Transformers 文档
Blenderbot
并获得增强的文档体验
开始使用
Blenderbot
概述
Blender 聊天机器人模型在 Recipes for building an open-domain chatbot 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 日提出。
该论文的摘要如下
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，在参数数量和训练数据规模上扩展神经模型可以改进结果，但我们表明，其他要素对于高性能聊天机器人也很重要。良好的对话需要专家级对话者以无缝方式融合多种技能：提供引人入胜的谈话要点并倾听伙伴的意见，并适当地展示知识、同理心和个性，同时保持一致的形象。我们表明，当给予适当的训练数据和生成策略选择时，大规模模型可以学习这些技能。我们构建了参数模型分别为 90M、2.7B 和 9.4B 的这些配方的变体，并公开了我们的模型和代码。人类评估表明，就吸引力和人性化指标而言，我们最好的模型优于现有的多轮对话方法。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 是一个具有绝对位置嵌入的模型，因此通常建议在右侧而不是左侧填充输入。
一个例子
>>> 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。
- 可在模型中心找到可用的检查点。
- 这是默认的 Blenderbot 模型类。但是，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
< source >( 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) — 层和池化器层的维度。 - 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。 - 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。 - decoder_ffn_dim (
int, 可选, 默认为 4096) — 解码器中“中间”（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”（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，则支持"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 dropout 概率。 - attention_dropout (
float, 可选, 默认为 0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。 - activation_dropout (
float, 可选, 默认为 0.0) — 全连接层内部激活的 dropout 比率。 - max_position_embeddings (
int, 可选, 默认为 128) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常将其设置为较大的值以防万一（例如，512 或 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。有关更多详细信息，请参阅 [LayerDrop 论文](see https://arxiv.org/abs/1909.11556)。 - decoder_layerdrop (
float, 可选, 默认为 0.0) — 解码器的 LayerDrop 概率。有关更多详细信息，请参阅 [LayerDrop 论文](see https://arxiv.org/abs/1909.11556)。 - scale_embedding (
bool, 可选, 默认为False) — 通过除以 sqrt(d_model) 来缩放嵌入。 - use_cache (
bool, 可选, 默认为True) — 模型是否应返回上次的键/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，强制作为最后一个生成的标记的标记 ID。通常设置为eos_token_id。
这是配置类，用于存储 BlenderbotModel 的配置。它用于根据指定的参数实例化 Blenderbot 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于 Blenderbot facebook/blenderbot-3B 架构的配置。
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请阅读 PretrainedConfig 中的文档。
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
< source >( 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 时遵循的范例。 有关更多信息，请参阅 bytes.decode。 - bos_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 序列开始 (beginning of sequence) 标记，在预训练期间使用。可以用作序列分类器标记。当使用特殊标记构建序列时，这 *不是* 用于序列开头的标记。使用的标记是
cls_token。 - eos_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 序列结束 (end of sequence) 标记。当使用特殊标记构建序列时，这 *不是* 用于序列结尾的标记。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时，例如用于序列分类的两个序列，或者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 (classifier) 标记，用于进行序列分类（对整个序列而不是每个 token 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 (unknown) 标记。词汇表中没有的 token 无法转换为 ID，而是设置为此标记。 - pad_token (
str, 可选, 默认为"<pad>") — 用于填充 (padding) 的标记，例如在批处理不同长度的序列时。 - mask_token (
str, 可选, 默认为"<mask>") — 用于掩码 (masking) 值的标记。这是使用掩码语言建模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) — 是否在输入中添加初始空格。这允许像对待任何其他单词一样对待前导词。（Blenderbot 分词器通过前面的空格检测单词的开头）。
构建一个 Blenderbot 分词器，它源自 GPT-2 分词器，使用字节级字节对编码 (Byte-Pair-Encoding)。
此分词器经过训练，将空格视为 token 的一部分（有点像 sentencepiece），因此一个单词将
在句子开头（没有空格）还是不在句子开头，其编码方式会有所不同
>>> 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或在某些文本上调用它时传递 add_prefix_space=True 来避开这种行为，但由于模型不是以这种方式预训练的，因此可能会导致性能下降。
当与 is_split_into_words=True 一起使用时，此分词器将在每个单词（甚至第一个单词）之前添加一个空格。
此分词器继承自 PreTrainedTokenizer，其中包含大多数主要方法。用户应参考此超类以获取有关这些方法的更多信息。
build_inputs_with_special_tokens
< source >( token_ids_0: typing.List[int] token_ids_1: typing.Optional[typing.List[int]] = None ) → List[int]
通过连接和添加特殊标记，从序列或一对序列构建用于序列分类任务的模型输入。Blenderbot 序列具有以下格式
- 单个序列：
X </s>
BlenderbotTokenizerFast
class transformers.BlenderbotTokenizerFast
< source >( 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 时遵循的范例。 有关更多信息，请参阅 bytes.decode。 - bos_token (
str, 可选, 默认为"<s>") — 序列开始 (beginning of sequence) 标记，在预训练期间使用。可以用作序列分类器标记。当使用特殊标记构建序列时，这 *不是* 用于序列开头的标记。使用的标记是
cls_token。 - eos_token (
str, 可选, 默认为"</s>") — 序列结束 (end of sequence) 标记。当使用特殊标记构建序列时，这 *不是* 用于序列结尾的标记。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时，例如用于序列分类的两个序列，或者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 (classifier) 标记，用于进行序列分类（对整个序列而不是每个 token 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 (unknown) 标记。词汇表中没有的 token 无法转换为 ID，而是设置为此标记。 - pad_token (
str, 可选, 默认为"<pad>") — 用于填充 (padding) 的标记，例如在批处理不同长度的序列时。 - mask_token (
str, 可选, 默认为"<mask>") — 用于掩码 (masking) 值的标记。这是使用掩码语言建模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) — 是否在输入文本的开头添加一个空格。这样做可以将句首的词语和句子中其他词语一样处理。（Blenderbot 分词器通过前导空格检测词语的开始）。 - trim_offsets (
bool, 可选, 默认为True) — 后处理步骤是否应该裁剪偏移量以避免包含空白字符。
构建一个“快速”的 Blenderbot 分词器（由 HuggingFace 的 tokenizers 库支持），它基于 GPT-2 分词器，并使用字节级字节对编码（Byte-Pair-Encoding）。
此分词器经过训练，将空格视为 token 的一部分（有点像 sentencepiece），因此一个单词将
在句子开头（没有空格）还是不在句子开头，其编码方式会有所不同
>>> 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或在某些文本上调用它时传递 add_prefix_space=True 来避开这种行为，但由于模型不是以这种方式预训练的，因此可能会导致性能下降。
当与 is_split_into_words=True 一起使用时，此分词器需要使用 add_prefix_space=True 进行实例化。
此分词器继承自 PreTrainedTokenizerFast，后者包含了大部分主要方法。用户应参考此父类以获取关于这些方法的更多信息。
