Mixtral
概述
Mixtral-8x7B 是由 Albert Jiang、Alexandre Sablayrolles、Arthur Mensch、Chris Bamford、Devendra Singh Chaplot、Diego de las Casas、Florian Bressand、Gianna Lengyel、Guillaume Lample、Lélio Renard Lavaud、Lucile Saulnier、Marie-Anne Lachaux、Pierre Stock、Teven Le Scao、Thibaut Lavril、Thomas Wang、Timothée Lacroix、William El Sayed 在 Mixtral of Experts 博客文章 中介绍的。
博客文章的引言说:
今天,团队自豪地发布了Mixtral 8x7B,这是一个高质量的开源权重稀疏专家混合模型(SMoE)。该模型在Apache 2.0许可下发布。Mixtral在大多数基准测试中表现优于Llama 2 70B,推理速度快6倍。它是许可最宽松的最强开源权重模型,也是成本/性能权衡方面最好的模型。特别是在大多数标准基准测试中,它与GPT3.5相当或更优。
Mixtral-8x7B 是 mistral.ai 发布的第二个大型语言模型(LLM),紧随 Mistral-7B 之后。
架构细节
Mixtral-8x7B 是一个仅解码器的 Transformer,具有以下架构选择:
- Mixtral 是一种专家混合(MoE)模型,每个MLP有8个专家,总共有450亿个参数。要了解更多关于专家混合的信息,请参阅博客文章。
- 尽管模型有450亿个参数,但单次前向传播所需的计算量与140亿参数模型相同。这是因为即使每个专家都必须加载到RAM中(类似70B的RAM需求),隐藏状态中的每个标记都会被分发两次(前2个路由),因此计算(每次前向计算所需的操作)仅为2 X 序列长度。
以下实现细节与Mistral AI的第一个模型Mistral-7B共享:
- 滑动窗口注意力 - 使用8k上下文长度和固定缓存大小进行训练,理论注意力跨度为128K个标记
- GQA(分组查询注意力) - 允许更快的推理和更低的缓存大小。
- 字节回退BPE分词器 - 确保字符永远不会映射到词汇表外的标记。
更多详情请参阅发布博客文章。
许可证
Mixtral-8x7B
是根据 Apache 2.0 许可证发布的。
使用提示
Mistral 团队已经发布了 2 个检查点:
- 一个基础模型,Mixtral-8x7B-v0.1,它已经经过预训练,用于预测互联网规模数据中的下一个标记。
- 一个经过指令调优的模型,Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1,这是通过监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)优化的基础模型,专门用于聊天目的。
基础模型可以如下使用:
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1", device_map="auto")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1")
>>> prompt = "My favourite condiment is"
>>> model_inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to("cuda")
>>> model.to(device)
>>> generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True)
>>> tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0]
"My favourite condiment is to ..."
调整后的指令模型可以如下使用:
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1", device_map="auto")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
>>> messages = [
... {"role": "user", "content": "What is your favourite condiment?"},
... {"role": "assistant", "content": "Well, I'm quite partial to a good squeeze of fresh lemon juice. It adds just the right amount of zesty flavour to whatever I'm cooking up in the kitchen!"},
... {"role": "user", "content": "Do you have mayonnaise recipes?"}
... ]
>>> model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to("cuda")
>>> generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True)
>>> tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0]
"Mayonnaise can be made as follows: (...)"
