## نظرة عامة

تمثّل سلسلة Qwen3-Next نماذج الأساس من الجيل التالي لدينا، وهي مُحسَّنة لطول السياق القصوى وكفاءة المعاملات على نطاق واسع. تقدّم السلسلة مجموعة من الابتكارات المعمارية المصمّمة لتحقيق أقصى أداء مع تقليل التكلفة الحسابية:

- **الانتباه الهجين**: يستبدل الانتباه القياسي بمزيج من **Gated DeltaNet** و**Gated Attention**، مما يتيح نمذجة السياق بكفاءة.
- **MoE عالي التخلخل**: يحقق نسبة تفعيل منخفضة للغاية تبلغ 1:50 في طبقات MoE — مما يقلل بشكل كبير من عمليات FLOPs لكل رمز مع الحفاظ على سعة النموذج.
- **التنبؤ متعدد الرموز (MTP)**: يعزز أداء النموذج أثناء التدريب المسبق، ويسرّع الاستدلال.
- **تحسينات أخرى**: تتضمن تقنيات مثل **تطبيع الطبقات مع مركز صفري وتلاشي الأوزان**، و**الانتباه البوَّابي**، وتحسينات مستقرة أخرى لتدريب متين.

بُني على هذا البنية، درّبنا وفتحنا المصدر لـ Qwen3-Next-80B-A3B — 80B إجمالي المعاملات، و3B فقط نشطة — مما حقق ندرة وكفاءة قصوى.

على الرغم من كفاءته الفائقة، فإنه يتفوق على Qwen3-32B في المهام الثانوية — بينما يتطلب **أقل من 1/10 من تكلفة التدريب**. علاوة على ذلك، فإنه يوفر **معدل استنتاج أعلى بأكثر من 10 أضعاف** مقارنةً بـ Qwen3-32B عند معالجة سياقات تتجاوز 32K رمزًا.

لمزيد من التفاصيل، يرجى زيارة مدونتنا [Qwen3-Next](qwen3_next) ([منشور المدونة](https://qwenlm.github.io/blog/qwen3_next/)).

## أمثلة على الاستخدام

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct"

<CopyLLMTxtMenu containerStyle="float: inline-end; margin-inline-start: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"></CopyLLMTxtMenu>

# load the tokenizer and the model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto"
)

# prepare the model input
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

# conduct text completion
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()

content = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)

print("content:", content)
```

## ملاحظات

- استخدم التعبئة اليسرى (left padding) للتوليد المجمّع. راجع [جانب التعبئة](../llm_tutorial#padding-side).

## Qwen3NextConfig[[transformers.Qwen3NextConfig]]

#### transformers.Qwen3NextConfig[[transformers.Qwen3NextConfig]]

```python
transformers.Qwen3NextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = 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: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 151936, hidden_size: int = 2048, intermediate_size: int = 5632, num_hidden_layers: int = 48, num_attention_heads: int = 16, num_key_value_heads: int = 2, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 32768, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, head_dim: int = 256, linear_conv_kernel_dim: int = 4, linear_key_head_dim: int = 128, linear_value_head_dim: int = 128, linear_num_key_heads: int = 16, linear_num_value_heads: int = 32, decoder_sparse_step: int = 1, moe_intermediate_size: int = 512, shared_expert_intermediate_size: int = 512, num_experts_per_tok: int = 10, num_experts: int = 512, norm_topk_prob: bool = True, output_router_logits: bool = False, router_aux_loss_coef: float = 0.001, mlp_only_layers: list[int] | None = None, layer_types: list[str] | None = None, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_next/configuration_qwen3_next.py#L25)

**المعاملات:**

vocab_size (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `151936`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2048`) : بُعد التمثيلات المخفية.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `5632`) : بُعد تمثيلات MLP.

num_hidden_layers (`int`, *اختياري*, الافتراضي هو `48`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_key_value_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : هذا هو عدد رؤوس key_value التي يجب استخدامها لتنفيذ Grouped Query Attention. إذا كان `num_key_value_heads=num_attention_heads`، فسيستخدم النموذج Multi Head Attention (MHA)، وإذا كان `num_key_value_heads=1` فسيستخدم النموذج Multi Query Attention (MQA)، وإلا فسيتم استخدام GQA. عند تحويل نقطة تحقق متعددة الرؤوس إلى نقطة تحقق GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع [هذا الورق](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فستكون القيمة الافتراضية هي `num_attention_heads`.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `32768`) : أقصى طول تسلسل قد يُستخدم به هذا النموذج.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

rms_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-06`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع rms.

use_cache (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم المفاتيح/القيم الأخيرة للانتباه (لا تستخدمها جميع النماذج). لا ينطبق إلا إذا كان `config.is_decoder=True` أو عندما يكون النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.

tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`، *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، وبشكل اختياري معاملات تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

attention_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي.

attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

head_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `256`) : بُعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فستكون القيمة الافتراضية هي hidden_size // num_attention_heads

linear_conv_kernel_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 4) : حجم النواة للتمرير (convolution) المستخدم في طبقات الانتباه الخطي.

linear_key_head_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 128) : بُعد كل رأس مفتاح في الانتباه الخطي.

linear_value_head_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 128) : بُعد كل رأس قيمة في الانتباه الخطي.

linear_num_key_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 16) : عدد رؤوس المفاتيح المستخدمة في طبقات الانتباه الخطي.

linear_num_value_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 32) : عدد رؤوس القيمة المستخدمة في طبقات الانتباه الخطي.

decoder_sparse_step (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : تكرار طبقة MoE.

moe_intermediate_size (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `512`) : الحجم الوسيط لشبكات MLP للخبراء الموجَّهين.

shared_expert_intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `512`) : الحجم الوسيط لشبكات MLP المتخصصة المشتركة.

num_experts_per_tok (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `10`) : عدد الخبراء الذين يُوجَّه إليهم كل رمز. هذه هي قيمة top-k للتوجيه القائم على اختيار الرموز.

num_experts (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `512`) : عدد الخبراء الموجَّهين في طبقات MoE.

norm_topk_prob (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع أوزان الخبراء الموجَّهين.

output_router_logits (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم التوجيه (router logits) أم لا. تمكين هذا الخيار سيتيح أيضًا للنموذج إخراج الخسارة المساعدة، بما في ذلك خسارة موازنة الحمل وخسارة توجيه z.

router_aux_loss_coef (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.001`) : معامل خسارة موازنة الحمل المساعدة. يُستخدم لعقابلة التوجيه غير المتساوي للخبراء في نماذج MoE.

mlp_only_layers (`list[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[]`) : يُحدد أي طبقات تستخدم Qwen3NextMLP بدلاً من Qwen3NextSparseMoeBlock. تحتوي القائمة على فهارس الطبقات، من 0 إلى num_layers-1 إذا كان لدينا num_layers طبقات. إذا كانت `mlp_only_layers` فارغة، يُستخدم `decoder_sparse_step` لتحديد درجة التشتت.

layer_types (`list[str]`، *اختياري*) : قائمة تُقرن صراحةً كل فهرس طبقة بنوعها. إذا لم تُقدَّم، فسيتم توليدها تلقائيًا بناءً على قيم الإعداد.

pad_token_id (`int`, *اختياري*) : معرّف الرمز (Token id) المستخدم للتعبئة (padding) في المفردات.

bos_token_id (`int`, *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج Qwen3NextModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Qwen3 Next وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيُنتج إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

```python
>>> from transformers import Qwen3NextModel, Qwen3NextConfig

>>> # Initializing a Qwen3Next style configuration
>>> configuration =  Qwen3NextConfig()

>>> # Initializing a model from the Qwen3-Next-80B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3NextModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## Qwen3NextModel[[transformers.Qwen3NextModel]]

#### transformers.Qwen3NextModel[[transformers.Qwen3NextModel]]

```python
transformers.Qwen3NextModel(config: Qwen3NextConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_next/modeling_qwen3_next.py#L969)

#### forward[[transformers.Qwen3NextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_next/modeling_qwen3_next.py#L982)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

**يعيد:** `MoeModelOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

`MoeModelOutputWithPast` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen3NextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [Qwen3NextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي، وفي كتل الانتباه المتقاطع اختياريًا إذا كان `config.is_encoder_decoder=True`) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_probs=True` و`config.add_router_probs=True` أو عند `config.output_router_probs=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  قيمات التوجيه الخام (بعد تطبيق دالة softmax) التي تحسبها وحدات التوجيه في نماذج مزيج الخبراء (MoE)، وتُستخدم هذه القيم لحساب الخسارة المساعدة في نماذج مزيج الخبراء.

