Zamba
Zamba 是由 Zyphra 训练的大型语言模型 (LLM),并在 Apache 2.0 许可下提供。请查看 Zyphra Hugging Face 仓库以获取模型权重。
该模型由pglo贡献。
模型详情
Zamba-7B-v1 是状态空间模型(特别是 Mamba)和 transformer 的混合体,并使用下一个词预测进行训练。Zamba 在每 6 个 mamba 块之后使用一个共享的 transformer 层。它使用了 Mistral v0.1 分词器。我们在小规模上进行了一系列消融实验后得出了这种架构。Zamba-7B-v1 在 1T 个文本和代码数据上进行了预训练。
快速开始
预权益
Zamba 要求您使用 transformers
版本 4.46.0 或更高版本:
pip install transformers>=4.45.0
为了运行优化的Mamba实现,首先需要安装 mamba-ssm
和 causal-conv1d
:
pip install mamba-ssm causal-conv1d>=1.2.0
您还需要将模型放在CUDA设备上。
你可以不使用优化的Mamba内核来运行模型,但不建议这样做,因为它会导致显著更高的延迟。为了做到这一点,你需要在加载模型时指定use_mamba_kernels=False
。
推理
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/Zamba-7B-v1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Zyphra/Zamba-7B-v1", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
input_text = "A funny prompt would be "
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
模型卡片
模型卡片可以在以下位置找到:
问题
对于模型输出的问题或社区讨论,请使用Hugging Face社区的论坛
许可证
模型权重通过Apache 2.0许可证开源。
ZambaConfig
类 transformers.ZambaConfig
< source >( vocab_size = 32000 tie_word_embeddings = True hidden_size = 3712 attention_hidden_size = None intermediate_size = 14848 num_hidden_layers = 76 num_attention_heads = 16 attention_head_dim = None num_key_value_heads = 16 n_mamba_heads = 2 hidden_act = 'gelu' hidden_mamba_act = 'silu' initializer_range = 0.02 rms_norm_eps = 1e-05 use_cache = True num_logits_to_keep = 1 pad_token_id = 0 bos_token_id = 1 eos_token_id = 2 max_position_embeddings = 4096 attention_dropout = 0.0 attn_layer_period = 6 attn_layer_offset = 4 use_mamba_kernels = True mamba_d_state = 16 mamba_d_conv = 4 mamba_expand = 2 mamba_dt_rank = 'auto' time_step_min = 0.001 time_step_max = 0.1 time_step_floor = 0.0001 mamba_conv_bias = True mamba_proj_bias = False **kwargs )
参数
- vocab_size (
int
, 可选, 默认为 32000) — Zamba 模型的词汇量大小。定义了可以通过调用 ZambaModel 时传递的inputs_ids
表示的不同标记的数量 - tie_word_embeddings (
bool
, optional, defaults toTrue
) — 模型是否应该绑定输入和输出的词嵌入。请注意,这仅在模型具有输出词嵌入层时相关。 - hidden_size (
int
, optional, 默认为 3712) — 隐藏表示的维度。 - attention_hidden_size (
int
, optional) — Attention层输入隐藏表示的维度。 - intermediate_size (
int
, optional, 默认为 14848) — MLP 表示的维度。 - num_hidden_layers (
int
, optional, defaults to 76) — 模型中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int
, optional, defaults to 16) — Transformer解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - attention_head_dim (
int
, optional) — Transformer解码器中注意力头的维度。 - num_key_value_heads (
int
, 可选, 默认为 16) — 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=None
,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平均池化该组中的所有原始头来构建。 更多详细信息请查看 这篇论文. - n_mamba_heads (
int
, 可选, 默认为 2) — 每个 mamba 层的 mamba 头数量。 - hidden_act (
str
或function
, 可选, 默认为"gelu"
) — 解码器中的非线性激活函数(函数或字符串)。 - hidden_mamba_act (
str
或function
, 可选, 默认为"silu"
) — Mamba层中的非线性激活函数(函数或字符串)。 - initializer_range (
float
, 可选, 默认值为 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
, 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。 - num_logits_to_keep (
int
或None
, 可选, 默认为 1) — 在生成过程中要计算的提示 logits 的数量。如果为None
,将计算所有 logits。如果为整数值,则仅计算最后num_logits_to_keep
个 logits。默认值为 1,因为生成只需要最后一个提示 token 的 logits。对于长序列,整个序列的 logits 可能会占用大量内存,因此设置num_logits_to_keep=1
将显著减少内存占用。 - pad_token_id (
int
, optional, 默认为 0) — 填充令牌的ID。 - bos_token_id (
int
, optional, 默认为 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。 - max_position_embeddings (
int
, optional, 默认为 4096) — 这个值没有实际效果。这是模型预期使用的最大序列长度。它可以用于更长的序列,但性能可能会下降。 - attention_dropout (
float
, optional, 默认为 0.0) — 注意力概率的丢弃比率。 - attn_layer_period (
int
, optional, 默认为 6) — 在这些层中,每隔这么多层,我们将有一个共享的注意力层 - attn_layer_offset (
int
, optional, defaults to 4) — 共享注意力层的偏移量 - use_mamba_kernels (
bool
, 可选, 默认为True
) — 标志,指示是否使用快速的mamba内核。这些仅在安装了mamba-ssm
和causal-conv1d
并且mamba模块在CUDA设备上运行时可用。如果True
且内核不可用,则引发ValueError - mamba_d_state (
int
, optional, defaults to 16) — mamba状态空间潜变量的维度 - mamba_d_conv (
int
, optional, defaults to 4) — mamba卷积核的大小 - mamba_expand (
int
, 可选, 默认为 2) — 扩展因子(相对于 hidden_size)用于确定 mamba 中间大小 - mamba_dt_rank (
Union[int,str]
, 可选, 默认为"auto"
) — Mamba离散化投影矩阵的秩。"auto"
表示它将默认为math.ceil(self.hidden_size / 16)
- time_step_min (
float
, 可选, 默认值为 0.001) — 用于限制dt_proj_bias
的最小time_step
. - time_step_max (
float
, 可选, 默认为 0.1) — 用于限制dt_proj_bias
的最大time_step
. - time_step_floor (
float
, 可选, 默认值为 0.0001) —dt_proj.bias
层初始化的最小钳位值。 - mamba_conv_bias (
bool
, 可选, 默认为True
) — 标志,指示是否在mamba混合器块的卷积层中使用偏置。 - mamba_proj_bias (
bool
, 可选, 默认为False
) — 标志,指示是否在mamba混合器块的输入和输出投影([“in_proj”, “out_proj”])中使用偏置
这是用于存储ZambaModel配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个Zamba模型,定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与Zamba-v0.1模型类似的配置。
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。
ZambaModel
类 transformers.ZambaModel
< source >( config: ZambaConfig )
参数
- config (ZambaConfig) — 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 — ZambaConfig