可以看出,指令调优模型需要应用聊天模板,以确保输入以正确的格式准备。
通过使用Flash Attention加速Mixtral
上面的代码片段展示了没有任何优化技巧的推理。然而,通过利用Flash Attention,可以显著加快模型的速度,这是模型中使用的注意力机制的更快实现。
首先,确保安装最新版本的 Flash Attention 2 以包含滑动窗口注意力功能。
pip install -U flash-attn --no-build-isolation
请确保您拥有与Flash-Attention 2兼容的硬件。更多信息请参阅flash attention repository的官方文档。同时,请确保以半精度(例如torch.float16
)加载您的模型。
要使用Flash Attention-2加载并运行模型,请参考以下代码片段:
>>> import torch
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1", torch_dtype=torch.float16, attn_implementation="flash_attention_2", device_map="auto")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1")
>>> prompt = "My favourite condiment is"
>>> model_inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to("cuda")
>>> model.to(device)
>>> generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True)
>>> tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0]
"The expected output"
预期的加速
下面是一个预期的加速图,比较了使用mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1
检查点的transformers原生实现与Flash Attention 2版本模型的纯推理时间。
![](https://huggingface.co/datasets/ybelkada/documentation-images/resolve/main/mixtral-7b-inference-large-seqlen.png)
滑动窗口注意力
当前实现支持滑动窗口注意力机制和内存高效的缓存管理。
要启用滑动窗口注意力,只需确保拥有与滑动窗口注意力兼容的flash-attn
版本(>=2.3.0
)。
Flash Attention-2 模型还使用了更高效的内存缓存切片机制——正如 Mistral 模型的官方实现所建议的那样,我们使用滚动缓存机制保持缓存大小固定(self.config.sliding_window
),仅支持 padding_side="left"
的批量生成,并使用当前 token 的绝对位置来计算位置嵌入。
使用量化缩小Mixtral
由于Mixtral模型有450亿个参数,这将需要大约90GB的GPU内存(半精度,float16),因为每个参数存储在2个字节中。然而,可以使用量化来缩小模型的大小。如果模型被量化为4位(或每个参数半字节),单个40GB内存的A100就足以容纳整个模型,因为在这种情况下只需要大约27GB的内存。
量化模型就像将quantization_config
传递给模型一样简单。下面,我们将利用bitsandbytes量化库(但请参考此页面了解其他量化方法):
>>> import torch
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
>>> # specify how to quantize the model
>>> quantization_config = BitsAndBytesConfig(
... load_in_4bit=True,
... bnb_4bit_quant_type="nf4",
... bnb_4bit_compute_dtype="torch.float16",
... )
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1", quantization_config=True, device_map="auto")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1")
>>> prompt = "My favourite condiment is"
>>> messages = [
... {"role": "user", "content": "What is your favourite condiment?"},
... {"role": "assistant", "content": "Well, I'm quite partial to a good squeeze of fresh lemon juice. It adds just the right amount of zesty flavour to whatever I'm cooking up in the kitchen!"},
... {"role": "user", "content": "Do you have mayonnaise recipes?"}
... ]
>>> model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to("cuda")
>>> generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True)
>>> tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0]
"The expected output"
该模型由Younes Belkada和Arthur Zucker贡献。 原始代码可以在这里找到。
资源
一份官方的Hugging Face和社区(由🌎表示)资源列表,帮助您开始使用Mixtral。如果您有兴趣提交资源以包含在此处,请随时打开一个Pull Request,我们将对其进行审核!理想情况下,资源应展示一些新内容,而不是重复现有资源。
- 一个用于执行Mixtral-8x7B监督微调(SFT)的演示笔记本可以在这里找到。🌎
- 一篇关于使用PEFT微调Mixtral-8x7B的博客文章。🌎
- Hugging Face 的 Alignment Handbook 包含了使用 Mistral-7B 进行监督微调(SFT)和直接偏好优化的脚本和配方。这包括用于全微调、单 GPU 上的 QLoRa 以及多 GPU 微调的脚本。
- 因果语言建模任务指南
MixtralConfig
类 transformers.MixtralConfig
< source >( vocab_size = 32000 hidden_size = 4096 intermediate_size = 14336 num_hidden_layers = 32 num_attention_heads = 32 num_key_value_heads = 8 head_dim = None hidden_act = 'silu' max_position_embeddings = 131072 initializer_range = 0.02 rms_norm_eps = 1e-05 use_cache = True pad_token_id = None bos_token_id = 1 eos_token_id = 2 tie_word_embeddings = False rope_theta = 1000000.0 sliding_window = None attention_dropout = 0.0 num_experts_per_tok = 2 num_local_experts = 8 output_router_logits = False router_aux_loss_coef = 0.001 router_jitter_noise = 0.0 **kwargs )
参数
- vocab_size (
int
, 可选, 默认为 32000) — Mixtral 模型的词汇量大小。定义了调用 MixtralModel 时传递的inputs_ids
可以表示的不同标记的数量 - hidden_size (
int
, optional, 默认为 4096) — 隐藏表示的维度。 - intermediate_size (
int
, optional, 默认为 14336) — MLP 表示的维度。 - num_hidden_layers (
int
, optional, defaults to 32) — Transformer编码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int
, optional, 默认为 32) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数。 - 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)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。 更多详细信息请查看这篇论文。如果未指定,将默认为8
