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Qwen3MoE
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Qwen3MoE
概述
将与官方模型发布一同推出。
模型详情
将与官方模型发布一同推出。
使用技巧
将与官方模型发布一同推出。
Qwen3MoeConfig
class transformers.Qwen3MoeConfig
< 源 >( vocab_size = 151936 hidden_size = 2048 intermediate_size = 6144 num_hidden_layers = 24 num_attention_heads = 32 num_key_value_heads = 4 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 attention_bias = False use_sliding_window = False sliding_window = 4096 attention_dropout = 0.0 decoder_sparse_step = 1 moe_intermediate_size = 768 num_experts_per_tok = 8 num_experts = 128 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) — Qwen3MoE 模型的词汇表大小。定义了在调用 Qwen3MoeModel 时，`inputs_ids` 可以表示的不同标记的数量。 - hidden_size (
int, 可选, 默认为 2048) — 隐藏表示的维度。 - intermediate_size (
int, 可选, 默认为 6144) — MLP 表示的维度。 - num_hidden_layers (
int, 可选, 默认为 24) — 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 4) — 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）；否则使用 GQA。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 `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): 用于除 'default' 外的所有 RoPE 类型。应用于 RoPE 嵌入的缩放因子。在大多数缩放类型中，x 的 `factor` 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*): 用于 'dynamic'、'longrope' 和 'llama3'。预训练期间使用的原始最大位置嵌入。`attention_factor` (float, *可选*): 用于 'yarn' 和 'longrope'。应用于注意力计算的缩放因子。如果未指定，则默认为实现所建议的值，使用 `factor` 字段推断建议值。`beta_fast` (float, *可选*): 仅用于 'yarn'。用于在线性斜坡函数中设置外推（仅）边界的参数。如果未指定，则默认为 32。`beta_slow` (float, *可选*): 仅用于 'yarn'。用于在线性斜坡函数中设置内插（仅）边界的参数。如果未指定，则默认为 1。`short_factor` (list[float], *可选*): 仅用于 'longrope'。应用于短上下文（< `original_max_position_embeddings`）的缩放因子。必须是与隐藏大小除以注意力头数再除以 2 长度相同的数字列表。`long_factor` (list[float], *可选*): 仅用于 'longrope'。应用于长上下文（< `original_max_position_embeddings`）的缩放因子。必须是与隐藏大小除以注意力头数再除以 2 长度相同的数字列表。`low_freq_factor` (float, *可选*): 仅用于 'llama3'。应用于 RoPE 低频分量的缩放因子。`high_freq_factor` (float, *可选*): 仅用于 'llama3'。应用于 RoPE 高频分量的缩放因子。 - attention_bias (
bool, 默认为False, 可选, 默认为False) — 在自注意力期间是否在查询、键、值和输出投影层中使用偏置。 - 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`。 - 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 768) — 被路由专家的中间层大小。 - num_experts_per_tok (
int, 可选, 默认为 8) — 选定的专家数量。 - num_experts (
int, 可选, 默认为 128) — 被路由的专家数量。 - norm_topk_prob (
bool, 可选, 默认为False) — 是否对 top-k 概率进行归一化。 - output_router_logits (
bool, 可选, 默认为False) — 模型是否应返回路由器的 logits。启用此项还将允许模型输出辅助损失，包括负载均衡损失和路由器 z-loss。 - router_aux_loss_coef (
float, 可选, 默认为 0.001) — 总损失中辅助损失的系数。 - mlp_only_layers (
list[int], 可选, 默认为[]) — 指示哪些层使用 Qwen3MoeMLP 而不是 Qwen3MoeSparseMoeBlock。该列表包含层索引，如果我们有 num_layers 层，则从 0 到 num_layers-1。如果mlp_only_layers为空，则使用decoder_sparse_step来确定稀疏性。
这是用于存储 Qwen3MoeModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个 Qwen3MoE 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 Qwen/Qwen3-15B-A2B 类似的配置。
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请阅读 PretrainedConfig 的文档。
>>> from transformers import Qwen3MoeModel, Qwen3MoeConfig
>>> # Initializing a Qwen3MoE style configuration
>>> configuration = Qwen3MoeConfig()
>>> # Initializing a model from the Qwen3-15B-A2B" style configuration
>>> model = Qwen3MoeModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configQwen3MoeModel
class transformers.Qwen3MoeModel
< 来源 >( config: Qwen3MoeConfig )
参数
- config (Qwen3MoeConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件进行初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
基础的 Qwen3 Moe 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（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 的 torch.nn.Module 子类。可以像常规的 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
< 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[list[torch.FloatTensor]] = 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 output_router_logits: 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.MoeModelOutputWithPast 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 表示未被屏蔽的标记，
- 0 表示被屏蔽的标记。
- 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。在[0, config.n_positions - 1]范围内选择。 - past_key_values (
list[torch.FloatTensor], 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。这通常包括模型在解码的前一阶段返回的 `past_key_values`，当 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时。允许两种格式：
- 一个 Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
- 长度为 `config.n_layers` 的 `tuple(tuple(torch.FloatTensor))` 元组，每个元组包含 2 个形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)` 的张量）。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。如果没有传递 `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`（那些没有为该模型提供其过去键值状态的 `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，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多地控制如何将 `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`。 - 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。 - cache_position (
torch.LongTensor, 形状为(sequence_length), 可选) — 描述输入序列标记在序列中位置的索引。与 `position_ids` 不同，此张量不受填充影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。
返回
transformers.modeling_outputs.MoeModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.MoeModelOutputWithPast 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（Qwen3MoeConfig）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。 -
past_key_values (
Cache, 可选, 当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。包含预先计算的隐藏状态（自注意块中的键和值，以及可选地，如果 `config.is_encoder_decoder=True`，则在交叉注意块中），可用于（请参阅 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。
-
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或当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，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每层的输出）。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或当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor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。
-
router_logits (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_router_probs=True和config.add_router_probs=True或当config.output_router_probs=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。由 MoE 路由器计算的原始路由器对数（softmax 后），这些术语用于计算专家混合模型的辅助损失。
Qwen3MoeModel 的 forward 方法，重写了 `__call__` 特殊方法。
虽然前向传播的配方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，而后者会默默地忽略它们。
Qwen3MoeForCausalLM
class transformers.Qwen3MoeForCausalLM
< 来源 >( config )
参数
- config (Qwen3MoeForCausalLM) — 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。
用于因果语言建模的 Qwen3 Moe 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（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 的 torch.nn.Module 子类。可以像常规的 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
< 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[list[torch.FloatTensor]] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None output_router_logits: 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.qwen3_moe.modeling_qwen3_moe.KwargsForCausalLM] ) → transformers.modeling_outputs.MoeCausalLMOutputWithPast 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 表示未被屏蔽的标记，
- 0 表示被屏蔽的标记。
- 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。在[0, config.n_positions - 1]范围内选择。 - past_key_values (
list[torch.FloatTensor], 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。这通常包括模型在解码的前一阶段返回的 `past_key_values`，当 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时。允许两种格式：
- 一个 Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
- 长度为 `config.n_layers` 的 `tuple(tuple(torch.FloatTensor))` 元组，每个元组包含 2 个形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)` 的张量）。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。如果没有传递 `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`（那些没有为该模型提供其过去键值状态的 `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，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多地控制如何将 `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）。设置为 `-100` 的标记将被忽略（屏蔽），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，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`。 - 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。 - cache_position (
torch.LongTensor, 形状为(sequence_length), 可选) — 描述输入序列标记在序列中位置的索引。与 `position_ids` 不同，此张量不受填充影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 默认为0) — 如果是 `int`，则计算最后 `logits_to_keep` 个标记的 logits。如果是 `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，仅为该标记计算它们可以节省内存，这对于长序列或大词汇表来说变得非常重要。如果是 `torch.Tensor`，则必须是 1D，对应于序列长度维度中要保留的索引。这在使用打包张量格式（批处理和序列长度的单一维度）时非常有用。
返回
transformers.modeling_outputs.MoeCausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.MoeCausalLMOutputWithPast 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（Qwen3MoeConfig）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）。 -
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或当config.output_router_probs=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。由 MoE 路由器计算的原始路由器对数（softmax 后），这些术语用于计算专家混合模型的辅助损失。
-
past_key_values (
Cache, 可选, 当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或当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，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每层的输出）。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或当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor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。
Qwen3MoeForCausalLM 的 forward 方法，重写了 `__call__` 特殊方法。
虽然前向传播的配方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，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen3MoeForCausalLM
>>> model = Qwen3MoeForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-MoE-15B-A2B")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-MoE-15B-A2B")
>>> 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."Qwen3MoeForSequenceClassification
class transformers.Qwen3MoeForSequenceClassification
< 来源 >( config )
参数
- config (Qwen3MoeForSequenceClassification) — 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。
Qwen3Moe 模型转换器，顶部带有一个序列分类头（线性层）。
Qwen3MoeForSequenceClassification 使用最后一个标记进行分类，与其他因果模型（例如 GPT-2）一样。
因为它对最后一个标记进行分类，所以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。如果没有定义 `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（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 的 torch.nn.Module 子类。可以像常规的 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
< 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操作的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示标记未被遮盖，
- 0 表示标记已被遮盖。
- 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。在[0, config.n_positions - 1]范围内选择。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache，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：
- Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
- 长度为 `config.n_layers` 的 `tuple(torch.FloatTensor)` 元组，每个元组包含 2 个形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)` 的张量）。这也称为旧版缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递 `past_key_values`，则将返回旧版缓存格式。
如果使用 `past_key_values`，用户可以选择只输入最后一个 `input_ids`（那些没有为其提供过去键值状态的 `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，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。 - 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，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.SequenceClassifierOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutputWithPast 或一个 `torch.FloatTensor` 元组（如果传递了 `return_dict=False` 或当 `config.return_dict=False` 时），包含各种元素，具体取决于配置（Qwen3MoeConfig）和输入。
-
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或当config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。有关更多详细信息，请参阅我们的 kv 缓存指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或当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，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每层的输出）。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或当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor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。
Qwen3MoeForSequenceClassification 的 forward 方法，覆盖了 `__call__` 特殊方法。
虽然前向传播的配方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，而后者会默默地忽略它们。
单标签分类示例
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen3MoeForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-15B-A2B")
>>> model = Qwen3MoeForSequenceClassification.from_pretrained("Qwen/Qwen3-15B-A2B")
>>> 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 = Qwen3MoeForSequenceClassification.from_pretrained("Qwen/Qwen3-15B-A2B", 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, Qwen3MoeForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-15B-A2B")
>>> model = Qwen3MoeForSequenceClassification.from_pretrained("Qwen/Qwen3-15B-A2B", 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 = Qwen3MoeForSequenceClassification.from_pretrained(
... "Qwen/Qwen3-15B-A2B", 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).lossQwen3MoeForTokenClassification
class transformers.Qwen3MoeForTokenClassification
< 源代码 >( config )
参数
- config (Qwen3MoeForTokenClassification) — 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() 方法以加载模型权重。
带有标记分类头的 Qwen3 Moe transformer（在隐藏状态输出之上加一个线性层），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（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 的 torch.nn.Module 子类。可以像常规的 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
< 源代码 >( 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.Optional[transformers.cache_utils.Cache] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下，填充将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力操作的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示标记未被遮盖，
- 0 表示标记已被遮盖。
- 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。在[0, config.n_positions - 1]范围内选择。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache，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：
- Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
- 长度为 `config.n_layers` 的 `tuple(torch.FloatTensor)` 元组，每个元组包含 2 个形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)` 的张量）。这也称为旧版缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递 `past_key_values`，则将返回旧版缓存格式。
如果使用 `past_key_values`，用户可以选择只输入最后一个 `input_ids`（那些没有为其提供过去键值状态的 `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，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。 - 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，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（如果传递了 `return_dict=False` 或当 `config.return_dict=False` 时），包含各种元素，具体取决于配置（Qwen3MoeConfig）和输入。
-
loss (形状为
(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。 -
logits (形状为
(batch_size, sequence_length, config.num_labels)的torch.FloatTensor) — 分类分数（SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或当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，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每层的输出）。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或当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor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。
Qwen3MoeForTokenClassification 的 forward 方法，覆盖了 `__call__` 特殊方法。
虽然前向传播的配方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，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen3MoeForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-15B-A2B")
>>> model = Qwen3MoeForTokenClassification.from_pretrained("Qwen/Qwen3-15B-A2B")
>>> 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)
...Qwen3MoeForQuestionAnswering
class transformers.Qwen3MoeForQuestionAnswering
< 源代码 >( config )
参数
- config (Qwen3MoeForQuestionAnswering) — 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() 方法以加载模型权重。
带有 span 分类头的 Qwen3 Moe 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（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 的 torch.nn.Module 子类。可以像常规的 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
< 源代码 >( 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.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操作的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示标记未被遮盖，
- 0 表示标记已被遮盖。
- 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。在[0, config.n_positions - 1]范围内选择。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache，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：
- Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南；
- 长度为 `config.n_layers` 的 `tuple(torch.FloatTensor)` 元组，每个元组包含 2 个形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)` 的张量）。这也称为旧版缓存格式。
模型将输出与输入相同的缓存格式。如果未传递 `past_key_values`，则将返回旧版缓存格式。
如果使用 `past_key_values`，用户可以选择只输入最后一个 `input_ids`（那些没有为其提供过去键值状态的 `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，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。 - start_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 标记的 span 开始位置（索引）的标签，用于计算标记分类损失。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会被考虑。 - end_positions (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 标记的 span 结束位置（索引）的标签，用于计算标记分类损失。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会被考虑。 - 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（如果传递了 `return_dict=False` 或当 `config.return_dict=False` 时），包含各种元素，具体取决于配置（Qwen3MoeConfig）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, 当传递output_hidden_states=True或当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，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每层的输出）。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或当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor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。
Qwen3MoeForQuestionAnswering 的 forward 方法，覆盖了 `__call__` 特殊方法。
虽然前向传播的配方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，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen3MoeForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-15B-A2B")
>>> model = Qwen3MoeForQuestionAnswering.from_pretrained("Qwen/Qwen3-15B-A2B")
>>> 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)
...