## Qwen3NextForCausalLM[[transformers.Qwen3NextForCausalLM]]

#### transformers.Qwen3NextForCausalLM[[transformers.Qwen3NextForCausalLM]]

```python
transformers.Qwen3NextForCausalLM(config: Qwen3NextConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_next/modeling_qwen3_next.py#L1116)

**المعاملات:**

config ([Qwen3NextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Qwen3 Next لنمذجة اللغة السببية.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.Qwen3NextForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_router_logits: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_next/modeling_qwen3_next.py#L1134)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو -100 (انظر `input_ids` docstring). يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `-100` (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

output_router_logits (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إرجاع قيم logits لجميع الموجّهات (routers) أم لا. تُفيد هذه القيم في حساب خسارة الموجّه (router loss)، ولا ينبغي إرجاعها أثناء الاستدلال.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : إذا كان `int`، يتم حساب القيم اللوجستية (logits) لآخر `logits_to_keep` رموز. إذا كانت `0`، يتم حساب القيم اللوجستية لجميع `input_ids` (حالة خاصة). لا تكون قيم اللوجستيات للرمز الأخير فقط ضرورية للتوليد، ويمكن أن يوفر حسابها لذلك الرمز وحده ذاكرة، وهو ما يصبح ذا أهمية كبيرة للترتيبات الطويلة أو لحجم المفردات الكبير. إذا كان `torch.Tensor`، يجب أن يكون بعدًا واحدًا (1D) ويتوافق مع الفهارس التي يجب الاحتفاظ بها في بُعد طول الترتيب. وهذا مفيد عند استخدام تنسيق المصفوفات المعبأة (packed tensor format) (بعد واحد لكل من الدفعة وطول الترتيب).

**يعيد:** `MoeCausalLMOutputWithPast` أو `tuple(torch.Tensor)`

`MoeCausalLMOutputWithPast` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([Qwen3NextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [Qwen3NextForCausalLM](/docs/transformers/main/ar/model_doc/qwen3_next#transformers.Qwen3NextForCausalLM) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.output_router_logits=True`، وفي حال تدريب النموذج لموجّهه باستخدام خسارة توازن الأحمال) -- خسارة مساعدة لتوازن الأحمال الخاصة بالوحدات المتناثرة. تُعيد النماذج التي توازن خبرائها باستخدام انحياز الموجّه بدلاً من ذلك (DeepSeek-V3 والهندسات المشتقة منه) قيمة `None` هنا مع الاستمرار في إرجاع `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_router_logits=True` أو عند تعيين `config.output_router_logits=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة متناثرة) بأبعاد `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  قيمات التوجيه الخام (logits) التي يحسبها موجّهات MoE. يمكن استخدامها لحساب خسارة موازنة الحمل أو لفحص كيفية توزيع الرموز على الخبراء.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen3NextForCausalLM

>>> model = Qwen3NextForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-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."
```

## Qwen3NextForSequenceClassification[[transformers.Qwen3NextForSequenceClassification]]

#### transformers.Qwen3NextForSequenceClassification[[transformers.Qwen3NextForSequenceClassification]]

```python
transformers.Qwen3NextForSequenceClassification(config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_next/modeling_qwen3_next.py#L1213)

#### forward[[transformers.Qwen3NextForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs])
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/modeling_layers.py#L128)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بمرور كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size,)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة تصنيف/انحدار التسلسل. يجب أن تكون الفهارس ضمن `[0, ..., config.num_labels - 1]`. إذا كان `config.num_labels == 1` يتم حساب خسارة الانحدار (خسارة متوسط المربع)، وإذا كان `config.num_labels > 1` يتم حساب خسارة التصنيف (الإنتروبيا المتقاطعة).

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

**يعيد:** `SequenceClassifierOutputWithPast`

تُعيد طريقة `GenericForSequenceClassification` الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

## Qwen3NextForQuestionAnswering[[transformers.Qwen3NextForQuestionAnswering]]

#### transformers.Qwen3NextForQuestionAnswering[[transformers.Qwen3NextForQuestionAnswering]]

```python
transformers.Qwen3NextForQuestionAnswering(config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_next/modeling_qwen3_next.py#L1221)

#### forward[[transformers.Qwen3NextForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, start_positions: torch.LongTensor | None = None, end_positions: torch.LongTensor | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs])
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/modeling_layers.py#L208)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بمرور كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

start_positions (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size,)`، *اختياري*) : تسميات لموضع (فهرس) بداية النطاق المُسمّى لحساب خسارة تصنيف الرموز. يتم تثبيت المواضع على طول التسلسل (`sequence_length`). لا تُؤخذ المواضع خارج التسلسل في الاعتبار عند حساب الخسارة.

end_positions (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size,)`، *اختياري*) : تسميات لموضع (فهرس) نهاية النطاق المُسمّى لحساب خسارة تصنيف الرموز. يتم تثبيت المواضع على طول التسلسل (`sequence_length`). لا تُؤخذ المواضع خارج التسلسل في الاعتبار عند حساب الخسارة.

**يعيد:** `QuestionAnsweringModelOutput`

تتجاوز طريقة `GenericForQuestionAnswering` الأمامية الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

## Qwen3NextForTokenClassification[[transformers.Qwen3NextForTokenClassification]]

#### transformers.Qwen3NextForTokenClassification[[transformers.Qwen3NextForTokenClassification]]

```python
transformers.Qwen3NextForTokenClassification(config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_next/modeling_qwen3_next.py#L1217)

#### forward[[transformers.Qwen3NextForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs])
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/modeling_layers.py#L275)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

past_key_values (`Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بمرور كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة تصنيف الرموز. يجب أن تكون الفهارس ضمن `[0, ..., config.num_labels - 1]`.

use_cache (`bool`، *اختياري*) : إذا تم ضبطه على `True`، تُعاد حالات المفاتيح والقيم `past_key_values` ويمكن استخدامها لتسريع فك الترميز (انظر `past_key_values`).

**يعيد:** `TokenClassifierOutput`

تُعيد طريقة `GenericForTokenClassification` الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.