. - head_dim (
int
, optional, defaults tohidden_size // num_attention_heads
) — 注意力头的维度。 - hidden_act (
str
或function
, 可选, 默认为"silu"
) — 解码器中的非线性激活函数(函数或字符串)。 - max_position_embeddings (
int
, optional, defaults to4096*32
) — 该模型可能使用的最大序列长度。Mixtral的滑动窗口注意力机制允许最多4096*32个标记的序列。 - 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
, optional, defaults to 1e-05) — 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的键/值注意力(并非所有模型都使用)。仅在config.is_decoder=True
时相关。 - pad_token_id (
int
, optional) — 填充令牌的ID。 - bos_token_id (
int
, optional, defaults to 1) — “序列开始”标记的ID。 - eos_token_id (
int
, optional, defaults to 2) — “序列结束”标记的ID。 - tie_word_embeddings (
bool
, optional, defaults toFalse
) — 是否应该将模型的输入和输出词嵌入绑定在一起。 - rope_theta (
float
, optional, 默认为 1000000.0) — RoPE 嵌入的基础周期。 - sliding_window (
int
, 可选) — 滑动窗口注意力窗口大小。如果未指定,将默认为4096
. - attention_dropout (
float
, optional, 默认为 0.0) — 注意力概率的丢弃比率。 - num_experts_per_tok (
int
, optional, 默认为 2) — 每个令牌路由的专家数量,也可以解释为top-k
路由参数 - num_local_experts (
int
, optional, 默认为 8) — 每个稀疏MLP层的专家数量。 - output_router_logits (
bool
, 可选, 默认为False
) — 是否应由模型返回路由器逻辑值。启用此选项还将允许模型输出辅助损失。有关更多详细信息,请参见 此处 - router_aux_loss_coef (
float
, optional, defaults to 0.001) — 总损失的辅助损失因子。 - router_jitter_noise (
float
, optional, defaults to 0.0) — 添加到路由器的噪声量
这是用于存储MixtralModel配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个Mixtral模型,定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于Mixtral-7B-v0.1或Mixtral-7B-Instruct-v0.1的配置。
mixtralai/Mixtral-8x7B mixtralai/Mixtral-7B-Instruct-v0.1
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 MixtralModel, MixtralConfig
>>> # Initializing a Mixtral 7B style configuration
>>> configuration = MixtralConfig()
>>> # Initializing a model from the Mixtral 7B style configuration
>>> model = MixtralModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
MixtralModel
类 transformers.MixtralModel
< source >( config: MixtralConfig )
参数
- config (MixtralConfig) — 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相关的权重,只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
- config — MixtralConfig
裸的Mixtral模型输出原始的隐藏状态,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库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
Transformer解码器由config.num_hidden_layers层组成。每一层都是一个MixtralDecoderLayer
前进
< source >( input_ids: LongTensor = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Optional[typing.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 return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None )
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary. Padding will be ignored by default should you provide it.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用了
past_key_values
,则可以选择性地仅输入最后一个decoder_input_ids
(参见past_key_values
)。如果你想改变填充行为,你应该阅读
modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask
并根据你的需求进行修改。有关默认策略的更多信息,请参见论文中的图1。- 1 indicates the head is not masked,
- 0 indicates the head is masked.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.n_positions - 1]
. - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, optional, returned whenuse_cache=True
is passed or whenconfig.use_cache=True
) — Tuple oftuple(torch.FloatTensor)
of lengthconfig.n_layers
, with each tuple having 2 tensors of shape(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
) and 2 additional tensors of shape(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
.包含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),这些状态可用于(参见
past_key_values
输入)以加速顺序解码。如果使用了
past_key_values
,用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)
的最后一个decoder_input_ids
(那些没有将其过去键值状态提供给此模型的),而不是形状为(batch_size, sequence_length)
的所有decoder_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
索引转换为相关向量有更多控制,而不是使用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
,past_key_values
键值状态将被返回,并可用于加速解码(参见past_key_values
)。 - output_attentions (
bool
, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量下的attentions
。 - output_hidden_states (
bool
, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
。 - output_router_logits (
bool
, optional) — 是否返回所有路由器的logits。它们对于计算路由器损失非常有用,并且在推理期间不应返回。 - return_dict (
bool
, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。 - cache_position (
torch.LongTensor
of shape(sequence_length)
, optional) — 表示输入序列标记在序列中的位置的索引。与position_ids
不同, 这个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。
MixtralModel 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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,而后者会默默地忽略它们。
MixtralForCausalLM
前进
< source >( input_ids: LongTensor = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Optional[typing.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 return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None num_logits_to_keep: int = 0 **loss_kwargs ) → transformers.modeling_outputs.MoeCausalLMOutputWithPast
或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary. Padding will be ignored by default should you provide it.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用了
past_key_values
,则可以选择性地仅输入最后一个decoder_input_ids
(参见past_key_values
)。如果你想改变填充行为,你应该阅读
modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask
并根据你的需求进行修改。有关默认策略的更多信息,请参见论文中的图1。- 1 indicates the head is not masked,
- 0 indicates the head is masked.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.n_positions - 1]
. - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, optional, returned whenuse_cache=True
is passed or whenconfig.use_cache=True
) — Tuple oftuple(torch.FloatTensor)
of lengthconfig.n_layers
, with each tuple having 2 tensors of shape(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
) and 2 additional tensors of shape(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
.包含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),这些状态可用于(参见
past_key_values
输入)以加速顺序解码。如果使用了
past_key_values
,用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)
的最后一个decoder_input_ids
(那些没有将其过去键值状态提供给此模型的),而不是形状为(batch_size, sequence_length)
的所有decoder_input_ids
。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)
, optional) — 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
索引转换为相关向量有更多控制,而不是使用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
,将返回past_key_values
键值状态,并可用于加速解码(参见past_key_values
)。 - output_attentions (
bool
, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量中的attentions
。 - output_hidden_states (
bool
, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的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非常有用,并且 在推理期间不应返回。 - return_dict (
bool
, 可选) — 是否返回一个ModelOutput而不是一个普通的元组。 - cache_position (
torch.LongTensor
of shape(sequence_length)
, optional) — 表示输入序列标记在序列中的位置的索引。与position_ids
相反, 这个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。 - Args —
labels (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional): Labels for computing the masked language modeling loss. Indices should either be in[0, ..., config.vocab_size]
or -100 (seeinput_ids
docstring). Tokens with indices set to-100
are ignored (masked), the loss is only computed for the tokens with labels in[0, ..., config.vocab_size]
.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)。生成时只需要最后一个token的logits,仅计算该token的logits可以节省内存,这对于长序列或大词汇量来说非常重要。
返回
transformers.modeling_outputs.MoeCausalLMOutputWithPast
或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.MoeCausalLMOutputWithPast
或一个由 torch.FloatTensor
组成的元组(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(MixtralConfig)和输入。
-
loss (
torch.FloatTensor
形状为(1,)
,可选,当提供labels
时返回) — 语言建模损失(用于下一个标记预测)。 -
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 logits(softmax 后),这些项用于计算专家混合模型的辅助损失。
-
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
,可选,当传递use_cache=True
或当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。包含预计算的隐藏状态(自注意力块中的键和值),可用于加速顺序解码(参见
past_key_values
输入)。 -
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(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每层的输出)。模型每层输出的隐藏状态加上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。
MixtralForCausalLM 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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,而后者会默默地忽略它们。
示例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, MixtralForCausalLM
>>> model = MixtralForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1")
>>> 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."