build_inputs_with_special_tokens
< source >( token_ids_0: typing.List[int] token_ids_1: typing.Optional[typing.List[int]] = None ) → List[int]
通过连接和添加特殊标记，从序列或一对序列构建用于序列分类任务的模型输入。Blenderbot 序列具有以下格式
- 单个序列：
X </s>
BlenderbotModel
有关 forward 和 generate 的参数，请参阅 BartModel
class transformers.BlenderbotModel
< source >( 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。
裸 Blenderbot 模型，输出原始的隐藏状态，不带任何特定的头部。此模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档以获取库为所有模型实现的一般方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头部等）。
此模型也是 PyTorch 的 torch.nn.Module 子类。请将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以了解所有与通用用法和行为相关的事项。
forward
< source >( 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[typing.Tuple, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput, NoneType] = None past_key_values: typing.Optional[typing.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 ) → transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 token 的索引。如果您提供 padding，默认情况下 padding 将被忽略。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。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) — 用于避免在 padding token 索引上执行 attention 的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被掩盖，
- 0 表示 token 已被掩盖。
- 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 token 的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
Blenderbot 使用
bos_token_id作为decoder_input_ids生成的起始 token。如果使用past_key_values，则可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将其过去 key value 状态提供给此模型的 token）（请参阅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 tensor，该 tensor 忽略decoder_input_ids中的 pad token。因果掩码也将默认使用。 - head_mask (
torch.Tensor，形状为(encoder_layers, encoder_attention_heads), 可选) — 用于使 encoder 中 attention 模块的选定 head 无效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被掩盖，
- 0 表示 head 已被掩盖。
- decoder_head_mask (
torch.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads), 可选) — 用于使 decoder 中 attention 模块的选定 head 无效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被掩盖，
- 0 表示 head 已被掩盖。
- cross_attn_head_mask (
torch.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads), 可选) — 用于使 decoder 中 cross-attention 模块的选定 head 无效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被掩盖，
- 0 表示 head 已被掩盖。
- encoder_outputs (
tuple(tuple(torch.FloatTensor), 可选) — 元组由 (last_hidden_state, 可选:hidden_states, 可选:attentions) 组成。last_hidden_state的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) 是 encoder 最后一层输出的隐藏状态序列。用于 decoder 的 cross-attention 中。 - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，其中每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的 tensor，以及 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的额外 tensor。包含预先计算的隐藏状态（self-attention 模块和 cross-attention 模块中的 key 和 value），这些状态可以用于（请参阅
past_key_values输入）加速顺序解码。如果使用
past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将其过去的 key value 状态提供给此模型的 token），形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的decoder_input_ids。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联的向量，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，您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，则可以选择仅输入最后的decoder_inputs_embeds（请参阅past_key_values）。如果您想比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将decoder_input_ids索引转换为关联的向量，这将非常有用。如果
decoder_input_ids和decoder_inputs_embeds均未设置，则decoder_inputs_embeds的值将取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，并可用于加速解码（请参阅past_key_values）。 - output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有 attention 层的 attention tensor。 有关更多详细信息，请参阅返回的 tensor 下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。 更多细节请查看返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
返回
transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组 (如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时)，包含各种元素，具体取决于配置 (BlenderbotConfig) 和输入。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor) — 模型解码器最后一层的输出处的隐藏状态序列。如果使用
past_key_values，则仅输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。 -
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor)), optional, 当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的附加张量。包含预先计算的隐藏状态（自注意力模块和交叉注意力模块中的键和值），这些状态可以用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 -
decoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入的输出，+ 每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。解码器在每一层输出处的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。
-
decoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor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值。
-
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的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值。
-
encoder_last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor, optional) — 模型编码器最后一层的输出处的隐藏状态序列。 -
encoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入的输出，+ 每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。编码器在每一层输出处的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。
-
encoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor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值。
BlenderbotModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
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
