计算的键和值隐藏状态的形状为 [batch_size, max_length]。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详情请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详情请参阅返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（<class 'transformers.models.blenderbot.configuration_blenderbot.BlenderbotConfig'>）和输入，包含不同的元素。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用了
past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。 -
past_key_values (
tuple(tuple(jnp.ndarray))，可选，当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(jnp.ndarray)元组，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，如果config.is_encoder_decoder=True，则还包含 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，如果
config.is_encoder_decoder=True，则还包含交叉注意力块中的键和值），可用于（参见past_key_values输入）加速序列解码。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入层的输出，一个用于每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每个层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
-
cross_attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True且config.add_cross_attention=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。
示例
>>> import jax.numpy as jnp
>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxBlenderbotForConditionalGeneration
>>> model = FlaxBlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> text = "My friends are cool but they eat too many carbs."
>>> inputs = tokenizer(text, max_length=1024, return_tensors="jax")
>>> encoder_outputs = model.encode(**inputs)
>>> decoder_start_token_id = model.config.decoder_start_token_id
>>> decoder_input_ids = jnp.ones((inputs.input_ids.shape[0], 1), dtype="i4") * decoder_start_token_id
>>> outputs = model.decode(decoder_input_ids, encoder_outputs)
>>> last_decoder_hidden_states = outputs.last_hidden_stateFlaxBlenderbotForConditionalGeneration
class transformers.FlaxBlenderbotForConditionalGeneration
< 来源 >( config: BlenderbotConfig input_shape: tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )
参数
- config (BlenderbotConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
带有语言建模头的 Blenderbot 模型。可用于摘要生成。该模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查看超类文档，了解库为其所有模型实现的通用方法（如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头部等）。
此模型也是一个 Flax Linen flax.nn.Module 的子类。请将其作为常规的 Flax 模块使用，并参考 Flax 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< 来源 >( input_ids: Array attention_mask: typing.Optional[jax.Array] = None decoder_input_ids: typing.Optional[jax.Array] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[jax.Array] = None position_ids: typing.Optional[jax.Array] = None decoder_position_ids: typing.Optional[jax.Array] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None train: bool = False params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列词元的索引。如果您提供填充，默认情况下将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充词元索引执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示未被屏蔽的词元，
- 0 表示被屏蔽的词元。
- decoder_input_ids (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 词汇表中解码器输入序列词元的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
对于翻译和摘要训练，应提供
decoder_input_ids。如果未提供decoder_input_ids，模型将通过将input_ids右移来创建此张量，以进行论文中描述的去噪预训练。 - decoder_attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认行为：生成一个忽略decoder_input_ids中填充词元的张量。默认情况下也会使用因果掩码。如果要更改填充行为，应根据需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图 1。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列词元在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。 - decoder_position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个解码器输入序列词元在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详情请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详情请参阅返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqLMOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（BlenderbotConfig）和输入，包含不同的元素。
-
logits (形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的jnp.ndarray) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇 token 的分数）。 -
past_key_values (
tuple(tuple(jnp.ndarray))，可选，当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(jnp.ndarray)元组，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，以及 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 -
decoder_hidden_states (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入层的输出，一个用于每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。解码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。
-
decoder_attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
-
cross_attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。
-
encoder_last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。 -
encoder_hidden_states (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入层的输出，一个用于每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。编码器在每一层输出时的隐藏状态以及初始嵌入输出。
-
encoder_attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。
FlaxBlenderbotPreTrainedModel 的前向方法，重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的流程需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例而不是此函数，因为前者会处理预处理和后处理步骤，而后者会静默忽略它们。
对话示例：
>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxBlenderbotForConditionalGeneration
>>> model = FlaxBlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> UTTERANCE = "My friends are cool but they eat too many carbs."
>>> inputs = tokenizer([UTTERANCE], max_length=1024, return_tensors="np")
>>> # Generate Reply
>>> reply_ids = model.generate(inputs["input_ids"], num_beams=4, max_length=5, early_stopping=True).sequences
>>> print([tokenizer.decode(g, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False) for g in reply_ids])编码
< 来源 >( input_ids: Array attention_mask: typing.Optional[jax.Array] = None position_ids: typing.Optional[jax.Array] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None train: bool = False params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列词元的索引。如果您提供填充，默认情况下将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充词元索引执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示未被屏蔽的词元，
- 0 表示被屏蔽的词元。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列词元的位置索引。取值范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（<class 'transformers.models.blenderbot.configuration_blenderbot.BlenderbotConfig'>）和输入，包含不同的元素。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入层的输出，一个用于每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每个层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxBlenderbotForConditionalGeneration
>>> model = FlaxBlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> text = "My friends are cool but they eat too many carbs."
>>> inputs = tokenizer(text, max_length=1024, return_tensors="jax")
>>> encoder_outputs = model.encode(**inputs)decode
< 来源 >( decoder_input_ids encoder_outputs encoder_attention_mask: typing.Optional[jax.Array] = None decoder_attention_mask: typing.Optional[jax.Array] = None decoder_position_ids: typing.Optional[jax.Array] = None past_key_values: typing.Optional[dict] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None train: bool = False params: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- decoder_input_ids (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)) — 解码器输入序列在词汇表中的词元索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
对于翻译和摘要训练，应提供
decoder_input_ids。如果未提供decoder_input_ids，模型将根据论文的描述，通过将input_ids右移来创建此张量，以进行去噪预训练。 - encoder_outputs (
tuple(tuple(jnp.ndarray)) — 元组，包含 (last_hidden_state, 可选:hidden_states, 可选:attentions)last_hidden_state的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) 是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力机制。 - encoder_attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充词元索引执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示未被掩码的词元，
- 0 表示被掩码的词元。
- decoder_attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认行为：生成一个忽略decoder_input_ids中填充词元的张量。默认情况下也会使用因果掩码。如果你想改变填充行为，应根据需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图 1。
- decoder_position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个解码器输入序列词元的位置索引。取值范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。 - past_key_values (
dict[str, np.ndarray]，可选，由init_cache返回或在传递先前的past_key_values时返回) — 包含预计算的隐藏状态（注意力块中的键和值）的字典，可用于快速自回归解码。预计算的键和值隐藏状态的形状为 [batch_size, max_length]。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置 (<class 'transformers.models.blenderbot.configuration_blenderbot.BlenderbotConfig'>) 和输入。
-
logits (形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的jnp.ndarray) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇 token 的分数）。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组（一个用于嵌入层的输出，一个用于每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每个层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
-
cross_attentions (
tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —jnp.ndarray的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 后的交叉注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均。
-
past_key_values (
tuple(tuple(jnp.ndarray))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的jnp.ndarray元组的元组，每个元组包含自注意力和交叉注意力层的缓存键、值状态（如果模型在编码器-解码器设置中使用）。仅当config.is_decoder = True时相关。包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。
示例
>>> import jax.numpy as jnp
>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxBlenderbotForConditionalGeneration
>>> model = FlaxBlenderbotForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot-400M-distill")
>>> text = "My friends are cool but they eat too many carbs."
>>> inputs = tokenizer(text, max_length=1024, return_tensors="jax")
>>> encoder_outputs = model.encode(**inputs)
>>> decoder_start_token_id = model.config.decoder_start_token_id
>>> decoder_input_ids = jnp.ones((inputs.input_ids.shape[0], 1), dtype="i4") * decoder_start_token_id
>>> outputs = model.decode(decoder_input_ids, encoder_outputs)
>>> logits = outputs.logits