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Mistral
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Mistral
Mistral 是一个 7B 参数的语言模型，提供了预训练和指令微调两种版本，专注于平衡大型模型的扩展成本与性能和高效推理。该模型使用滑动窗口注意力 (SWA)，在 8K 上下文长度和固定缓存大小下进行训练，以更有效地处理更长的序列。分组查询注意力 (GQA) 加快了推理速度并减少了内存需求。Mistral 还采用字节回退 BPE 分词器，通过确保字符永远不会映射到词汇表外的标记来提高标记处理和效率。
你可以在 Mistral AI 组织下找到所有原始的 Mistral 模型检查点。
点击右侧边栏中的 Mistral 模型，查看更多如何将 Mistral 应用于不同语言任务的示例。
下面的示例演示了如何使用 Pipeline 或 AutoModel，以及如何从命令行进行聊天。
>>> import torch
>>> from transformers import pipeline
>>> messages = [
... {"role": "user", "content": "What is your favourite condiment?"},
... {"role": "assistant", "content": "Well, I'm quite partial to a good squeeze of fresh lemon juice. It adds just the right amount of zesty flavour to whatever I'm cooking up in the kitchen!"},
... {"role": "user", "content": "Do you have mayonnaise recipes?"}
... ]
>>> chatbot = pipeline("text-generation", model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3", torch_dtype=torch.bfloat16, device=0)
>>> chatbot(messages)量化通过以较低精度表示权重来减少大型模型的内存负担。有关更多可用量化后端，请参阅量化概述。
以下示例使用 bitsandbytes 仅将权重量化为 4 位。
>>> import torch
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
>>> # specify how to quantize the model
>>> quantization_config = BitsAndBytesConfig(
... load_in_4bit=True,
... bnb_4bit_quant_type="nf4",
... bnb_4bit_compute_dtype="torch.float16",
... )
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3", quantization_config=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3")
>>> prompt = "My favourite condiment is"
>>> messages = [
... {"role": "user", "content": "What is your favourite condiment?"},
... {"role": "assistant", "content": "Well, I'm quite partial to a good squeeze of fresh lemon juice. It adds just the right amount of zesty flavour to whatever I'm cooking up in the kitchen!"},
... {"role": "user", "content": "Do you have mayonnaise recipes?"}
... ]
>>> model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to("cuda")
>>> generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True)
>>> tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0]
"The expected output"使用 AttentionMaskVisualizer 来更好地理解模型可以和不可以关注哪些标记。
>>> from transformers.utils.attention_visualizer import AttentionMaskVisualizer
>>> visualizer = AttentionMaskVisualizer("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3")
>>> visualizer("Do you have mayonnaise recipes?")
MistralConfig
class transformers.MistralConfig
< 源代码 >( vocab_size = 32000 hidden_size = 4096 intermediate_size = 14336 num_hidden_layers = 32 num_attention_heads = 32 num_key_value_heads = 8 head_dim = None hidden_act = 'silu' max_position_embeddings = 131072 initializer_range = 0.02 rms_norm_eps = 1e-06 use_cache = True pad_token_id = None bos_token_id = 1 eos_token_id = 2 tie_word_embeddings = False rope_theta = 10000.0 sliding_window = 4096 attention_dropout = 0.0 **kwargs )
参数
- vocab_size (
int, 可选, 默认为 32000) — Mistral 模型的词汇表大小。定义了在调用 MistralModel 时传递的 `inputs_ids` 可以表示的不同标记的数量。 - hidden_size (
int, 可选, 默认为 4096) — 隐藏表示的维度。 - intermediate_size (
int, 可选, 默认为 14336) — MLP 表示的维度。 - num_hidden_layers (
int, 可选, 默认为 32) — Transformer 编码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int, 可选, 默认为 32) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数量。 - num_key_value_heads (
int, 可选, 默认为 8) — 这是用于实现分组查询注意力的键值头数量。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该通过对该组内所有原始头进行均值池化来构建。更多细节，请参阅这篇论文。如果未指定，将默认为 `8`。 - head_dim (
int, 可选, 默认为 `hidden_size // num_attention_heads`) — 注意力头的维度。 - hidden_act (
str或function, 可选, 默认为 `"silu"`) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。 - max_position_embeddings (
int, 可选, 默认为 `4096*32`) — 该模型可能使用的最大序列长度。Mistral 的滑动窗口注意力允许序列长达 4096*32 个标记。 - initializer_range (
float, 可选, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的截断正态分布初始化器的标准差。 - rms_norm_eps (
float, 可选, 默认为 1e-06) — RMS 归一化层使用的 epsilon 值。 - 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）。仅在 `config.is_decoder=True` 时相关。 - pad_token_id (
int, 可选) — 填充标记的 ID。 - bos_token_id (
int, 可选, 默认为 1) — “序列开始”标记的 ID。 - eos_token_id (
int, 可选, 默认为 2) — “序列结束”标记的 ID。 - tie_word_embeddings (
bool, 可选, 默认为 `False`) — 是否应绑定模型的输入和输出词嵌入。 - rope_theta (
float, 可选, 默认为 10000.0) — RoPE 嵌入的基期。 - sliding_window (
int, 可选, 默认为 4096) — 滑动窗口注意力窗口大小。如果未指定，将默认为 `4096`。 - attention_dropout (
float, 可选, 默认为 0.0) — 注意力概率的丢弃率。
这是用于存储 MistralModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个 Mistral 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 Mistral-7B-v0.1 或 Mistral-7B-Instruct-v0.1 相似的配置。
mistralai/Mistral-7B-v0.1 mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。请阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。
>>> from transformers import MistralModel, MistralConfig
>>> # Initializing a Mistral 7B style configuration
>>> configuration = MistralConfig()
>>> # Initializing a model from the Mistral 7B style configuration
>>> model = MistralModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configMistralModel
class transformers.MistralModel
< 源代码 >( config: MistralConfig )
参数
- config (MistralConfig) — 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。
裸的 Mistral 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。请查看超类的文档，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）。
