Qwen2MoE
概述
Qwen2MoE 是来自 Qwen 团队的大语言模型的新模型系列。此前，我们发布了 Qwen 系列，包括 Qwen-72B、Qwen-1.8B、Qwen-VL、Qwen-Audio 等。
模型详情
Qwen2MoE 是一个语言模型系列，包括不同模型尺寸的解码器语言模型。对于每个尺寸，我们发布了基础语言模型和对齐的聊天模型。Qwen2MoE 具有以下架构选择
- Qwen2MoE 基于 Transformer 架构，使用 SwiGLU 激活函数、注意力 QKV 偏置、组查询注意力、滑动窗口注意力和全注意力混合等。此外，我们还改进了一个适应多种自然语言和代码的标记器。
- Qwen2MoE 采用混合专家 (MoE) 架构，其中模型是从密集语言模型升级而来。例如，
Qwen1.5-MoE-A2.7B是从Qwen-1.8B升级而来。它总共有 143 亿个参数，运行时激活 27 亿个参数，同时实现了与Qwen1.5-7B相当的性能，而训练资源仅为其 25%。
更多详细信息，请参阅 发布博文。
使用技巧
Qwen1.5-MoE-A2.7B 和 Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat 可以在 Huggingface Hub 上找到。
在下文中，我们将演示如何使用 Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat 进行推理。请注意，我们已使用 ChatML 格式进行对话，在此演示中，我们将展示如何为此目的利用 apply_chat_template。
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> device = "cuda" # the device to load the model onto
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat", device_map="auto")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat")
>>> prompt = "Give me a short introduction to large language model."
>>> messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
>>> text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
>>> model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
>>> generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=True)
>>> generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]
>>> response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]Qwen2MoeConfig
class transformers.Qwen2MoeConfig
< 源代码 >( vocab_size = 151936 hidden_size = 2048 intermediate_size = 5632 num_hidden_layers = 24 num_attention_heads = 16 num_key_value_heads = 16 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 attention_dropout = 0.0 decoder_sparse_step = 1 moe_intermediate_size = 1408 shared_expert_intermediate_size = 5632 num_experts_per_tok = 4 num_experts = 60 norm_topk_prob = False output_router_logits = False router_aux_loss_coef = 0.001 mlp_only_layers = None **kwargs )
参数
- vocab_size (
int, 可选, 默认为 151936) — Qwen2MoE 模型的词汇量大小。定义了调用 Qwen2MoeModel 时传递的inputs_ids可以表示的不同标记的数量 - num_hidden_layers (
int，可选，默认为 24) — Transformer 编码器中隐藏层的数量。 - num_attention_heads (
int，可选，默认为 16) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数量。 - num_key_value_heads (
int，可选，默认为 16) — 这是应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，则模型将使用多头注意力 (MHA)，如果num_key_value_heads=1，则模型将使用多查询注意力 (MQA)，否则使用 GQA。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组键和值头应通过对该组中所有原始头进行平均池化来构建。有关更多详细信息，请查看这篇论文。如果未指定，则默认为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) — 此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截断正态初始化器的标准差。 - rms_norm_eps (
float，可选，默认为 1e-06) — rms 归一化层使用的 epsilon。 - use_cache (
bool，可选，默认为True) — 模型是否应返回最后的键/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) — 模型的输入和输出词嵌入是否应该绑定。 - 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) 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 SWA（滑动窗口注意力）的层数。底层使用 SWA，而顶层使用完全注意力。 - attention_dropout (
float, 可选，默认为 0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。 - decoder_sparse_step (
int, 可选，默认为 1) — MoE 层的频率。 - moe_intermediate_size (
int, 可选，默认为 1408) — 路由专家的中间大小。 - shared_expert_intermediate_size (
int, 可选，默认为 5632) — 共享专家的中间大小。 - num_experts_per_tok (
int, 可选，默认为 4) — 选定的专家数量。 - num_experts (
int, 可选，默认为 60) — 路由专家的数量。 - norm_topk_prob (
bool, 可选, 默认为False) — 是否对 topk 概率进行归一化。 - output_router_logits (
bool, 可选, 默认为False) — 模型是否应该返回路由 logits。启用此选项还将允许模型输出辅助损失，包括负载均衡损失和路由 z 损失。 - router_aux_loss_coef (
float, 可选, 默认为 0.001) — 辅助损失因子，用于总损失。 - mlp_only_layers (
List[int], 可选, 默认为[]) — 指示哪些层使用 Qwen2MoeMLP 而不是 Qwen2MoeSparseMoeBlock。列表包含层索引，从 0 到 num_layers-1，如果我们有 num_layers 层。如果mlp_only_layers为空，则decoder_sparse_step用于确定稀疏性。
这是用于存储 Qwen2MoeModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化 Qwen2MoE 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 Qwen1.5-MoE-A2.7B” Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B” 类似的配置。
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。请阅读 PretrainedConfig 中的文档以获取更多信息。
>>> from transformers import Qwen2MoeModel, Qwen2MoeConfig
>>> # Initializing a Qwen2MoE style configuration
>>> configuration = Qwen2MoeConfig()
>>> # Initializing a model from the Qwen1.5-MoE-A2.7B" style configuration
>>> model = Qwen2MoeModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configQwen2MoeModel
类 transformers.Qwen2MoeModel
< 源代码 >( config: Qwen2MoeConfig )
参数
- config (Qwen2MoeConfig) — 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关联的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。config — Qwen2MoeConfig
不带任何特定头的基本 Qwen2MoE 模型，输出原始隐藏状态。此模型继承自 PreTrainedModel。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 head 等）。
此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档了解与一般用法和行为相关的所有事项。
由 config.num_hidden_layers 层组成的 Transformer 解码器。每一层都是一个 Qwen2MoeDecoderLayer
前向传播
< 源代码 >( input_ids: LongTensor = None attention_mask: 可选 = None position_ids: 可选 = None past_key_values: 可选 = None inputs_embeds: 可选 = None use_cache: 可选 = None output_attentions: 可选 = None output_hidden_states: 可选 = None output_router_logits: 可选 = None return_dict: 可选 = None cache_position: 可选 = 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。默认情况下，如果提供了填充，则会忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力的掩码。掩码值选择在[0, 1]中：- 1 表示未掩码的标记，
- 0 表示掩码的标记。
可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用了