MixtralForSequenceClassification
类 transformers.MixtralForSequenceClassification
< source >( config )
参数
- config (MixtralConfig) — 模型配置类,包含模型的所有参数。使用配置文件初始化时不会加载与模型相关的权重,仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
Mixtral 模型变压器,顶部带有序列分类头(线性层)。
MixtralForSequenceClassification 使用最后一个标记进行分类,就像其他因果模型(例如 GPT-2)所做的那样。
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
,它会在每一行中找到不是填充标记的最后一个标记。如果没有定义pad_token_id
,它只需取批次中每一行的最后一个值。由于在传递inputs_embeds
而不是input_ids
时无法猜测填充标记,它会执行相同的操作(取批次中每一行的最后一个值)。
该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< 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.Union[transformers.cache_utils.Cache, typing.List[torch.FloatTensor], NoneType] = 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 return_dict: typing.Optional[bool] = None )
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary. Padding will be ignored by default should you provide it.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用了
past_key_values
,则可以选择性地仅输入最后一个decoder_input_ids
(参见past_key_values
)。如果你想改变填充行为,你应该阅读
modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask
并根据你的需求进行修改。有关默认策略的更多信息,请参见论文中的图1。- 1 indicates the head is not masked,
- 0 indicates the head is masked.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.n_positions - 1]
. - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, optional, returned whenuse_cache=True
is passed or whenconfig.use_cache=True
) — Tuple oftuple(torch.FloatTensor)
of lengthconfig.n_layers
, with each tuple having 2 tensors of shape(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
) and 2 additional tensors of shape(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
.包含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),这些状态可用于(参见
past_key_values
输入)以加速顺序解码。如果使用了
past_key_values
,用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)
的最后一个decoder_input_ids
(那些没有将其过去键值状态提供给此模型的),而不是形状为(batch_size, sequence_length)
的所有decoder_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
索引转换为相关向量有更多控制,而不是使用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
,past_key_values
键值状态将被返回,并可用于加速解码(参见past_key_values
)。 - output_attentions (
bool
, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量下的attentions
。 - output_hidden_states (
bool
, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的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非常有用,并且 在推理期间不应返回。 - return_dict (
bool
, 可选) — 是否返回一个ModelOutput而不是一个普通的元组。 - cache_position (
torch.LongTensor
of shape(sequence_length)
, optional) — 表示输入序列标记在序列中的位置的索引。与position_ids
相反, 这个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
of shape(batch_size,)
, optional) — 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)。
MixtralForSequenceClassification 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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,而后者会默默地忽略它们。
MixtralForTokenClassification
类 transformers.MixtralForTokenClassification
< source >( config )
参数
- config (MixtralConfig) — 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,仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
Mixtral模型转换器,顶部带有标记分类头(在隐藏状态输出之上的线性层),例如用于命名实体识别(NER)任务。
该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< 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[typing.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 return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary. Padding will be ignored by default should you provide it.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用了
past_key_values
,则可以选择性地仅输入最后一个decoder_input_ids
(参见past_key_values
)。如果你想改变填充行为,你应该阅读
modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask
并根据你的需求进行修改。有关默认策略的更多信息,请参见论文中的图1。- 1 indicates the head is not masked,
- 0 indicates the head is masked.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.n_positions - 1]
. - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, optional, returned whenuse_cache=True
is passed or whenconfig.use_cache=True
) — Tuple oftuple(torch.FloatTensor)
of lengthconfig.n_layers
, with each tuple having 2 tensors of shape(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
) and 2 additional tensors of shape(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
.包含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),这些状态可用于(参见
past_key_values
输入)以加速顺序解码。如果使用了
past_key_values
,用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)
的最后一个decoder_input_ids
(那些没有将其过去键值状态提供给此模型的),而不是形状为(batch_size, sequence_length)
的所有decoder_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
索引转换为相关向量有更多控制,而不是使用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