裸Zamba模型输出原始隐藏状态,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ZambaDecoderLayer
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[transformers.models.zamba.modeling_zamba.HybridMambaAttentionDynamicCache] = 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 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
,可以选择只输入最后的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 (
HybridMambaAttentionDynamicCache
, optional, returned whenuse_cache=True
is passed or whenconfig.use_cache=True
) — A HybridMambaAttentionDynamicCache object containing pre-computed hidden-states (keys and values in the self-attention blocks and convolution and ssm states in the mamba blocks) that can be used (seepast_key_values
input) to speed up sequential decoding. Key and value cache tensors have shape(batch_size, num_heads, seq_len, head_dim)
. Convolution and ssm states tensors have shape(batch_size, d_inner, d_conv)
and(batch_size, d_inner, d_state)
respectively. See theHybridMambaAttentionDynamicCache
class for more details.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
。 - return_dict (
bool
, optional) — 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。
ZambaModel 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。
ZambaForCausalLM
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[transformers.models.zamba.modeling_zamba.HybridMambaAttentionDynamicCache] = 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 cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None num_logits_to_keep: int = 0 **loss_kwargs ) → transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 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
,可以选择只输入最后的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 (
HybridMambaAttentionDynamicCache
, optional, returned whenuse_cache=True
is passed or whenconfig.use_cache=True
) — A HybridMambaAttentionDynamicCache object containing pre-computed hidden-states (keys and values in the self-attention blocks and convolution and ssm states in the mamba blocks) that can be used (seepast_key_values
input) to speed up sequential decoding. Key and value cache tensors have shape(batch_size, num_heads, seq_len, head_dim)
. Convolution and ssm states tensors have shape(batch_size, d_inner, d_conv)
and(batch_size, d_inner, d_state)
respectively. See theHybridMambaAttentionDynamicCache
class for more details.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
, 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
。 - 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。 - 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
或None
, 可选): 计算最后num_logits_to_keep
个 token 的 logits。如果为None
,则计算所有input_ids
的 logits。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,这对于长序列来说非常重要。
返回
transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 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(ZambaConfig)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)。 -
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(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) —torch.FloatTensor
的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。模型在每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) —torch.FloatTensor
的元组(每层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。注意力 softmax 后的注意力权重,用于计算自注意力头中的加权平均值。
ZambaForCausalLM 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, ZambaForCausalLM
>>> model = ZambaForCausalLM.from_pretrained("Zyphra/Zamba-7B-v1")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/Zamba-7B-v1")
>>> 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."
ZambaForSequenceClassification
类 transformers.ZambaForSequenceClassification
< source >( config )
参数
- config (ZambaConfig) — 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,仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
Zamba 模型顶部带有序列分类头(线性层)。
ZambaForSequenceClassification 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
,可以选择只输入最后的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 (
HybridMambaAttentionDynamicCache
, optional, returned whenuse_cache=True
is passed or whenconfig.use_cache=True
) — A HybridMambaAttentionDynamicCache object containing pre-computed hidden-states (keys and values in the self-attention blocks and convolution and ssm states in the mamba blocks) that can be used (seepast_key_values
input) to speed up sequential decoding. Key and value cache tensors have shape(batch_size, num_heads, seq_len, head_dim)
. Convolution and ssm states tensors have shape(batch_size, d_inner, d_conv)
and(batch_size, d_inner, d_state)
respectively. See theHybridMambaAttentionDynamicCache
class for more details.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
。 - 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)。
ZambaForSequenceClassification 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。