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Qwen2
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Qwen2
Qwen2 是一个大型语言模型系列（包括预训练模型、指令微调模型和混合专家模型），其参数规模从 5 亿到 720 亿不等。这些模型基于 Transformer 架构构建，并进行了一系列增强，例如分组查询注意力（GQA）、旋转位置嵌入（RoPE）、滑动窗口注意力与全注意力混合以及用于训练稳定性的 YARN 双块注意力。Qwen2 模型支持多种语言，上下文长度最高可达 131,072 个词元（token）。
你可以在 Qwen2 合集中找到所有官方的 Qwen2 模型检查点。
点击右侧边栏中的 Qwen2 模型，查看更多关于如何将 Qwen2 应用于不同语言任务的示例。
下面的例子演示了如何使用指令微调模型通过 Pipeline、AutoModel 和命令行来生成文本。
import torch
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
task="text-generation",
model="Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map=0
)
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Tell me about the Qwen2 model family."},
]
outputs = pipe(messages, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"][-1]['content'])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 将权重量化为 4 位。
# pip install -U flash-attn --no-build-isolation
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_use_double_quant=True,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"Qwen/Qwen2-7B",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
quantization_config=quantization_config,
attn_implementation="flash_attention_2"
)
inputs = tokenizer("The Qwen2 model family is", return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))注意
- 请确保你的 Transformers 库版本是最新的。Qwen2 需要 Transformers>=4.37.0 才能获得完整支持。
Qwen2Config
class transformers.Qwen2Config
< 源文件 >( vocab_size = 151936 hidden_size = 4096 intermediate_size = 22016 num_hidden_layers = 32 num_attention_heads = 32 num_key_value_heads = 32 hidden_act = 'silu' max_position_embeddings = 32768 initializer_range = 0.02 rms_norm_eps = 1e-06 use_cache = True tie_word_embeddings = False rope_theta = 10000.0 rope_scaling = None use_sliding_window = False sliding_window = 4096 max_window_layers = 28 layer_types = None attention_dropout = 0.0 **kwargs )
参数
- vocab_size (
int, 可选, 默认为 151936) — Qwen2 模型的词汇表大小。定义了在调用 Qwen2Model 时，`inputs_ids` 可以表示的不同词元（token）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 22016) — 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。 - 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 32) — 这是用于实现分组查询注意力（Grouped Query Attention）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，将使用 GQA。当将多头检查点转换为 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平均池化来构建。更多详情，请参阅这篇论文。如果未指定，将默认为 `32`。 - 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 32768) — 该模型可能使用的最大序列长度。 - initializer_range (
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。 - 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）。仅当 `config.is_decoder=True` 时才相关。 - tie_word_embeddings (
bool, 可选, 默认为False) — 是否应将模型的输入和输出词嵌入绑定。 - rope_theta (
float, 可选, 默认为 10000.0) — RoPE 嵌入的基础周期。 - rope_scaling (
Dict, 可选) — 包含 RoPE 嵌入缩放配置的字典。注意：如果你应用了新的 RoPE 类型，并期望模型能在更长的 `max_position_embeddings` 上工作，我们建议你相应地更新此值。预期内容：`rope_type` (str): 要使用的 RoPE 子变体。可以是 ['default', 'linear', 'dynamic', 'yarn', 'longrope', 'llama3'] 中的一个，其中 'default' 是原始的 RoPE 实现。`factor` (float, 可选): 除 'default' 外的所有 RoPE 类型都使用。应用于 RoPE 嵌入的缩放因子。在大多数缩放类型中，因子 x 将使模型能够处理长度为 x * 原始最大预训练长度的序列。`original_max_position_embeddings` (int, *可选*): 与 'dynamic', 'longrope' 和 'llama3' 一起使用。预训练期间使用的原始最大位置嵌入。`attention_factor` (float, *可选*): 与 'yarn' 和 'longrope' 一起使用。应用于注意力计算的缩放因子。如果未指定，则默认为实现推荐的值，使用 `factor` 字段推断建议值。`beta_fast` (float, *可选*): 仅与 'yarn' 一起使用。用于设置线性斜坡函数中外推（仅）边界的参数。如果未指定，则默认为 32。`beta_slow` (float, *可选*): 仅与 'yarn' 一起使用。用于设置线性斜坡函数中插值（仅）边界的参数。如果未指定，则默认为 1。`short_factor` (list[float], *可选*): 仅与 'longrope' 一起使用。应用于短上下文 (< `original_max_position_embeddings`) 的缩放因子。必须是一个数字列表，其长度与隐藏大小除以注意力头数再除以 2 相同。`long_factor` (list[float], *可选*): 仅与 'longrope' 一起使用。应用于长上下文 (< `original_max_position_embeddings`) 的缩放因子。必须是一个数字列表，其长度与隐藏大小除以注意力头数再除以 2 相同。`low_freq_factor` (float, *可选*): 仅与 'llama3' 一起使用。应用于 RoPE 低频分量的缩放因子。`high_freq_factor` (float, *可选*): 仅与 'llama3' 一起使用。应用于 RoPE 高频分量的缩放因子。 - use_sliding_window (
bool, 可选, 默认为False) — 是否使用滑动窗口注意力。 - sliding_window (
int, 可选, 默认为 4096) — 滑动窗口注意力 (SWA) 的窗口大小。如果未指定，将默认为 `4096`。 - max_window_layers (
int, 可选, 默认为 28) — 使用全注意力的层数。前 `max_window_layers` 层将使用全注意力，而之后的任何附加层将使用 SWA (滑动窗口注意力)。 - layer_types (
list, 可选) — 每层的注意力模式。 - attention_dropout (
float, 可选, 默认为 0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。
这是用于存储 Qwen2Model 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个 Qwen2 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 Qwen2-7B-beta Qwen/Qwen2-7B-beta 相似的配置。
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 Qwen2Model, Qwen2Config
>>> # Initializing a Qwen2 style configuration
>>> configuration = Qwen2Config()
>>> # Initializing a model from the Qwen2-7B style configuration