< source >( config: BlenderbotConfig )
参数
- config (BlenderbotConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 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。 此模型继承自 PreTrainedModel。 查看超类文档，了解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、剪枝头等）。
此模型也是 PyTorch 的 torch.nn.Module 子类。请将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以了解所有与通用用法和行为相关的事项。
forward
< source >( 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[typing.Tuple, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput, NoneType] = None past_key_values: typing.Optional[typing.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 ) → transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor) — 词汇表中输入序列标记的索引。 默认情况下，如果您提供填充，则填充将被忽略。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor, optional) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。 在[0, 1]中选择的掩码值：- 1 表示未被掩盖的标记，
- 0 表示被掩盖的标记。
- decoder_input_ids (形状为
(batch_size, target_sequence_length)的torch.LongTensor, optional) — 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。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
Blenderbot 使用
bos_token_id作为decoder_input_ids生成的起始标记。 如果使用past_key_values，则可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（请参阅past_key_values）。 - decoder_attention_mask (形状为
(batch_size, target_sequence_length)的torch.LongTensor, optional) — 默认行为：生成一个张量，该张量忽略decoder_input_ids中的 pad 标记。 默认情况下，也将使用因果掩码。 - head_mask (形状为
(encoder_layers, encoder_attention_heads)的torch.Tensor, optional) — 用于使编码器中注意力模块的选定头无效的掩码。 在[0, 1]中选择的掩码值：- 1 表示头未被掩盖，
- 0 表示头被掩盖。
- decoder_head_mask (形状为
(decoder_layers, decoder_attention_heads)的torch.Tensor, optional) — 用于使解码器中注意力模块的选定头无效的掩码。 在[0, 1]中选择的掩码值：- 1 表示头未被掩盖，
- 0 表示头被掩盖。
- cross_attn_head_mask (形状为
(decoder_layers, decoder_attention_heads)的torch.Tensor, optional) — 用于使解码器中交叉注意力模块的选定头无效的掩码。 在[0, 1]中选择的掩码值：- 1 表示头未被掩盖，
- 0 表示头被掩盖。
- encoder_outputs (
tuple(tuple(torch.FloatTensor), optional) — 元组由 (last_hidden_state, optional:hidden_states, optional:attentions) 组成，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的last_hidden_state, optional) 是编码器最后一层输出处的隐藏状态序列。 在解码器的交叉注意力中使用。 - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor)), optional, 当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)) 的张量和 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的附加张量。包含预先计算的隐藏状态（自注意力模块和交叉注意力模块中的键和值），这些状态可以用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。如果使用
past_key_values，则用户可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids(那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的) 形状为(batch_size, 1)而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的decoder_input_ids。 - inputs_embeds (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor, optional) — （可选）您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。 如果您希望比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联的向量，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，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递decoder_input_ids。如果使用了past_key_values，则可以选择仅输入最后一个decoder_inputs_embeds（请参阅past_key_values）。如果您想要比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将decoder_input_ids索引转换为关联的向量，这将非常有用。如果
decoder_input_ids和decoder_inputs_embeds均未设置，则decoder_inputs_embeds的值将取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，并可用于加速解码（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 ModelOutput 而不是普通元组。 - 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。索引应为[0, ..., config.vocab_size]或 -100（请参阅input_ids文档字符串）。索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记计算。
返回
transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或 torch.FloatTensor 的元组 (如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时)，其中包含各种元素，具体取决于配置 (BlenderbotConfig) 和输入。
-
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失。 -
logits (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。 -
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor)), optional, 当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的附加张量。包含预先计算的隐藏状态（自注意力模块和交叉注意力模块中的键和值），这些状态可以用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 -
decoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入的输出，+ 每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。解码器在每一层输出端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
decoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor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值。
-
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的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值。
-
encoder_last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor, optional) — 模型编码器最后一层的输出处的隐藏状态序列。 -
encoder_hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入的输出，+ 每个层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。编码器在每一层输出端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
encoder_attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor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值。
BlenderbotForConditionalGeneration 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
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
< source >( input_ids: 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[typing.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 ) → transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。 默认情况下，如果您提供填充，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.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 掩码，用于避免在填充标记索引上执行注意力机制。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示标记未被掩码，
- 0 表示标记被掩码。
- 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端的隐藏状态序列。 如果模型配置为解码器，则在交叉注意力机制中使用。 - encoder_attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 掩码，用于避免在编码器输入的填充标记索引上执行注意力机制。 如果模型配置为解码器，则此掩码在交叉注意力机制中使用。 掩码值在[0, 1]中选择： - head_mask (
torch.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于置空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) — 掩码，用于置空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 (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))，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(tuple(torch.FloatTensor))元组，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的附加张量。 仅当模型用作序列到序列模型中的解码器时，才需要这两个附加张量。包含预先计算的隐藏状态（自注意力模块和交叉注意力模块中的键和值），这些状态可以用于（请参阅
past_key_values输入）加速顺序解码。如果使用
past_key_values，则用户可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（那些没有将其过去键值状态提供给此模型的）形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的decoder_input_ids。 - 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。索引应为[0, ..., config.vocab_size]或 -100（请参阅input_ids文档字符串）。索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记计算。 - 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（请参阅past_key_values）。- 1 表示标记未被掩码，
- 0 表示标记被掩码。
- 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 ModelOutput 而不是普通元组。
返回
transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions 或 torch.FloatTensor 的元组 (如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时)，其中包含各种元素，具体取决于配置 (BlenderbotConfig) 和输入。
-
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。 -
logits (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前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（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出提供一个，+ 每层输出提供一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，加上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 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
-
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。交叉注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
-
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的torch.FloatTensor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（如果模型用于编码器-解码器设置中）。 仅当config.is_decoder = True时相关。包含预先计算的隐藏状态（注意力模块中的键和值），这些状态可以用于（请参阅
past_key_values输入）加速顺序解码。
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
< source >( config: BlenderbotConfig *inputs **kwargs )
参数
- config (BlenderbotConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
裸 BLENDERBOT 模型，输出原始的隐藏状态，顶部没有任何特定的 head。此模型继承自 TFPreTrainedModel。查看超类文档以了解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、剪枝 head 等）。
此模型也是 keras.Model 子类。像使用常规 TF 2.0 Keras 模型一样使用它，并查阅 TF 2.0 文档以了解与通用用法和行为相关的所有事项。
transformers 中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式作为输入
- 所有输入都作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或者
- 所有输入都作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。
支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。由于这种支持，当使用像 model.fit() 这样的方法时，对于您来说，事情应该“正常工作”——只需以 model.fit() 支持的任何格式传递您的输入和标签即可！但是，如果您想在 Keras 方法（如 fit() 和 predict()）之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建您自己的层或模型时，您可以使用以下三种可能性来收集第一个位置参数中的所有输入张量
- 一个只包含
input_ids的张量，没有其他内容：model(input_ids) - 一个长度可变的列表，其中包含一个或多个输入张量，顺序与文档字符串中给出的顺序相同：
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，当使用 子类化 创建模型和层时，您无需担心任何这些，因为您可以像对待任何其他 Python 函数一样传递输入！
call
< source >( 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 tokens 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()。
- attention_mask (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在 padding token 索引上执行 attention 的 Mask。Mask 值在[0, 1]中选择：- 1 表示 tokens 未被 Mask，
- 0 表示 tokens 已被 Mask。
- 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 tokens 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decoder_input_ids生成的起始 token。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 (
tf.Tensor，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认情况下将创建并将忽略 pad tokens。不建议在大多数用例中设置此项。 - decoder_position_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个解码器输入序列 tokens 的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - head_mask (
tf.Tensor，形状为(encoder_layers, encoder_attention_heads)，可选) — 用于使编码器中 attention 模块的选定 head 失效的 Mask。Mask 值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被 Mask，
- 0 表示 head 已被 Mask。
- decoder_head_mask (
tf.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于使解码器中 attention 模块的选定 head 失效的 Mask。Mask 值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被 Mask，
- 0 表示 head 已被 Mask。
- cross_attn_head_mask (
tf.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于使 cross-attention 模块的选定 head 失效的 Mask。Mask 值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被 Mask，
- 0 表示 head 已被 Mask。
- encoder_outputs (
tf.FloatTensor，可选) — 编码器最后一层的输出处的隐藏状态。在解码器的 cross-attention 中使用。形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的序列是 - past_key_values (
