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Doge

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Este modelo fue aportado a Hugging Face Transformers el 2025-07-08.

Doge

Resumen

Doge es una serie de modelos de lenguaje pequeños basados en la arquitectura Doge, que busca combinar las ventajas de los algoritmos de espacio de estado y autoatención, calcular máscaras dinámicas a partir de estados de valor en caché mediante el método de retención de orden cero y resolver el problema de que los modelos de lenguaje mainstream existentes se pierdan en el contexto. Utiliza el programador wsd_scheduler para el preentrenamiento en smollm-corpus y puede continuar el entrenamiento en nuevos conjuntos de datos o añadir redes feedforward de activación dispersa desde puntos de control de la etapa estable.

Como se muestra en la figura siguiente, la parte de transformación de secuencias de la arquitectura Doge utiliza Dynamic Mask Attention, que puede entenderse como el uso de autoatención relacionada con estados de valor durante el entrenamiento, y el uso de espacio de estados sin decaimiento del estado pasado durante la inferencia, para resolver el problema de que los Transformers o SSMs existentes se pierden en textos largos. La parte de transformación de estados de Doge utiliza Cross Domain Mixture of Experts, que consiste en capas lineales densas y capas de incrustación dispersas, y puede aumentar adicionalmente los parámetros dispersos para continuar el entrenamiento desde puntos de control de pesos densos sin reentrenar el modelo completo, reduciendo así el costo de la iteración continua del modelo. Además, Doge también utiliza RMSNorm y Residual con parámetros aprendibles para adaptar el rango de gradientes de los modelos profundos.

Puedes consultar todos los puntos de control de los modelos Doge aquí.

Uso

Using Doge-Base for text generation

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SmallDoge/Doge-20M")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("SmallDoge/Doge-20M", device_map="auto")
inputs = tokenizer("Hey how are you doing?", return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.batch_decode(outputs))

Using Doge-Instruct for question answering

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig, TextStreamer


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SmallDoge/Doge-20M-Instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("SmallDoge/Doge-20M-Instruct", device_map="auto")

generation_config = GenerationConfig(
      max_new_tokens=100,
      use_cache=True,
      do_sample=True,
      temperature=0.8,
      top_p=0.9,
      repetition_penalty=1.0
)
steamer = TextStreamer(tokenizer=tokenizer, skip_prompt=True)

prompt = "Hi, how are you doing today?"
conversation = [
      {"role": "user", "content": prompt}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    conversation=conversation,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt",
)

outputs = model.generate(
    inputs,
    tokenizer=tokenizer,
    generation_config=generation_config,
    streamer=steamer
)

DogeConfig

clase transformers.DogeConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 32768hidden_size: int = 1024intermediate_size: int = 2048num_hidden_layers: int = 32hidden_dropout: float | int = 0.0hidden_act: str = 'silu'initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falsemax_position_embeddings: int = 2048rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonenum_attention_heads: int = 8num_key_value_heads: int | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | None = 0.0mlp_bias: bool = Falsesliding_window: int | None = Nonekeep_window_size: int = 2048is_moe: bool = Falsenum_experts: int = 16384num_experts_per_tok: int = 64norm_topk_prob: bool = Falseoutput_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.001pad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = None )

Parámetros

vocab_size (int, opcional, valor predeterminado 32768) — Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante input_ids.
hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 1024) — Dimensión de las representaciones ocultas.
intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 2048) — Dimensión de las representaciones del MLP.
num_hidden_layers (int, opcional, valor predeterminado 32) — Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer.
hidden_dropout (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — La probabilidad de dropout para todas las capas totalmente conectadas en las incrustaciones, el codificador y el pooler.
hidden_act (str, opcional, valor predeterminado silu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
rms_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-06) — El epsilon utilizado por las capas de normalización rms.
use_cache (bool, opcional, valor predeterminado True) — Indica si el modelo debe devolver las últimas claves/valores de atención (no utilizado por todos los modelos). Solo es relevante si config.is_decoder=True o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador.
tie_word_embeddings (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeo tied_weights_keys del modelo.
max_position_embeddings (int, opcional, valor predeterminado 2048) — La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para rope_theta y, opcionalmente, parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con max_position_embeddings más largos.
num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 8) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
num_key_value_heads (int, opcional) — Este es el número de cabezas de key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); si num_key_value_heads=1, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head en un checkpoint GQA, cada cabeza de key y value del grupo debe construirse mediante el promedio (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta este artículo. Si no se especifica, el valor predeterminado será num_attention_heads.
attention_bias (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención.
attention_dropout (float, opcional, valor predeterminado 0.0) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención.
mlp_bias (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar un sesgo en las capas up_proj, down_proj y gate_proj de las capas MLP.
sliding_window (int, opcional) — Tamaño de la ventana de atención deslizante. Si es None, no se aplica ninguna ventana deslizante.
keep_window_size (int, opcional, valor predeterminado 2048) — El tamaño de la ventana de tokens que no se enmascaran dinámicamente; el enmascaramiento dinámico solo se realiza cuando la longitud de la secuencia supera este valor.
is_moe (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar el Cross Domain Mixture of Experts; si es True, el MoE heredará el MLP para la inicialización.
num_experts (int, opcional, valor predeterminado 16384) — Número de expertos enrutados en las capas MoE.
num_experts_per_tok (int, opcional, valor predeterminado 64) — Número de expertos a los que enrutar cada token. Este es el valor top-k para el enrutamiento de selección de tokens.
norm_topk_prob (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se normalizan los pesos de los expertos enrutados.
output_router_logits (bool, opcional, valor predeterminado False) — Indica si el modelo debe devolver los logits del router. Habilitar esta opción también permite que el modelo devuelva la pérdida auxiliar, que incluye la pérdida de equilibrio de carga y la pérdida z del router.
router_aux_loss_coef (float, opcional, valor predeterminado 0.001) — Coeficiente de la pérdida auxiliar de equilibrado de carga. Se utiliza para penalizar el enrutamiento desigual de expertos en modelos MoE.
pad_token_id (int, opcional) — Id del token utilizado para el relleno en el vocabulario.
bos_token_id (int, opcional) — Id del token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.
eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional) — Id del token utilizado para el fin de secuencia en el vocabulario.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un DogeModel. Se utiliza para instanciar un modelo Doge según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de SmallDoge/Doge-320M

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

>>> from transformers import DogeConfig, DogeModel

>>> # Initializing a Doge-320M style configuration
>>> configuration = DogeConfig()

>>> # Initializing a model from the Doge-320M style configuration
>>> model = DogeModel(configuration)

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

DogeModel

clase transformers.DogeModel

< source >

( config: DogeConfig )

Parámetros

config (DogeConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Doge sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.
Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

¿Qué son los IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
¿Qué son las máscaras de atención?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].
¿Qué son los IDs de posición?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.
Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).

Devuelve

MoeModelOutputWithPast o tuple(torch.Tensor)

Un MoeModelOutputWithPast o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (DogeConfig) y las entradas.

El método forward de DogeModel sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.
router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_probs=True y config.add_router_probs=True o cuando config.output_router_probs=True) — Tupla de torch.Tensor (uno por cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

Logits crudos del enrutador (post-softmax) que se calculan mediante los enrutadores de MoE; estos términos se utilizan para calcular la pérdida auxiliar en los modelos Mixture of Experts.

DogeForCausalLM

clase transformers.DogeForCausalLM

< source >

( config: DogeConfig )

Parámetros

config (DogeConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Doge para el modelado de lenguaje causal.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0output_router_logits: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.
Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

¿Qué son los IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
¿Qué son las máscaras de atención?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].
¿Qué son los IDs de posición?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.
Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en [0, ..., config.vocab_size] o ser -100 (ver la docstring de input_ids). Los tokens con índices establecidos en -100 se ignoran (enmascarados); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, valor predeterminado 0) — Si es un int, calcula los logits para los últimos logits_to_keep tokens. Si es 0, calcula los logits para todos los input_ids (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos solo para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un torch.Tensor, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).
output_router_logits (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los logits de todos los routers. Son útiles para calcular la pérdida del router y no deben devolverse durante la inferencia.

Devuelve

MoeCausalLMOutputWithPast o tuple(torch.Tensor)

Un MoeCausalLMOutputWithPast o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (DogeConfig) y las entradas.

El método forward de DogeForCausalLM sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).
logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).
aux_loss (torch.Tensor, opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True, y el modelo entrena su router con una pérdida de equilibrio de carga) — Pérdida auxiliar de equilibrio de carga para los módulos dispersos. Los modelos que equilibran sus expertos con un sesgo del router en su lugar (DeepSeek-V3 y las arquitecturas derivadas de él) devuelven None aquí, aunque siguen devolviendo router_logits.
router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa dispersa) de forma (batch_size * sequence_length, num_experts).

Logits crudos del router calculados por los routers de MoE. Se pueden utilizar para calcular una pérdida de equilibrado de carga o para inspeccionar cómo se distribuyen los tokens entre los expertos.
past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, DogeForCausalLM

>>> model = DogeForCausalLM.from_pretrained("SmallDoge/Doge-320M")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SmallDoge/Doge-320M")

>>> 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."

DogeForSequenceClassification

clase transformers.DogeForSequenceClassification

< source >

( config )

forward

< source >

Parámetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.
Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

¿Qué son los IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
¿Qué son las máscaras de atención?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].
¿Qué son los IDs de posición?
past_key_values (Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en los past_key_values devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.
Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size,), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación/regresión de secuencia. