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Glm4

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Glm4

概述

将与官方模型发布一同推出。

Glm4Config

class transformers.Glm4Config

< >

( vocab_size = 151552 hidden_size = 4096 intermediate_size = 13696 num_hidden_layers = 40 num_attention_heads = 32 num_key_value_heads = 2 partial_rotary_factor = 0.5 head_dim = 128 hidden_act = 'silu' attention_dropout = 0.0 max_position_embeddings = 131072 initializer_range = 0.02 rms_norm_eps = 1.5625e-07 use_cache = True tie_word_embeddings = False rope_theta = 10000.0 pad_token_id = 151329 eos_token_id = [151329, 151336, 151338] bos_token_id = None attention_bias = True **kwargs )

参数

  • vocab_size (int, optional, 默认为 151552) — Glm4 模型的词汇表大小。定义了在调用 Glm4Model 时传入的 `inputs_ids` 可以表示的不同标记的数量。
  • hidden_size (int, optional, 默认为 4096) — 隐藏表示的维度。
  • intermediate_size (int, optional, 默认为 13696) — MLP 表示的维度。
  • num_hidden_layers (int, optional, 默认为 40) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。
  • num_attention_heads (int, optional, 默认为 32) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。
  • num_key_value_heads (int, optional, 默认为 2) — 这是实现分组查询注意力 (Grouped Query Attention) 时应使用的键值头 (key_value heads) 的数量。如果 `num_key_value_heads=num_attention_heads`，模型将使用多头注意力 (MHA)，如果 `num_key_value_heads=1`，模型将使用多查询注意力 (MQA)，否则使用 GQA。当将一个多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个分组的键和值头应通过对该组内所有原始头进行均值池化来构建。更多细节，请查看 这篇论文。如果未指定，将默认为 `num_attention_heads`。
  • partial_rotary_factor (float, optional, 默认为 0.5) — 部分旋转位置编码的因子。
  • head_dim (int, optional, 默认为 128) — 注意力头的维度。
  • hidden_act (str or function, optional, 默认为 "silu") — 传统的激活函数。它被 `hidden_activation` 所覆盖。
  • attention_dropout (float, optional, 默认为 0.0) — 注意力概率的丢弃率。
  • max_position_embeddings (int, optional, 默认为 131072) — 该模型可能使用的最大序列长度。
  • initializer_range (float, optional, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。
  • rms_norm_eps (float, optional, 默认为 1.5625e-07) — rms 归一化层使用的 epsilon 值。
  • use_cache (bool, optional, 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）。仅在 `config.is_decoder=True` 时相关。
  • tie_word_embeddings (bool, optional, 默认为 False) — 是否绑定词嵌入权重。
  • rope_theta (float, optional, 默认为 10000.0) — RoPE 嵌入的基础周期。
  • pad_token_id (int, optional, 默认为 151329) — 填充标记的 ID。
  • eos_token_id (int | list, optional, 默认为 [151329, 151336, 151338]) — 流结束标记的 ID。
  • bos_token_id (int, optional) — 流开始标记的 ID。
  • attention_bias (bool, 默认为 False, optional, 默认为 True) — 在自注意力机制中，是否在查询、键、值和输出投影层中使用偏置。

这是用于存储 Glm4Model 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化 Glm4 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 Glm4-4-9b-chat 类似的配置。例如 THUDM/GLM-4-9B-0414 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 的文档。

>>> from transformers import Glm4Model, Glm4Config
>>> # Initializing a Glm4 glm4-4-9b-chat style configuration
>>> configuration = Glm4Config()
>>> # Initializing a model from the glm4-4-9b-chat style configuration
>>> model = Glm4Model(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

Glm4Model

class transformers.Glm4Model

< >

( config: Glm4Config )

参数

  • config (Glm4Config) — 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。

基础的 Glm4 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，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 PyTorch torch.nn.Module 的子类。可以像常规的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Optional[transformers.cache_utils.Cache] = None 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 cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None **flash_attn_kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs] ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast 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()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.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计算的掩码。掩码值选自 [0, 1]：

    • 1 表示标记未被掩码，
    • 0 表示标记已被掩码。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列标记的位置索引。选自范围 [0, config.n_positions - 1]。