Tuple[Tuple[tf.Tensor]]，长度为config.n_layers) — 包含 attention 模块的预计算的 key 和 value 隐藏状态。可用于加速解码。如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（那些没有将其过去的 key value 状态提供给此模型的），形状为(batch_size, 1)，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，则返回past_key_values键值状态，并且可以用于加速解码（参见past_key_values）。在训练期间设置为False，在生成期间设置为True - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有 attention 层的 attention 张量。 有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。此参数只能在 eager 模式下使用，在 graph 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，请参见返回张量下的hidden_states。此参数只能在 eager 模式下使用，在 graph 模式下，将使用配置中的值。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。此参数可以在 eager 模式下使用，在 graph 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，在训练和评估之间具有不同的行为）。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqModelOutput 或 tf.Tensor 的元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置 (BlenderbotConfig) 和输入。
-
last_hidden_state (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层输出处的隐藏状态序列。如果使用
past_key_values，则仅输出形状为(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)）。包含解码器的预计算隐藏状态（attention 模块中的 key 和 value），可以用于（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（embeddings 输出一个，每层输出一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。解码器在每一层输出端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
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值。
-
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)。解码器的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值。
-
encoder_last_hidden_state (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层输出处的隐藏状态序列。 -
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（embeddings 输出一个，每层输出一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。编码器在每一层输出端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
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值。
TFBlenderbotModel 前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
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
< source >( 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。此模型继承自 TFPreTrainedModel。请查看超类文档，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、剪枝头等）。
此模型也是 keras.Model 子类。像使用常规 TF 2.0 Keras 模型一样使用它，并查阅 TF 2.0 文档以了解与通用用法和行为相关的所有事项。
transformers 中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式作为输入
- 所有输入都作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或者
- 所有输入都作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。
支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。由于这种支持，当使用像 model.fit() 这样的方法时，对于您来说，事情应该“正常工作”——只需以 model.fit() 支持的任何格式传递您的输入和标签即可！但是，如果您想在 Keras 方法（如 fit() 和 predict()）之外使用第二种格式，例如在使用 Keras Functional API 创建您自己的层或模型时，您可以使用以下三种可能性来收集第一个位置参数中的所有输入张量
- 一个只包含
input_ids的张量，没有其他内容：model(input_ids) - 一个长度可变的列表，其中包含一个或多个输入张量，顺序与文档字符串中给出的顺序相同：
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，当使用 子类化 创建模型和层时，您无需担心任何这些，因为您可以像对待任何其他 Python 函数一样传递输入！
call
< source >( 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 or tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
tf.Tensor，形状为({0})) — 输入序列词汇表中 tokens 的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
tf.Tensor，形状为({0})，可选) — 掩码，用于避免在填充 token 索引上执行注意力机制。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被掩盖，
- 0 表示 token 被掩盖。
- decoder_input_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 解码器输入序列词汇表中 tokens 的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
Blenderbot 使用
bos_token_id作为decoder_input_ids生成的起始 token。如果使用past_key_values，则可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）（请参阅past_key_values）。 - decoder_attention_mask (
tf.Tensor，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认情况下将创建，并忽略 pad tokens。 不建议在大多数用例中设置此项。 - decoder_position_ids (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个解码器输入序列 token 的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - 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 head 无效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被掩盖，
- 0 表示 head 被掩盖。
- 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 head 无效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被掩盖，
- 0 表示 head 被掩盖。
- cross_attn_head_mask (
tf.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选) — 用于使跨注意力模块的选定 head 无效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被掩盖，
- 0 表示 head 被掩盖。
- encoder_outputs (
tf.FloatTensor，可选) — 编码器最后一层的输出端的隐藏状态。在解码器的交叉注意力中被使用。形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)是一个序列的 - past_key_values (
Tuple[Tuple[tf.Tensor]]，长度为config.n_layers) — 包含注意力块的预计算键和值隐藏状态。可用于加速解码。如果使用past_key_values，则用户可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的），形状为(batch_size, 1)，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，则返回past_key_values键值状态，并且可以用于加速解码（请参阅past_key_values）。训练期间设置为False，生成期间设置为True - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的 attentions 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 graph 模式下将使用 config 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 graph 模式下将使用 config 中的值。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通 tuple。 此参数可以在 eager 模式下使用，在 graph 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（dropout 模块等某些模块在训练和评估之间具有不同的行为）。 - 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。索引应为[0, ..., config.vocab_size]或 -100（请参阅input_idsdocstring）。索引设置为-100的 tokens 将被忽略（掩盖），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]中的 tokens 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 tuple（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 (BlenderbotConfig) 和输入。