>>> model = Qwen2Model(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configQwen2Tokenizer
class transformers.Qwen2Tokenizer
< source >( vocab_file merges_file errors = 'replace' unk_token = '<|endoftext|>' bos_token = None eos_token = '<|endoftext|>' pad_token = '<|endoftext|>' clean_up_tokenization_spaces = False split_special_tokens = False **kwargs )
参数
- vocab_file (
str) — 词汇表文件的路径。 - merges_file (
str) — 合并文件的路径。 - errors (
str, 可选, 默认为"replace") — 将字节解码为 UTF-8 时遵循的范式。更多信息请参阅 bytes.decode。 - unk_token (
str, 可选, 默认为"<|endoftext|>") — 未知词元（token）。词汇表中不存在的词元无法转换为 ID，将被设置为此词元。 - bos_token (
str, 可选) — 序列开始词元。不适用于此分词器。 - eos_token (
str, 可选, 默认为"<|endoftext|>") — 序列结束词元。 - pad_token (
str, 可选, 默认为"<|endoftext|>") — 用于填充的词元，例如在批处理不同长度的序列时使用。 - clean_up_tokenization_spaces (
bool, 可选, 默认为False) — 模型是否应清理在分词过程中因分割输入文本而添加的空格。不适用于此分词器，因为分词过程不添加空格。 - split_special_tokens (
bool, 可选, 默认为False) — 在分词过程中是否应分割特殊词元。默认行为是不分割特殊词元。这意味着如果<|endoftext|>是eos_token，那么tokenizer.tokenize("<|endoftext|>") = ['<|endoftext|>']。否则，如果split_special_tokens=True，那么tokenizer.tokenize("<|endoftext|>")将得到['<', '|', 'endo', 'ft', 'ext', '|', '>']。此参数目前仅支持 `slow` 分词器。
构建一个 Qwen2 分词器。基于字节级的字节对编码（Byte-Pair-Encoding）。
与 GPT2Tokenizer 相同，此分词器经过训练，将空格视为词元的一部分，因此一个单词将
无论是否在句子开头（无空格），编码方式都会不同
>>> from transformers import Qwen2Tokenizer
>>> tokenizer = Qwen2Tokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-tokenizer")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[9707, 1879]
>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[21927, 1879]由于预分词规则不同，您不应改用 GPT2Tokenizer。
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。
Qwen2TokenizerFast
class transformers.Qwen2TokenizerFast
< source >( vocab_file = None merges_file = None tokenizer_file = None unk_token = '<|endoftext|>' bos_token = None eos_token = '<|endoftext|>' pad_token = '<|endoftext|>' **kwargs )
参数
- vocab_file (
str, 可选) — 词汇表文件的路径。 - merges_file (
str, 可选) — 合并文件的路径。 - tokenizer_file (
str, 可选) — tokenizers 文件的路径（通常扩展名为 .json），该文件包含加载分词器所需的所有内容。 - unk_token (
str, 可选, 默认为"<|endoftext|>") — 未知词元。词汇表中不存在的词元无法转换为 ID，将被设置为此词元。不适用于此分词器。 - bos_token (
str, 可选) — 序列开始词元。不适用于此分词器。 - eos_token (
str, 可选, 默认为"<|endoftext|>") — 序列结束词元。 - pad_token (
str, 可选, 默认为"<|endoftext|>") — 用于填充的词元，例如在批处理不同长度的序列时使用。
构建一个“快速”的 Qwen2 分词器（由 HuggingFace 的 tokenizers 库支持）。基于字节级的字节对编码（Byte-Pair-Encoding）。
与 GPT2Tokenizer 相同，此分词器经过训练，将空格视为词元的一部分，因此一个单词将
无论是否在句子开头（无空格），编码方式都会不同
>>> from transformers import Qwen2TokenizerFast
>>> tokenizer = Qwen2TokenizerFast.from_pretrained("Qwen/Qwen-tokenizer")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[9707, 1879]
>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[21927, 1879]此分词器继承自 PreTrainedTokenizerFast，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。
Qwen2Model
class transformers.Qwen2Model
< source >( config: Qwen2Config )
参数
- config (Qwen2Config) — 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。
基础的 Qwen2 模型，输出原始的隐藏状态，顶部没有任何特定的头部（head）。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头部等）。
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
< 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) — 词汇表中输入序列词元的索引。默认情况下会忽略填充。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。详情请参阅 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计算的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示词元未被屏蔽，
- 0 表示词元被屏蔽。
- 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。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。这通常是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；
- 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`，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`（即那些没有为其提供过去键值状态的 `input_ids`），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，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（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) — 描绘输入序列词元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 (Qwen2Config) 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。更多详情请参阅我们的 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，以及当 `config.is_encoder_decoder=True` 时在交叉注意力块中可选的键和值），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。
Qwen2Model 的前向方法，覆盖了 `__call__` 特殊方法。
尽管前向传递的逻辑需要在此函数内定义，但之后应调用 `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，而后者会静默地忽略它们。
Qwen2ForCausalLM
class transformers.Qwen2ForCausalLM
< source >( config )
参数
- config (Qwen2ForCausalLM) — 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 Qwen2 模型。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头部等）。
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
