Transformers 文档
SeedOss
并获得增强的文档体验
开始使用
该模型于 2025 年 8 月 22 日贡献给 Hugging Face Transformers。
SeedOss
SeedOss 是字节跳动 Seed 推出的 36B 参数稠密语言模型，具有原生 512K 上下文长度。它具备灵活的思考预算控制能力，以及强大的推理和智能体（Agent）能力，在 12T token 上完成训练。
以下示例演示了如何使用 Pipeline 或 AutoModelForCausalLM 类生成文本。
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
task="text-generation",
model="ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Base",
)
pipe("The most important factor in language model training is")SeedOssConfig
class transformers.SeedOssConfig
< 源代码 >( transformers_version: str | None = None architectures: list[str] | None = None output_hidden_states: bool | None = False return_dict: bool | None = True dtype: typing.Union[str, ForwardRef('torch.dtype'), NoneType] = None chunk_size_feed_forward: int = 0 is_encoder_decoder: bool = False id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None problem_type: typing.Optional[typing.Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification']] = None vocab_size: int = 155136 hidden_size: int = 4096 intermediate_size: int = 27648 num_hidden_layers: int = 64 num_attention_heads: int = 80 num_key_value_heads: int | None = 8 hidden_act: str = 'silu' max_position_embeddings: int = 524288 initializer_range: float = 0.02 rms_norm_eps: float = 1e-06 use_cache: bool = True pad_token_id: int | None = 1 bos_token_id: int | None = 0 eos_token_id: int | list[int] | None = 2 pretraining_tp: int = 1 tie_word_embeddings: bool = False rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None attention_bias: bool = True attention_out_bias: bool = False attention_dropout: float | int = 0.1 residual_dropout: float | int = 0.1 mlp_bias: bool = False head_dim: int | None = 128 )
参数
- vocab_size (
int, 可选, 默认为155136) — 模型的词汇表大小。定义了input_ids可以表示的不同 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27648) — MLP 表示的维度。 - num_hidden_layers (
int, 可选, 默认为64) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int, 可选, 默认为80) — Transformer 解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（Grouped Query Attention, GQA）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。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的键和值头应通过对该组内的所有原始头进行均值池化（mean pooling）来构建。更多详情，请查看 这篇论文。如果未指定，将默认为num_attention_heads。 - hidden_act (
str, 可选, 默认为silu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如："gelu","relu","silu"等。 - max_position_embeddings (
int, 可选, 默认为524288) — 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截断正态初始化器（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) — 模型是否应该返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅在config.is_decoder=True或模型是纯解码器生成模型时相关。 - pad_token_id (
int, 可选, 默认为1) — 词汇表中用于填充（padding）的 token id。 - bos_token_id (
int, 可选, 默认为0) — 词汇表中用于流开始（beginning-of-stream）的 token id。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 可选, 默认为2) — 词汇表中用于流结束（end-of-stream）的 token id。 - pretraining_tp (
int, 可选, 默认为1) — 实验性功能。预训练期间使用的张量并行（tensor parallelism）等级。请参阅 此文档 以深入了解。该值对于确保预训练结果的完全可复现性是必要的。请参阅 此 issue。 - tie_word_embeddings (
bool, 可选, 默认为False) — 是否根据模型绑定的tied_weights_keys映射来绑定权重嵌入。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 可选) — 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含rope_theta的值，并在你想配合更长的max_position_embeddings使用 RoPE 时，可选地包含缩放参数。 - attention_bias (
bool, 可选, 默认为True) — 在自注意力机制期间，是否在查询、键、值和输出投影层中使用偏置（bias）。 - attention_out_bias (
bool, 可选, 默认为False) — 在自注意力机制期间，是否在输出投影层中使用偏置（bias）。 - attention_dropout (
Union[float, int], 可选, 默认为0.1) — 注意力概率的丢弃（dropout）比率。 - residual_dropout (
Union[float, int], 可选, 默认为0.1) — 嵌入、编码器和池化层中所有全连接层的丢弃概率。 - mlp_bias (
bool, optional, defaults toFalse) — 是否在 MLP 层中的 up_proj、down_proj 和 gate_proj 层中使用偏置 (bias)。 - head_dim (
int, optional, defaults to128) — 注意力头维度。如果为 None，则默认为 hidden_size // num_attention_heads。
这是用于存储 SeedOssModel 配置的配置类。它根据指定的参数实例化 Seed Oss 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PreTrainedConfig 的文档以获取更多信息。
>>> from transformers import SeedOssModel, SeedOssConfig
>>> # Initializing a SeedOss-36b style configuration
>>> configuration = SeedOssConfig()
>>> # Initializing a model from the SeedOss-36b style configuration
>>> model = SeedOssModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configSeedOssModel
class transformers.SeedOssModel
< 源码 >( config: SeedOssConfig )
参数
- config (SeedOssConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化模型不会加载权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
裸的 Seed Oss 模型，输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定的头部。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档以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、剪枝头部等）。
此模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。像普通的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解一般用法和行为的所有相关信息。
forward
< 源码 >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.Tensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None use_cache: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → BaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下，填充 (padding) 将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参见 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免对填充标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示未被掩码的标记，
- 0 表示被掩码的标记。
- position_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.n_positions - 1]中选择。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache, optional) — 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。这通常由模型在之前的解码阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True时使用。仅允许输入 Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南。如果未传递
past_key_values，将默认初始化 DynamicCache。模型将输出与输入格式相同的缓存格式。
如果使用
past_key_values，用户应仅输入形状为(batch_size, unprocessed_length)的未处理input_ids（即未将其之前的键值状态提供给该模型的输入），而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有input_ids。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。这在你想比模型内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联向量时非常有用。 - use_cache (
bool, optional) — 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）。
返回
BaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 BaseModelOutputWithPast 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置 (SeedOssConfig) 和输入包含各种元素。
SeedOssModel 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
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*，当传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。欲了解更多细节，请参阅我们的 KV 缓存指南。Contains pre-computed hidden-states (key and values in the self-attention blocks and optionally if
config.is_encoder_decoder=Truein the cross-attention blocks) that can be used (seepast_key_valuesinput) to speed up sequential decoding.hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每个层一个），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。
SeedOssForCausalLM
class transformers.SeedOssForCausalLM
< 源码 >( config model_args: ~utils.generic.ModelArgs | None = None adapter_args: ~utils.generic.AdapterArgs | None = None lora_args: ~utils.generic.LoRAArgs | None = None tokenizer_args: ~utils.generic.TokenizerArgs | None = None dataset_args: ~utils.generic.DatasetArgs | None = None data_args: ~utils.generic.DataArgs | None = None training_args: ~utils.generic.TrainingArgs | None = None generation_args: ~utils.generic.GenerationArgs | None = None vision_tower_args: ~utils.generic.VisionTowerArgs | None = None qlora_args: ~utils.generic.QLoRAArgs | None = None vision_tower_template_args: ~utils.generic.VisionTowerTemplateArgs | None = None video_tower_args: ~utils.generic.VideoTowerArgs | None = None vision_config: ~utils.generic.VisionConfig | None = None video_config: ~utils.generic.VideoConfig | None = None load_dataset: bool | None = None load_data_collator: bool | None = None load_processor: bool | None = None load_lora_adapter: bool | None = None load_adapter: bool | None = None load_qlora_adapter: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.modeling_utils.PreTrainedModelKwargs] )
参数
- config (SeedOssForCausalLM) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化模型不会加载权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
用于因果语言建模的 Seed Oss 模型。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查看超类文档以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、剪枝头部等）。
此模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module 子类。像普通的 PyTorch Module 一样使用它，并参考 PyTorch 文档了解一般用法和行为的所有相关信息。
forward
< 源码 >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.Tensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None labels: torch.LongTensor | None = None use_cache: bool | None = None logits_to_keep: int | torch.Tensor = 0 **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下，填充 (padding) 将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参见 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免对填充标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：- 1 表示未被掩码的标记，
- 0 表示被掩码的标记。
- position_ids (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.n_positions - 1]中选择。 - past_key_values (
~cache_utils.Cache, optional) — 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。这通常由模型在之前的解码阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True时使用。仅允许输入 Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南。如果未传递
past_key_values，将默认初始化 DynamicCache。模型将输出与输入格式相同的缓存格式。
如果使用
past_key_values，用户应仅输入形状为(batch_size, unprocessed_length)的未处理input_ids（即未将其之前的键值状态提供给该模型的输入），而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有input_ids。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensorof shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，你可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。这在你想比模型内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将input_ids索引转换为关联向量时非常有用。 - labels (
torch.LongTensorof shape(batch_size, sequence_length), optional) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[0, ..., config.vocab_size]中或为 -100（请参阅input_ids文档字符串）。索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记计算。 - use_cache (
bool, optional) — 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）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], optional, defaults to0) — 如果为int，则计算最后logits_to_keep个标记的对数几率 (logits)。如果为0，则计算所有input_ids的对数几率（特殊情况）。生成时仅需要最后一个标记的对数几率，仅针对该标记计算它们可以节省内存，这对于长序列或大词汇表大小来说非常重要。如果为torch.Tensor，则必须是对应于序列长度维度中要保留索引的一维张量。这在使用打包张量格式（批次和序列长度的单一维度）时非常有用。
返回
CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
一个 CausalLMOutputWithPast 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置 (SeedOssConfig) 和输入包含各种元素。
SeedOssForCausalLM 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
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*，当传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。欲了解更多细节，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), optional, 当传递output_hidden_states=True或当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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每个层一个），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。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, SeedOssForCausalLM
>>> model = SeedOssForCausalLM.from_pretrained("ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct")
>>> 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."SeedOssForSequenceClassification
forward
< 源码 >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.Tensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None labels: torch.LongTensor | None = None use_cache: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → SequenceClassifierOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选) — 词表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充（Padding）。索引可以通过 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参见 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示 未掩码 的标记，
- 0 表示 已掩码 的标记。
- position_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，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_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。这通常由模型在解码的前一阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True时使用。仅允许输入 Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南。如果不传递
past_key_values，则默认初始化 DynamicCache。模型将输出与输入时相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，则用户仅需输入未处理的input_ids（即那些没有给出过去键值状态的输入），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是所有input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)）。 - inputs_embeds (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，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精细地控制如何将input_ids索引转换为相关的向量，这非常有用。 - labels (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，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。 - 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（参见past_key_values）。
返回
SequenceClassifierOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 SequenceClassifierOutputWithPast 或 torch.FloatTensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置（None）和输入，其包含不同的元素。
The GenericForSequenceClassification forward method, overrides the __call__ special method.
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
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*，当传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 这是一个 Cache 实例。欲了解更多细节，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), optional, 当传递output_hidden_states=True或当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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每个层一个），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。
SeedOssForTokenClassification
forward
< 源码 >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.Tensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None labels: torch.LongTensor | None = None use_cache: bool | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选) — 词表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充（Padding）。索引可以通过 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参见 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示 未掩码 的标记，
- 0 表示 已掩码 的标记。
- position_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，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_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。这通常由模型在解码的前一阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True时使用。仅允许输入 Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南。如果不传递
past_key_values，则默认初始化 DynamicCache。模型将输出与输入时相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，则用户仅需输入未处理的input_ids（即那些没有给出过去键值状态的输入），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是所有input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)）。 - inputs_embeds (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，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精细地控制如何将input_ids索引转换为相关的向量，这非常有用。 - labels (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，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。 - 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（参见past_key_values）。
返回
TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 TokenClassifierOutput 或 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含取决于配置 (None) 和输入的各种元素。
The GenericForTokenClassification forward method, overrides the __call__ special method.
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
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), optional, 当传递output_hidden_states=True或当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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每个层一个），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。
SeedOssForQuestionAnswering
forward
< 源码 >( input_ids: torch.LongTensor | None = None attention_mask: torch.Tensor | None = None position_ids: torch.LongTensor | None = None past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None inputs_embeds: torch.FloatTensor | None = None start_positions: torch.LongTensor | None = None end_positions: torch.LongTensor | None = None **kwargs: typing_extensions.Unpack[transformers.utils.generic.TransformersKwargs] ) → QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选) — 词表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充（Padding）。索引可以通过 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参见 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选) — 用于避免对填充标记索引执行注意力计算的掩码。掩码值选自[0, 1]：- 1 表示 未掩码 的标记，
- 0 表示 已掩码 的标记。
- position_ids (形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，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_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。这通常由模型在解码的前一阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True时使用。仅允许输入 Cache 实例，请参阅我们的 kv 缓存指南。如果不传递
past_key_values，则默认初始化 DynamicCache。模型将输出与输入时相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，则用户仅需输入未处理的input_ids（即那些没有给出过去键值状态的输入），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是所有input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)）。 - inputs_embeds (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，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精细地控制如何将input_ids索引转换为相关的向量，这非常有用。 - start_positions (形状为
(batch_size,)的torch.LongTensor，可选) — 用于计算标记分类损失的标签跨度起始位置（索引）。位置被截断为序列的长度（sequence_length）。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) — 用于计算标记分类损失的标注片段结束位置（索引）标签。位置会被截断至序列长度 (sequence_length)。序列之外的位置在计算损失时不会被计入。
返回
QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 QuestionAnsweringModelOutput 或 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含取决于配置 (None) 和输入的各种元素。
The GenericForQuestionAnswering forward method, overrides the __call__ special method.
虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用
Module实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
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), optional, 当传递output_hidden_states=True或当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), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每个层一个），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。