该模型也是 PyTorch 的 torch.nn.Module 子类。可以像常规 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
forward
< source >( 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()。
- 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的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示标记未被遮盖，
- 0 表示标记被遮盖。
- 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。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意块和交叉注意块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括在解码的先前阶段，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。
模型将输出与其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，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想比模型内部嵌入查找矩阵更多地控制如何将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，将返回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相反，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` 的元组（如果传递了 `return_dict=False` 或当 `config.return_dict=False` 时），根据配置（MistralConfig）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，在传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。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（自注意块中的键和值，如果 `config.is_encoder_decoder=True`，则还包括交叉注意块中的键和值），可用于（请参阅 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。
-
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选，在传递 `output_hidden_states=True` 或 `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，+ 一个用于每层输出），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，在传递 `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。
MistralModel 的 forward 方法会覆盖 __call__ 特殊方法。
虽然前向传递的逻辑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后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
MistralForCausalLM
class transformers.MistralForCausalLM
< source >( config )
参数
- config (MistralForCausalLM) — 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。
用于因果语言建模的 Mistral 模型。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类的文档，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）。
该模型也是 PyTorch 的 torch.nn.Module 子类。可以像常规 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
forward
< source >( 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.mistral.modeling_mistral.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()。
- 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的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示标记未被遮盖，
- 0 表示标记被遮盖。
- 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。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意块和交叉注意块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括在解码的先前阶段，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。
模型将输出与其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，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想比模型内部嵌入查找矩阵更多地控制如何将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（请参阅 `input_ids` 文档字符串）。索引设置为 `-100` 的标记将被忽略（被遮盖），损失仅对标签在 `[0, ..., config.vocab_size]` 中的标记计算。 - use_cache (
bool, 可选) — 如果设置为True，将返回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相反，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`，则计算最后 `logits_to_keep` 个标记的 logits。如果为 `0`，则计算所有 `input_ids` 的 logits（特殊情况）。生成时只需要最后一个标记的 logits，只为该标记计算 logits 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 1D 的，对应于要在序列长度维度中保留的索引。这在使用打包张量格式（批次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` 的元组（如果传递了 `return_dict=False` 或当 `config.return_dict=False` 时），根据配置（MistralConfig）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，在传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。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，在传递 `output_hidden_states=True` 或 `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，+ 一个用于每层输出），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，在传递 `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。
MistralForCausalLM 的 forward 方法会覆盖 __call__ 特殊方法。
虽然前向传递的逻辑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后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, MistralForCausalLM
>>> model = MistralForCausalLM.from_pretrained("meta-mistral/Mistral-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-mistral/Mistral-2-7b-hf")
>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."MistralForSequenceClassification
class transformers.MistralForSequenceClassification
< source >( config )
参数
- config (MistralForSequenceClassification) — 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。
Mistral 模型 Transformer，顶部带有一个序列分类头（线性层）。
MistralForSequenceClassification 使用最后一个标记来进行分类，就像其他因果模型（例如 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`，它会简单地取批次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（取批次中每行的最后一个值）。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类的文档，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）。
该模型也是 PyTorch 的 torch.nn.Module 子类。可以像常规 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
forward
< source >( 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()。
- 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的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示标记未被遮盖，
- 0 表示标记被遮盖。
- 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。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意块和交叉注意块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括在解码的先前阶段，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。