past_key_values，则可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（参见past_key_values）。如果要更改填充行为，则应阅读
modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask并根据需要修改。有关默认策略的更多信息，请参阅 论文 中的图 1。- 1 表示头部未掩码，
- 0 表示头部掩码。
- 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。选择范围为[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
Cache或tuple(tuple(torch.FloatTensor))，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。这通常包括模型在解码的先前阶段返回的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；
- 长度为
config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有两个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量。这也被称为传统缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递
past_key_values，则将返回传统缓存格式。如果使用了
past_key_values，则用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个input_ids（其过去键值状态未提供给此模型）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。如果您希望比模型的内部嵌入查找矩阵更好地控制如何将input_ids索引转换为关联向量，这将很有用。 - 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（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。 - output_router_logits (
bool，可选) — 是否返回所有路由器的 logits。它们对于计算路由器损失很有用，在推理期间不应返回。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - cache_position (
torch.LongTensor形状为(sequence_length), 可选) — 表示输入序列令牌在序列中的位置的索引。与position_ids相反，此张量不受填充的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。
Qwen2MoeModel 的前向方法覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然前向传递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，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则会默默地忽略它们。
Qwen2MoeForCausalLM
前向传播
< 源代码 >( input_ids: LongTensor = None attention_mask: Optional = None position_ids: Optional = None past_key_values: Optional = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None output_router_logits: Optional = None return_dict: Optional = None cache_position: Optional = None num_logits_to_keep: int = 0 ) → transformers.modeling_outputs.MoeCausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列令牌的索引。如果您提供填充，则默认情况下会忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充令牌索引执行注意力的掩码。掩码值选择在[0, 1]中：- 1 表示未掩盖的令牌，
- 0 表示掩盖的令牌。
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，则可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（请参阅past_key_values）。如果要更改填充行为，则应阅读
modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask并根据您的需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅 论文 中的图表 1。- 1 表示头部未掩盖，
- 0 表示头部掩盖。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 输入序列中每个token在位置嵌入中的位置索引。选择范围为[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
Cache或tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括模型在解码的先前阶段返回的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；
- 长度为
config.n_layers的tuple(tuple(torch.FloatTensor))，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量。这也被称为传统缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递
past_key_values，则将返回传统缓存格式。如果使用
past_key_values，则用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个input_ids（未为此模型提供其过去键值状态的input_ids），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。如果您希望对如何将input_ids索引转换为关联向量进行比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这将很有用。 - 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。 - output_router_logits (
bool，可选) — 是否返回所有路由器的 logits。它们对于计算路由器损失很有用，在推理期间不应返回它们。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - cache_position (
torch.LongTensor形状为(sequence_length)，可选) — 指示输入序列中token在序列中的位置的索引。与position_ids相反，此张量不受填充的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。参数 — labels (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length)，可选)：用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应为[0, ..., config.vocab_size]或 -100（请参阅input_ids文档字符串）。索引设置为-100的token将被忽略（掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]中的token计算。num_logits_to_keep (
int，可选)：计算最后num_logits_to_keep个token的 logits。如果为0，则计算所有input_ids的 logits（特殊情况）。生成只需要最后一个token的 logits，并且仅为该token计算它们可以节省内存，这对于长序列或大型词汇量来说非常重要。
返回值
transformers.modeling_outputs.MoeCausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.MoeCausalLMOutputWithPast 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含取决于配置 (Qwen2MoeConfig) 和输入的各种元素。
-
loss (
torch.FloatTensor形状为(1,)，可选，在提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个token预测）。 -
logits (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇token的分数）。 -
aux_loss (
torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回) — 稀疏模块的辅助损失。 -
router_logits (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_router_probs=True和config.add_router_probs=True或config.output_router_probs=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)的torch.FloatTensor元组（每个层一个）。由MoE路由器计算的原始路由器logits（softmax后），这些项用于计算混合专家模型的辅助损失。
-
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组包含2个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量。包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），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) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出，如果模型具有嵌入层，则加上每个层的输出）。模型在每一层输出处的隐藏状态，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) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每个层一个）。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。
Qwen2MoeForCausalLM 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。
虽然前向传递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，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen2MoeForCausalLM
>>> model = Qwen2MoeForCausalLM.from_pretrained(PATH_TO_CONVERTED_WEIGHTS)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(PATH_TO_CONVERTED_TOKENIZER)
>>> 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."Qwen2MoeForSequenceClassification
类 transformers.Qwen2MoeForSequenceClassification
< 源代码 >( config )
参数
- config (Qwen2MoeConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。查看from_pretrained()方法以加载模型权重。
Qwen2MoE模型转换器，顶部带有一个序列分类头（线性层）。
Qwen2MoeForSequenceClassification 使用最后一个标记进行分类，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。如果在配置中定义了pad_token_id，则它会找到每一行中不是填充标记的最后一个标记。如果没有定义pad_token_id，则它只需获取批处理中每一行的最后一个值。由于它无法在传递inputs_embeds而不是input_ids时猜测填充标记，因此它执行相同的操作（获取批处理中每一行的最后一个值）。
此模型继承自PreTrainedModel。查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入的大小、剪枝头等）。
此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档了解与一般用法和行为相关的所有事项。
前向传播
< 源代码 >( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None position_ids: Optional = None past_key_values: Union = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = 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。默认情况下，如果提供填充，则会忽略填充。可以使用AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力操作的掩码。掩码值选择在[0, 1]中：- 1 表示未被掩码的标记，
- 0 表示被掩码的标记。
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，则可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（请参阅past_key_values）。如果要更改填充行为，则应阅读
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 (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 输入序列中每个标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围在[0, config.n_positions - 1]中。 - past_key_values (
Cache或tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包含模型在解码的先前阶段返回的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；
- 长度为
config.n_layers的tuple(tuple(torch.FloatTensor))，每个元组具有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量。这也被称为传统缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递
past_key_values，则将返回传统缓存格式。如果使用
past_key_values，则用户可以选择仅输入最后一个input_ids（其过去键值状态未提供给此模型）形状为(batch_size, 1)，而不是所有input_ids形状为(batch_size, sequence_length)。 - 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。如果您希望对如何将input_ids索引转换为关联向量进行更多控制，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。 - 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，请参阅返回张量中的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，请参阅返回张量中的hidden_states。 - output_router_logits (
bool，可选) — 是否返回所有路由器的 logits。它们对于计算路由器损失很有用，在推理过程中不应返回。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - cache_position (
torch.LongTensor形状为(sequence_length)，可选) — 表示输入序列标记在序列中的位置的索引。与position_ids不同，此张量不受填充的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。 - 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（均方误差损失），如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵损失）。
Qwen2MoeForSequenceClassification 的前向方法覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然前向传递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，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则会默默地忽略它们。
Qwen2MoeForTokenClassification
类 transformers.Qwen2MoeForTokenClassification
< 源代码 >( config )
参数
- config (Qwen2MoeConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
具有标记分类头的 Qwen2MoE 模型转换器（隐藏状态输出顶部的线性层），例如用于命名实体识别 (NER) 任务。
此模型继承自PreTrainedModel。查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入的大小、剪枝头等）。
此模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档了解与一般用法和行为相关的所有事项。
前向传播
< 源代码 >( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None position_ids: Optional = None past_key_values: Optional = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = 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。默认情况下，如果提供填充，则会忽略填充。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示未被掩盖的标记，
- 0 表示被掩盖的标记。
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，则可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（请参阅past_key_values）。如果要更改填充行为，则应阅读
modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask并修改为您的需求。有关默认策略的更多信息，请参阅 论文 中的图 1。- 1 表示头部未被掩盖，
- 0 表示头部被掩盖。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。选择范围为[0, config.n_positions - 1]。 - past_key_values (
Cache或tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括模型在解码的先前阶段返回的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；
- 长度为
config.n_layers的tuple(tuple(torch.FloatTensor))，每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量。这也被称为传统缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递
past_key_values，则将返回传统缓存格式。如果使用
past_key_values，则用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个input_ids（没有为此模型提供过去键值状态的那些），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。如果您希望对如何将input_ids索引转换为关联向量进行比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制，这将非常有用。 - 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（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。 - output_router_logits (
bool，可选) — 是否返回所有路由器的 logits。它们对于计算路由器损失很有用，在推理过程中不应返回。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - cache_position (
torch.LongTensor形状为(sequence_length)，可选) — 描述输入序列中 token 在序列中的位置的索引。与position_ids不同，此张量不受填充的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。 - 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（均方误差损失），如果config.num_labels > 1，则
Qwen2MoeForTokenClassification 的前向方法重写了 __call__ 特殊方法。
虽然前向传递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，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则会默默地忽略它们。