< 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.qwen2.modeling_qwen2.KwargsForCausalLM] ) → transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列词元的索引。默认情况下会忽略填充。索引可以使用 AutoTokenizer 获取。详情请参阅 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计算的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示词元未被屏蔽，
- 0 表示词元被屏蔽。
- 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。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。这通常是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；
- 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`，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`（即那些没有为其提供过去键值状态的 `input_ids`），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，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，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[0, ..., config.vocab_size]或 -100 之间（请参阅 `input_ids` 文档字符串）。索引设置为 `-100` 的词元将被忽略（屏蔽），损失仅对标签在 `[0, ..., config.vocab_size]` 中的词元进行计算。 - 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（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。更多详情请参阅返回张量下的hidden_states。 - cache_position (
torch.LongTensor，形状为(sequence_length)，可选) — 描述输入序列中 token 位置的索引。与position_ids相反，此张量不受填充（padding）的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]，默认为0) — 如果是int，则为最后logits_to_keep个 token 计算 logits。如果为0，则为所有input_ids计算 logits（特殊情况）。在生成任务中，通常只需要最后一个 token 的 logits，只为该 token 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。如果是一个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（batch 和序列长度使用单个维度）时非常有用。
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（Qwen2Config）和输入的不同，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。更多详情请参阅我们的 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。
Qwen2ForCausalLM 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传递的逻辑需要在此函数内定义，但之后应调用 `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，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen2ForCausalLM
>>> model = Qwen2ForCausalLM.from_pretrained("meta-qwen2/Qwen2-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-qwen2/Qwen2-2-7b-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."Qwen2ForSequenceClassification
class transformers.Qwen2ForSequenceClassification
< 来源 >( config )
参数
- config (Qwen2ForSequenceClassification) — 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，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
Qwen2 模型，其顶部带有一个序列分类头（线性层）。
Qwen2ForSequenceClassification 使用最后一个 token 来进行分类，与其他因果模型（如 GPT-2）的做法相同。
因为它在最后一个 token 上进行分类，所以需要知道最后一个 token 的位置。如果在配置中定义了 pad_token_id，它会在每一行中找到最后一个非填充 token。如果没有定义 pad_token_id，它会简单地取批次中每一行的最后一个值。由于当传递 inputs_embeds 而不是 input_ids 时，它无法猜测填充 token，因此它会做同样的操作（取批次中每一行的最后一个值）。
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
< 来源 >( 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 token 的索引。默认情况下，填充将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获得索引。详情请参阅 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 token 索引执行注意力操作的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示 token 未被屏蔽，
- 0 表示 token 被屏蔽。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列 token 位置的索引。选自范围[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache，可选) — 预先计算的隐藏状态（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)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。这也被称为旧版缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果没有传递
past_key_values，将返回旧版缓存格式。如果使用了
past_key_values，用户可以选择只输入最后一个input_ids（那些没有给出其过去键值状态的 token），形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的input_ids。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这会非常有用。 - 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。更多详情请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详情请参阅返回张量下的hidden_states。
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（Qwen2Config）和输入的不同，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。更多详情请参阅我们的 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。
Qwen2ForSequenceClassification 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传递的逻辑需要在此函数内定义，但之后应调用 `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，而后者会静默地忽略它们。
单标签分类示例
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen2ForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-beta")
>>> model = Qwen2ForSequenceClassification.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-beta")
>>> 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 = Qwen2ForSequenceClassification.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-beta", 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, Qwen2ForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-beta")
>>> model = Qwen2ForSequenceClassification.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-beta", 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 = Qwen2ForSequenceClassification.from_pretrained(