模型将输出与其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，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想比模型内部嵌入查找矩阵更多地控制如何将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，将返回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` 的元组（如果传递了 `return_dict=False` 或当 `config.return_dict=False` 时），根据配置（MistralConfig）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，在传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。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，在传递 `output_hidden_states=True` 或 `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，+ 一个用于每层输出），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，在传递 `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。
MistralForSequenceClassification 的 forward 方法会覆盖 __call__ 特殊方法。
虽然前向传递的逻辑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, MistralForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1")
>>> model = MistralForSequenceClassification.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1")
>>> 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 = MistralForSequenceClassification.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1", 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, MistralForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1")
>>> model = MistralForSequenceClassification.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1", 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 = MistralForSequenceClassification.from_pretrained(
... "mistralai/Mistral-7B-v0.1", 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).lossMistralForTokenClassification
class transformers.MistralForTokenClassification
< source >( config )
参数
- config (MistralForTokenClassification) — 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。
Mistral Transformer，顶部带有一个标记分类头（一个位于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。请查看超类的文档，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）。
该模型也是 PyTorch 的 torch.nn.Module 子类。可以像常规 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
forward
< source >( 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) — 输入序列词元在词汇表中的索引。默认情况下，填充将被忽略。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 (
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操作的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示词元未被掩码，
- 0 表示词元被掩码。
- position_ids (
torch.LongTensor，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。选值范围为[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 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。这通常包括在解码的前一个阶段，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，每个元组包含两个形状为 `(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。如果未传递 `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形状为 `(batch_size, 1)` 的最后一个 `input_ids`（即那些没有为其提供过去键值状态的 `input_ids`），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，你可以不传递 `input_ids`，而是直接传递嵌入表示。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]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`，则会返回 `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 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），包含各种元素，具体取决于配置（MistralConfig）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，在传递 `output_hidden_states=True` 或 `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，+ 一个用于每层输出），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，在传递 `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。
MistralForTokenClassification 的前向方法，会覆盖 `__call__` 特殊方法。
虽然前向传递的逻辑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后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, MistralForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1")
>>> model = MistralForTokenClassification.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1")
>>> 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)
...MistralForQuestionAnswering
class transformers.MistralForQuestionAnswering
< 源码 >( config )
参数
- config (MistralForQuestionAnswering) — 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。
带有一个范围分类头（span classification head）的 Mistral transformer，用于抽取式问答任务，如 SQuAD（在隐藏状态输出之上加一个线性层，以计算 `span start logits` 和 `span end logits`）。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类的文档，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）。
该模型也是 PyTorch 的 torch.nn.Module 子类。可以像常规 PyTorch 模块一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
forward
< 源码 >( 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.Union[transformers.cache_utils.Cache, list[torch.FloatTensor], NoneType] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None **kwargs ) → transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 输入序列词元在词汇表中的索引。默认情况下，填充将被忽略。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 (
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操作的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示词元未被掩码，
- 0 表示词元被掩码。
- position_ids (
torch.LongTensor，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。选值范围为[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