    什么是位置 ID？

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 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个阶段，当 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时，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)` 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。如果未传递 `past_key_values`，则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标记），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`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更能控制如何将 `input_ids` 索引转换为关联向量，这会很有用。
  • 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`。
  • cache_position (torch.LongTensor，形状为 (sequence_length)，可选) — 描述输入序列标记在序列中位置的索引。与 `position_ids` 不同，此张量不受填充影响。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.BaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast 或一个 `torch.FloatTensor` 元组（如果传递了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），根据配置 (Glm4Config) 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 (Cache, 可选, 当传递 use_cache=True 或 `config.use_cache=True` 时返回) — 这是一个 Cache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及当 `config.is_encoder_decoder=True` 时，交叉注意力块中的键和值），可用于（请参阅 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入层的输出，外加每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 `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。

Glm4Model 的 forward 方法覆盖了 `__call__` 特殊方法。

虽然前向传播的流程需要在此函数中定义，但之后应该调用 `Module` 实例而不是此函数，因为前者会处理运行前处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

Glm4ForCausalLM

class transformers.Glm4ForCausalLM

< >

( config )

参数

  • config (Glm4ForCausalLM) — 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不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。

用于因果语言建模的 Glm4 模型。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，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 PyTorch torch.nn.Module 的子类。可以像常规的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Optional[transformers.cache_utils.Cache] = 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 cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0 **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.models.glm4.modeling_glm4.KwargsForCausalLM] ) → transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 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()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.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计算的掩码。掩码值选自 [0, 1]：

    • 1 表示标记未被掩码，
    • 0 表示标记已被掩码。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列标记的位置索引。选自范围 [0, config.n_positions - 1]。

    什么是位置 ID？

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 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个阶段，当 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时，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)` 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。如果未传递 `past_key_values`，则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标记），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`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更能控制如何将 `input_ids` 索引转换为关联向量，这会很有用。
  • 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` 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] 之间的标记进行计算。
  • 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`。
  • cache_position (torch.LongTensor，形状为 (sequence_length)，可选) — 描述输入序列标记在序列中位置的索引。与 `position_ids` 不同，此张量不受填充影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], 默认为 0) — 如果是 `int`，则为最后 `logits_to_keep` 个标记计算 logits。如果是 `0`，则为所有 `input_ids` 计算 logits（特殊情况）。生成时只需要最后一个标记的 logits，仅为该标记计算它们可以节省内存，这对于长序列或大词汇表来说非常重要。如果是 `torch.Tensor`，则必须是一维的，对应于序列长度维度中要保留的索引。这在使用打包张量格式（批处理和序列长度使用单一维度）时很有用。

返回

transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 或一个 `torch.FloatTensor` 元组（如果传递了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），根据配置 (Glm4Config) 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）。

  • past_key_values (Cache, 可选, 当传递 use_cache=True 或 `config.use_cache=True` 时返回) — 这是一个 Cache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。

    包含预计算的隐藏状态（自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。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入层的输出，外加每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 `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。

Glm4ForCausalLM 的 forward 方法覆盖了 `__call__` 特殊方法。

虽然前向传播的流程需要在此函数中定义，但之后应该调用 `Module` 实例而不是此函数，因为前者会处理运行前处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例

>>> from transformers import AutoTokenizer, Glm4ForCausalLM

>>> model = Glm4ForCausalLM.from_pretrained("THUDM/GLM-4-9B-0414")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/GLM-4-9B-0414")

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

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

Glm4ForSequenceClassification

class transformers.Glm4ForSequenceClassification

< >

( config )

参数

  • config (Glm4ForSequenceClassification) — 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不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。

Glm4 Transformer 模型，顶部带有一个序列分类头（线性层）。

Glm4ForSequenceClassification 使用最后一个标记进行分类，与其他因果模型（如 GPT-2）一样。

由于它对最后一个标记进行分类，因此需要知道最后一个标记的位置。如果在配置中定义了 `pad_token_id`，它会找到每行中不是填充标记的最后一个标记。如果未定义 `pad_token_id`，它会简单地取批处理中每行的最后一个值。由于当传递 `inputs_embeds` 而不是 `input_ids` 时它无法猜测填充标记，因此它会做同样的事情（取批处理中每行的最后一个值）。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，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 PyTorch torch.nn.Module 的子类。可以像常规的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Optional[transformers.cache_utils.Cache] = 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 ) → transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutputWithPast 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()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.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计算的掩码。掩码值选自 [0, 1]：

    • 1 表示标记未被掩码，
    • 0 表示标记已被掩码。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列标记的位置索引。选自范围 [0, config.n_positions - 1]。

    什么是位置 ID？

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 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个阶段，当 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时，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)` 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。如果未传递 `past_key_values`，则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标记），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`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更能控制如何将 `input_ids` 索引转换为关联向量，这会很有用。
  • labels (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 之间。如果 `config.num_labels == 1`，则计算回归损失（均方损失），如果 `config.num_labels > 1`，则计算分类损失（交叉熵）。
  • 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`。

返回

transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutputWithPast 或一个 `torch.FloatTensor` 元组（如果传递了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），根据配置 (Glm4Config) 和输入包含各种元素。

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 labels 时返回) — 分类损失（如果 config.num_labels==1，则为回归损失）。

  • logits (形状为 (batch_size, config.num_labels) 的 torch.FloatTensor) — 分类（如果 config.num_labels==1，则为回归）分数（SoftMax 之前）。

  • past_key_values (Cache, 可选, 当传递 use_cache=True 或 `config.use_cache=True` 时返回) — 这是一个 Cache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。

    包含预计算的隐藏状态（自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。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入层的输出，外加每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 `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。

Glm4ForSequenceClassification 的 forward 方法覆盖了 `__call__` 特殊方法。

虽然前向传播的流程需要在此函数中定义，但之后应该调用 `Module` 实例而不是此函数，因为前者会处理运行前处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

单标签分类示例

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, Glm4ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/GLM-4-9B-0414")
>>> model = Glm4ForSequenceClassification.from_pretrained("THUDM/GLM-4-9B-0414")

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

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

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

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = Glm4ForSequenceClassification.from_pretrained("THUDM/GLM-4-9B-0414", num_labels=num_labels)

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

多标签分类示例

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, Glm4ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/GLM-4-9B-0414")
>>> model = Glm4ForSequenceClassification.from_pretrained("THUDM/GLM-4-9B-0414", problem_type="multi_label_classification")

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

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

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

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = Glm4ForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "THUDM/GLM-4-9B-0414", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

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

Glm4ForTokenClassification

class transformers.Glm4ForTokenClassification

< >

( config )

参数

  • config (Glm4ForTokenClassification) — 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不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。

Glm4 Transformer 模型，顶部带有一个标记分类头（一个在隐藏状态输出之上的线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，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 PyTorch torch.nn.Module 的子类。可以像常规的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Optional[transformers.cache_utils.Cache] = 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 ) → transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 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()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力操作的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择：

    • 1 表示标记未被掩码，
    • 0 表示标记已被掩码。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列标记的位置索引。在 [0, config.n_positions - 1] 范围内选择。

    什么是位置 ID？

  • past_key_values (~cache_utils.Cache，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），可用于加速序列解码。这通常包括模型在解码的前一阶段返回的 `past_key_values`，当 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时。

    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，每个元组包含 2 个形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)` 的张量。这也称为传统缓存格式。

    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的 `input_ids`（那些没有为其提供过去键值状态的 `input_ids`），其形状为 `(batch_size, 1)`，而不是形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的所有 `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能控制如何将 `input_ids` 索引转换为相关联的向量，这会很有用。
  • labels (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在 `[0, ..., config.num_labels - 1]` 范围内。如果 `config.num_labels == 1`，则计算回归损失（均方损失），如果 `config.num_labels > 1`，则计算分类损失（交叉熵）。
  • use_cache (bool，可选) — 如果设置为 `True`，将返回 `past_key_values` 键值状态，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`。

返回

transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或一个 `torch.FloatTensor` 元组（如果传递了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），包含各种元素，具体取决于配置（Glm4Config）和输入。

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 labels 时返回) — 分类损失。

  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.num_labels) 的 torch.FloatTensor) — 分类分数（SoftMax 之前）。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — `torch.FloatTensor` 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入层的输出，外加每个层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

    模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 `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。

Glm4ForTokenClassification 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

虽然前向传播的流程需要在此函数中定义，但之后应该调用 `Module` 实例而不是此函数，因为前者会处理运行前处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例

>>> from transformers import AutoTokenizer, Glm4ForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/GLM-4-9B-0414")
>>> model = Glm4ForTokenClassification.from_pretrained("THUDM/GLM-4-9B-0414")

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

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

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

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

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