,past_key_values
键值状态将被返回,并可用于加速解码(参见past_key_values
)。 - output_attentions (
bool
, optional) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量中的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,请参见返回张量下的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非常有用,并且 在推理期间不应返回。 - return_dict (
bool
, 可选) — 是否返回一个ModelOutput而不是一个普通的元组。 - cache_position (
torch.LongTensor
of shape(sequence_length)
, optional) — 表示输入序列标记在序列中的位置的索引。与position_ids
相反, 这个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(均方损失),如果config.num_labels > 1
,则计算分类损失(交叉熵)。
返回
transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或一个包含
torch.FloatTensor
的元组(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(MixtralConfig)和输入。
-
loss (
torch.FloatTensor
形状为(1,)
, 可选, 当提供labels
时返回) — 分类损失。 -
logits (
torch.FloatTensor
形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)
) — 分类分数(在 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) — 包含torch.FloatTensor
的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。模型在每一层输出处的隐藏状态加上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) — 包含torch.FloatTensor
的元组(每一层一个)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。
MixtralForTokenClassification 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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,而后者会默默地忽略它们。
示例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, MixtralForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1")
>>> model = MixtralForTokenClassification.from_pretrained("mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1")
>>> inputs = tokenizer(
... "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)
>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
MixtralForQuestionAnswering
类 transformers.MixtralForQuestionAnswering
< source >( config )
参数
- config (MixtralConfig) — 模型配置类,包含模型的所有参数。使用配置文件初始化时不会加载与模型相关的权重,仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
Mixtral模型变压器,顶部带有跨度分类头,用于抽取式问答任务,如SQuAD(在隐藏状态输出顶部添加一个线性层来计算span start logits
和span end logits
)。
该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None past_key_values: typing.Union[transformers.cache_utils.Cache, typing.List[torch.FloatTensor], NoneType] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None **kwargs )
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary. Padding will be ignored by default should you provide it.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
如果使用了
past_key_values
,则可以选择性地仅输入最后一个decoder_input_ids
(参见past_key_values
)。如果你想改变填充行为,你应该阅读
modeling_opt._prepare_decoder_attention_mask
并根据你的需求进行修改。有关默认策略的更多信息,请参见论文中的图1。- 1 indicates the head is not masked,
- 0 indicates the head is masked.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.n_positions - 1]
. - past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, optional, returned whenuse_cache=True
is passed or whenconfig.use_cache=True
) — Tuple oftuple(torch.FloatTensor)
of lengthconfig.n_layers
, with each tuple having 2 tensors of shape(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
) and 2 additional tensors of shape(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
.包含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),这些状态可用于(参见
past_key_values
输入)以加速顺序解码。如果使用了
past_key_values
,用户可以选择只输入形状为(batch_size, 1)
的最后一个decoder_input_ids
(那些没有将其过去键值状态提供给此模型的),而不是形状为(batch_size, sequence_length)
的所有decoder_input_ids
。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)
, optional) — 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
索引转换为相关向量有更多控制,而不是使用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
,past_key_values
键值状态将被返回,并可用于加速解码(参见past_key_values
)。 - output_attentions (
bool
, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量下的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,请参见返回张量下的hidden_states
。 - output_router_logits (
bool
, optional) — 是否返回所有路由器的logits。它们对于计算路由器损失非常有用,并且在推理期间不应返回。 - return_dict (
bool
, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。 - cache_position (
torch.LongTensor
of shape(sequence_length)
, optional) — 表示输入序列标记在序列中的位置的索引。与position_ids
相反, 这个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。 - start_positions (
torch.LongTensor
of shape(batch_size,)
, optional) — 用于计算标记分类损失的标记跨度起始位置(索引)的标签。 位置被限制在序列长度内(sequence_length
)。序列之外的位置不会用于计算损失。 - end_positions (
torch.LongTensor
of shape(batch_size,)
, optional) — 用于计算标记分类损失的标记跨度结束位置(索引)的标签。 位置被限制在序列长度内(sequence_length
)。序列之外的位置不会用于计算损失。
MixtralForQuestionAnswering 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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,而后者会默默地忽略它们。