Union[~cache_utils.Cache, list[torch.FloatTensor], NoneType]) — 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。这通常包括在解码的前一个阶段，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，每个元组包含两个形状为 `(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。如果未传递 `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形状为 `(batch_size, 1)` 的最后一个 `input_ids`（即那些没有为其提供过去键值状态的 `input_ids`），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，你可以不传递 `input_ids`，而是直接传递嵌入表示。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` 索引转换为关联向量，这会很有用。 - start_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 标记范围（span）起始位置（索引）的标签，用于计算词元分类损失。位置被限制在序列长度（`sequence_length`）内。序列之外的位置不计入损失计算。 - end_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 标记范围（span）结束位置（索引）的标签，用于计算词元分类损失。位置被限制在序列长度（`sequence_length`）内。序列之外的位置不计入损失计算。 - output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关详细信息，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。有关详细信息，请参阅返回张量下的 `hidden_states`。
返回
transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或一个 `torch.FloatTensor` 元组（如果传递 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），包含各种元素，具体取决于配置（MistralConfig）和输入。
-
loss (
torch.FloatTensorof shape(1,), 可选, 当提供labels时返回) — 总范围提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。 -
start_logits (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length)) — 范围起始分数（SoftMax 之前）。 -
end_logits (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length)) — 范围结束分数（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选，在传递 `output_hidden_states=True` 或 `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，+ 一个用于每层输出），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，在传递 `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。
MistralForQuestionAnswering 的前向方法，会覆盖 `__call__` 特殊方法。
虽然前向传递的逻辑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后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, MistralForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1")
>>> model = MistralForQuestionAnswering.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-v0.1")
>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"
>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... outputs = model(**inputs)
>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()
>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...
>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])
>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
...- forward
FlaxMistralModel
class transformers.FlaxMistralModel
< 源码 >( config: MistralConfig input_shape: tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )
参数
- config (MistralConfig) — 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。
- dtype (
jax.numpy.dtype, 可选, 默认为 `jax.numpy.float32`) — 计算的数据类型。可以是 `jax.numpy.float32`、`jax.numpy.float16` 或 `jax.numpy.bfloat16` 之一。这可用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推理。如果指定，所有计算将使用给定的 `dtype` 执行。
请注意，这仅指定计算的 dtype，不影响模型参数的 dtype。
裸 Mistral 模型 transformer，输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定的头。
此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查阅超类文档，了解库为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 Flax Linen flax.nn.Module 的子类。可将其用作常规 Flax 模块，并参考 Flax 文档了解与一般用法和行为相关的所有事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< 源码 >( input_ids attention_mask = None position_ids = None params: typing.Optional[dict] = None past_key_values: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None train: bool = False output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, input_ids_length)) — 输入序列词元在词汇表中的索引。如果提供填充，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 (
numpy.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操作的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示词元未被掩码，
- 0 表示词元被掩码。
索引可以使用 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用 `past_key_values`，可以选择只输入最后一个 `decoder_input_ids`（参见 `past_key_values`）。
如果你想改变填充行为，应该阅读 `modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask` 并根据需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图1。
- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部被掩码。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, input_ids_length)，可选) — 每个输入序列词元在位置嵌入中的位置索引。选值范围为[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
dict[str, np.ndarray], 可选，由 `init_cache` 返回或当传递之前的 `past_key_values` 时) — 包含预计算隐藏状态（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 而不是一个普通元组。
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPast 或一个 `torch.FloatTensor` 元组（如果传递 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），包含各种元素，具体取决于配置（MistralConfig）和输入。
-
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。 -
past_key_values (
dict[str, jnp.ndarray]) — 包含预计算隐藏状态（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]。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传递 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — 形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 的 `jnp.ndarray` 元组（一个用于嵌入层的输出，每个层一个输出）。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 `config.output_attentions=True` 时返回) — 形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` 的 `jnp.ndarray` 元组（每层一个）。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。
`FlaxMistralPreTrainedModel` 的前向方法，会覆盖 `__call__` 特殊方法。
虽然前向传递的逻辑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后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
这个例子使用了一个随机模型，因为真实的模型都非常大。为了获得正确的结果，你应该使用 mistralai/Mistral-7B-v0.1 而不是 ksmcg/Mistral-tiny。如果在加载该检查点时出现内存不足的情况，你可以在 `from_pretrained` 调用中尝试添加 `device_map="auto"`。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxMistralModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ksmcg/Mistral-tiny")
>>> model = FlaxMistralModel.from_pretrained("ksmcg/Mistral-tiny")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="jax")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_stateFlaxMistralForCausalLM
class transformers.FlaxMistralForCausalLM
< 源码 >( config: MistralConfig input_shape: tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )
参数
- config (MistralConfig) — 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。
- dtype (
jax.numpy.dtype, 可选, 默认为 `jax.numpy.float32`) — 计算的数据类型。可以是 `jax.numpy.float32`、`jax.numpy.float16` 或 `jax.numpy.bfloat16` 之一。这可用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推理。如果指定，所有计算将使用给定的 `dtype` 执行。
请注意，这仅指定计算的 dtype，不影响模型参数的 dtype。
带有一个语言建模头（线性层）的 Mistral 模型 transformer。
此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。请查阅超类文档，了解库为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 Flax Linen flax.nn.Module 的子类。可将其用作常规 Flax 模块，并参考 Flax 文档了解与一般用法和行为相关的所有事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< 源码 >( input_ids attention_mask = None position_ids = None params: typing.Optional[dict] = None past_key_values: typing.Optional[dict] = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7effc7ad3a30> = None train: bool = False output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, input_ids_length)) — 输入序列词元在词汇表中的索引。如果提供填充，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 (
numpy.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操作的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示词元未被掩码，
- 0 表示词元被掩码。
索引可以使用 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用 `past_key_values`，可以选择只输入最后一个 `decoder_input_ids`（参见 `past_key_values`）。
如果你想改变填充行为，应该阅读 `modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask` 并根据需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图1。
- 1 表示头部未被掩码，
- 0 表示头部被掩码。
- position_ids (
numpy.ndarray，形状为(batch_size, input_ids_length)，可选) — 每个输入序列词元在位置嵌入中的位置索引。选值范围为[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
dict[str, np.ndarray], 可选, 由init_cache或在传递先前的past_key_values时返回) — 预计算的隐藏状态（注意力块中的键和值）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) — 是否返回一个 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），根据配置（MistralConfig）和输入，包含各种元素。
-
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）。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传递 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) — 形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 的 `jnp.ndarray` 元组（一个用于嵌入层的输出，每个层一个输出）。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 `config.output_attentions=True` 时返回) — 形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` 的 `jnp.ndarray` 元组（每层一个）。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的缓存键、值状态以及在模型用于编码器-解码器设置时的交叉注意力层的状态。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。
`FlaxMistralPreTrainedModel` 的前向方法，会覆盖 `__call__` 特殊方法。
虽然前向传递的逻辑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后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
这个例子使用了一个随机模型，因为真实的模型都非常大。为了获得正确的结果，你应该使用 mistralai/Mistral-7B-v0.1 而不是 ksmcg/Mistral-tiny。如果在加载该检查点时出现内存不足的情况，你可以在 `from_pretrained` 调用中尝试添加 `device_map="auto"`。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxMistralForCausalLM
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ksmcg/Mistral-tiny")
>>> model = FlaxMistralForCausalLM.from_pretrained("ksmcg/Mistral-tiny")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="np")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> # retrieve logts for next token
>>> next_token_logits = outputs.logits[:, -1]TFMistralModel
class transformers.TFMistralModel
< source >( config: MistralConfig *inputs **kwargs )
参数
- config (MistralConfig) — 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。
裸的 Mistral 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 TFPreTrainedModel。请查看超类文档以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、修剪注意力头等）。
该模型也是一个 keras.Model 子类。可以像使用常规的 TF 2.0 Keras 模型一样使用它，并参考 TF 2.0 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
model 中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入
- 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偏好这种格式。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！然而，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，有三种可能性可以用来在第一个位置参数中收集所有输入张量
- 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，当使用子类化创建模型和层时，你无需担心这些，因为你可以像向任何其他 Python 函数一样传递输入！
调用
< source >( input_ids: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[list[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = 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 )
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。如果提供填充，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 (
tf.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的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示标记未被遮盖，
- 0 表示标记被遮盖。
可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用
past_key_values，可以选择只输入最后的decoder_input_ids（参见past_key_values）。如果你想改变填充行为，你应该阅读 `modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask` 并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。
- 1 表示注意力头未被遮盖，
- 0 表示注意力头被遮盖。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选自范围[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
Cache或tuple(tuple(tf.Tensor)), 可选) — 预计算的隐藏状态（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。这通常由模型在解码的先前阶段返回的past_key_values组成，当use_cache=True或config.use_cache=True时。允许一种格式：