-
loss (
tf.Tensor，形状为(n,)，可选，其中 n 是非掩码标签的数量，在提供labels时返回) — 语言建模损失。 -
logits (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 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)）。包含解码器的预计算隐藏状态（attention 模块中的 key 和 value），可以用于（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（embeddings 输出一个，每层输出一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。解码器在每一层输出端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
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值。
-
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)。解码器的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值。
-
encoder_last_hidden_state (
tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层输出处的隐藏状态序列。 -
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（embeddings 输出一个，每层输出一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。编码器在每一层输出端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
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值。
TFBlenderbotForConditionalGeneration forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
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
< source >( config: BlenderbotConfig input_shape: typing.Tuple[int] = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **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。
裸 MBart 模型 Transformer，输出原始的隐藏状态，顶部没有任何特定的 head。此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查看超类文档以了解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、剪枝 head 等）。
此模型也是 Flax Linen flax.nn.Module 子类。将其用作常规 Flax 模块，并参考 Flax 文档以了解与通用用法和行为相关的所有事项。
最后，此模型支持 JAX 的固有特性，例如
__call__
< 源代码 >( 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: dict = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7f787eb14310> = 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 tokens 的索引。如果您提供 padding，默认情况下将被忽略。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。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) — 用于避免在 padding token 索引上执行 attention 的 mask。Mask 值在[0, 1]中选择：- 1 表示 未被 mask 的 tokens，
- 0 表示 已被 mask 的 tokens。
- decoder_input_ids (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 词汇表中 decoder 输入序列 tokens 的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。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向右移动来创建此 tensor，以便根据论文进行去噪预训练。 - decoder_attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认行为：生成一个 tensor，该 tensor 忽略decoder_input_ids中的 pad tokens。默认情况下，也将使用因果 mask。如果您想更改 padding 行为，则应根据您的需要进行修改。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) — 位置嵌入中每个输入序列 tokens 的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - decoder_position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个 decoder 输入序列 tokens 的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有 attention 层的 attention tensors。有关更多详细信息，请参阅返回的 tensors 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，请参阅返回的 tensors 下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通 tuple。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqModelOutput 或一个 torch.FloatTensor 的 tuple (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 (BlenderbotConfig) 和输入。
-
last_hidden_state (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型 decoder 最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用
past_key_values，则仅输出形状为(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(tuple(jnp.ndarray))，其中每个 tuple 包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的 tensors 和 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的额外 tensors。包含预先计算的隐藏状态（自注意力模块和交叉注意力模块中的键和值），这些状态可以用于（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 tuple (一个用于 embeddings 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端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
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 tuple (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 tuple (每层一个)，形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的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值。
-
encoder_last_hidden_state (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型 encoder 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 tuple (一个用于 embeddings 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端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
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 tuple (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值。
FlaxBlenderbotPreTrainedModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
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_stateencode
< 源代码 >( 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: dict = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7f787eb14310> = 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 tokens 的索引。如果您提供 padding，默认情况下将被忽略。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。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) — 用于避免在 padding token 索引上执行 attention 的 mask。Mask 值在[0, 1]中选择：- 1 表示 未被 mask 的 tokens，