... "Qwen/Qwen2-7B-beta", 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).lossQwen2ForTokenClassification
class transformers.Qwen2ForTokenClassification
< 来源 >( config )
参数
- config (Qwen2ForTokenClassification) — 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，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
Qwen2 模型，其顶部带有一个 token 分类头（一个在线性层之上的隐藏状态输出），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
< 来源 >( 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 token 的索引。默认情况下，填充将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获得索引。详情请参阅 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 token 索引执行注意力操作的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示 token 未被屏蔽，
- 0 表示 token 被屏蔽。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列 token 位置的索引。选自范围[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache，可选) — 预先计算的隐藏状态（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)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。这也被称为旧版缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果没有传递
past_key_values，将返回旧版缓存格式。如果使用了
past_key_values，用户可以选择只输入最后一个input_ids（那些没有给出其过去键值状态的 token），形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的input_ids。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这会非常有用。 - 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。更多详情请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详情请参阅返回张量下的hidden_states。
返回
transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 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（Qwen2Config）和输入的不同，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。 -
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。
Qwen2ForTokenClassification 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传递的逻辑需要在此函数内定义，但之后应调用 `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，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen2ForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-beta")
>>> model = Qwen2ForTokenClassification.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-beta")
>>> 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)
...Qwen2ForQuestionAnswering
class transformers.Qwen2ForQuestionAnswering
< 来源 >( config )
参数
- config (Qwen2ForQuestionAnswering) — 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，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
Qwen2 模型，其顶部带有一个 span 分类头，用于像 SQuAD 这样的抽取式问答任务（一个在线性层之上的隐藏状态输出，用于计算 span start logits 和 span end logits）。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、修剪头部等）。
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
< 来源 >( 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 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) — 词汇表中输入序列 token 的索引。默认情况下，填充将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获得索引。详情请参阅 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 token 索引执行注意力操作的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示 token 未被屏蔽，
- 0 表示 token 被屏蔽。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列 token 位置的索引。选自范围[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache，可选) — 预先计算的隐藏状态（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)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。这也被称为旧版缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果没有传递
past_key_values，将返回旧版缓存格式。如果使用了
past_key_values，用户可以选择只输入最后一个input_ids（那些没有给出其过去键值状态的 token），形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的input_ids。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果你想比模型内部的嵌入查找矩阵更好地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这会非常有用。 - start_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标记 span 起始位置（索引）的标签。位置被限制在序列长度（sequence_length）内。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。 - end_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算 token 分类损失的标记 span 结束位置（索引）的标签。位置被限制在序列长度（sequence_length）内。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。更多详情请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。更多详情请参阅返回张量下的hidden_states。
返回
transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 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（Qwen2Config）和输入的不同，包含各种元素。
-
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, 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。
Qwen2ForQuestionAnswering 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传递的逻辑需要在此函数内定义，但之后应调用 `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，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen2ForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-beta")
>>> model = Qwen2ForQuestionAnswering.from_pretrained("Qwen/Qwen2-7B-beta")
>>> 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)
...