- 长度为
config.n_layers的tuple(tf.Tensor)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，则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输入） ，形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的input_ids。 - 长度为
- inputs_embeds (
tf.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索引转换为相关向量，这将非常有用。 - use_cache (
bool, 可选) — 如果设置为True，将返回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。
TFMistralModel 的前向方法会覆盖 __call__ 特殊方法。
虽然前向传递的逻辑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后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
TFMistralForCausalLM
调用
< source >( input_ids: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[list[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = None labels: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = 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 )
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。如果提供填充，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 (
tf.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的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示标记未被遮盖，
- 0 表示标记被遮盖。
可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用
past_key_values，可以选择只输入最后的decoder_input_ids（参见past_key_values）。如果你想改变填充行为，你应该阅读 `modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask` 并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。
- 1 表示注意力头未被遮盖，
- 0 表示注意力头被遮盖。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选自范围[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
Cache或tuple(tuple(tf.Tensor)), 可选) — 预计算的隐藏状态（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。这通常由模型在解码的先前阶段返回的past_key_values组成，当use_cache=True或config.use_cache=True时。允许一种格式：
- 长度为
config.n_layers的tuple(tf.Tensor)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，则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输入） ，形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的input_ids。 - 长度为
- inputs_embeds (
tf.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索引转换为相关向量，这将非常有用。 - use_cache (
bool, 可选) — 如果设置为True，将返回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。 - 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。索引应该在[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（遮盖），损失仅对标签在[0, ..., config.vocab_size]之间的标记计算。
TFMistralForCausalLM 的前向方法会覆盖 __call__ 特殊方法。
虽然前向传递的逻辑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后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
TFMistralForSequenceClassification
class transformers.TFMistralForSequenceClassification
< source >( config *inputs **kwargs )
参数
- config (MistralConfig) — 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。
Mistral 模型 Transformer，顶部带有一个序列分类头（线性层）。
MistralForSequenceClassification 使用最后一个标记来进行分类，就像其他因果模型（例如 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`，它会简单地取批次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（取批次中每行的最后一个值）。
该模型继承自 TFPreTrainedModel。请查看超类文档以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、修剪注意力头等）。
该模型也是一个 keras.Model 子类。可以像使用常规的 TF 2.0 Keras 模型一样使用它，并参考 TF 2.0 文档了解所有与通用用法和行为相关的事项。
model 中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入
- 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偏好这种格式。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！然而，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，有三种可能性可以用来在第一个位置参数中收集所有输入张量
- 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，当使用子类化创建模型和层时，你无需担心这些，因为你可以像向任何其他 Python 函数一样传递输入！
调用
< source >( input_ids: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[list[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = None labels: typing.Optional[tensorflow.python.framework.tensor.Tensor] = 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 )
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。如果提供填充，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 (
tf.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的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示标记未被遮盖，
- 0 表示标记被遮盖。
可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用
past_key_values，可以选择只输入最后的decoder_input_ids（参见past_key_values）。如果你想改变填充行为，你应该阅读 `modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask` 并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。
- 1 表示注意力头未被遮盖，
- 0 表示注意力头被遮盖。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选自范围[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
Cache或tuple(tuple(tf.Tensor)), 可选) — 预计算的隐藏状态（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。这通常由模型在解码的先前阶段返回的past_key_values组成，当use_cache=True或config.use_cache=True时。允许一种格式：
- 长度为
config.n_layers的tuple(tf.Tensor)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，则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输入） ，形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的input_ids。 - 长度为
- inputs_embeds (
tf.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索引转换为相关向量，这将非常有用。 - use_cache (
bool, 可选) — 如果设置为True，将返回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 ModelOutput 而不是普通元组。 - 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]范围内或为 -100（请参阅input_ids的文档字符串）。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]范围内的标记进行计算。
TFMistralForSequenceClassification 的前向方法，重写了 __call__ 特殊方法。
虽然前向传递的逻辑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后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。