- 0 表示 已被 mask 的 tokens。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列 tokens 的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有 attention 层的 attention tensors。有关更多详细信息，请参阅返回的 tensors 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，请参阅返回的 tensors 下的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或 torch.FloatTensor 元组 (如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时)，其中包含各种元素，具体取决于配置 (<class 'transformers.models.blenderbot.configuration_blenderbot.BlenderbotConfig'>) 和输入。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray) — 模型最后一层的输出端的隐藏状态序列。 -
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（每个层的输出对应一个，外加嵌入层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，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（每层对应一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，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
< source >( 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: 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: dict = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7f787eb14310> = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- decoder_input_ids (形状为
(batch_size, target_sequence_length)的jnp.ndarray) — 解码器输入序列 token 在词汇表中的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。 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向右移动来创建此张量，以便按照论文进行去噪预训练。 - encoder_outputs (
tuple(tuple(jnp.ndarray)) — 元组由 (last_hidden_state, 可选:hidden_states, 可选:attentions) 组成，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的last_hidden_state, 可选) 是编码器最后一层输出端的隐藏状态序列。 用于解码器的交叉注意力中。 - encoder_attention_mask (形状为
(batch_size, sequence_length)的jnp.ndarray, 可选) — 用于避免对 padding token 索引执行 attention 的掩码。在[0, 1]中选择的掩码值：- 1 表示 未被掩盖 的 token，
- 0 表示 被掩盖 的 token。
- decoder_attention_mask (形状为
(batch_size, target_sequence_length)的jnp.ndarray, 可选) — 默认行为：生成一个忽略decoder_input_ids中的 pad token 的张量。 默认情况下，也会使用因果掩码。如果要更改 padding 行为，则应根据需要进行修改。 有关默认策略的更多信息，请参见 论文 中的图 1。
- decoder_position_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray, 可选) — 每个解码器输入序列 token 在位置嵌入中的位置索引。 在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - 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 attention 层的 attention 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 ModelOutput 而不是普通元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或 torch.FloatTensor 元组 (如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时)，其中包含各种元素，具体取决于配置 (<class 'transformers.models.blenderbot.configuration_blenderbot.BlenderbotConfig'>) 和输入。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray) — 模型最后一层的输出端的隐藏状态序列。如果使用
past_key_values，则仅输出形状为(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，每个元组具有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，并且可选地，如果config.is_encoder_decoder=True，则具有 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的附加张量。包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及可选地，如果
config.is_encoder_decoder=True，则包含交叉注意力块中的键和值），这些状态可用于（请参阅past_key_values输入）加速顺序解码。 -
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（每个层的输出对应一个，外加嵌入层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，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（每层对应一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，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（每层对应一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的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值。
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
< source >( config: BlenderbotConfig input_shape: typing.Tuple[int] = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )
参数
- config (BlenderbotConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
带有语言建模头的 Blenderbot 模型。 可用于摘要。 此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。 查看超类文档，了解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、剪枝头等）。
此模型也是 Flax Linen flax.nn.Module 子类。将其用作常规 Flax 模块，并参考 Flax 文档以了解与通用用法和行为相关的所有事项。
最后，此模型支持 JAX 的固有特性，例如
__call__
< source >( 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: dict = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7f787eb14310> = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)的jnp.ndarray) — 输入序列 token 在词汇表中的索引。 如果您提供 padding，默认情况下将被忽略。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (形状为
(batch_size, sequence_length)的jnp.ndarray, 可选) — 用于避免对 padding token 索引执行 attention 的掩码。在[0, 1]中选择的掩码值：- 1 表示 未被掩盖 的 token，
- 0 表示 被掩盖 的 token。
- decoder_input_ids (形状为
(batch_size, target_sequence_length)的jnp.ndarray, 可选) — 解码器输入序列 token 在词汇表中的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。 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向右移动来创建此张量，以便按照论文进行去噪预训练。 - decoder_attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认行为：生成一个张量，该张量忽略decoder_input_ids中的填充 token。默认情况下，也将使用因果掩码。如果您想更改填充行为，则应根据您的需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参见论文中的图 1。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列 token 的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - 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 token 的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - 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，请参见返回张量下的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，请参见返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是纯元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqLMOutput 或 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时），其中包含各种元素，具体取决于配置 (BlenderbotConfig) 和输入。
-
logits (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 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(tuple(jnp.ndarray))，其中每个 tuple 包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的 tensors 和 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的额外 tensors。包含预先计算的隐藏状态（自注意力模块和交叉注意力模块中的键和值），这些状态可以用于（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 tuple (一个用于 embeddings 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端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
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 tuple (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 tuple (每层一个)，形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器的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值。
-
encoder_last_hidden_state (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型 encoder 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 tuple (一个用于 embeddings 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端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
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 tuple (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值。
FlaxBlenderbotPreTrainedModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward 传递的配方需要在该函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此方法，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
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])encode
< source >( 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: dict = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7f787eb14310> = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)) — 输入序列 token 在词汇表中的索引。 默认情况下，如果您提供填充，则填充将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。 有关详细信息，请参见 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免在填充 token 索引上执行注意力的掩码。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 未被掩蔽 的 token，
- 0 表示 被掩蔽 的 token。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列 token 的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - 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，请参见返回张量下的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，请参见返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是纯元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或 torch.FloatTensor 元组 (如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时)，其中包含各种元素，具体取决于配置 (<class 'transformers.models.blenderbot.configuration_blenderbot.BlenderbotConfig'>) 和输入。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray) — 模型最后一层的输出端的隐藏状态序列。 -
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（每个层的输出对应一个，外加嵌入层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，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（每层对应一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，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
< source >( 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: 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: dict = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7f787eb14310> = 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 token 在词汇表中的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。 有关详细信息，请参见 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，则模型将通过将input_ids向右移动来创建此张量，以进行去噪预训练，遵循论文中的方法。 - encoder_outputs (
tuple(tuple(jnp.ndarray)) — 元组由 (last_hidden_state，可选：hidden_states，可选：attentions) 组成，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处的隐藏状态序列。 在解码器的交叉注意力中使用。 - encoder_attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免在填充 token 索引上执行注意力的掩码。 掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示 未被掩蔽 的 token，
- 0 表示 被掩蔽 的 token。
- decoder_attention_mask (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选) — 默认行为：生成一个张量，该张量忽略decoder_input_ids中的填充 token。默认情况下，也将使用因果掩码。如果您想更改填充行为，则应根据您的需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参见论文中的图 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 token 的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - 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。 有关更多详细信息，请参见返回张量下的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，请参见返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是纯元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions 或 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时），其中包含各种元素，具体取决于配置 (<class 'transformers.models.blenderbot.configuration_blenderbot.BlenderbotConfig'>) 和输入。
-
logits (
jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 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（每个层的输出对应一个，外加嵌入层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，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（每层对应一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，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 tuple (每层一个)，形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。交叉注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
-
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jnp.ndarray元组的元组，每个元组都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（注意力模块中的键和值），这些状态可以用于（请参阅
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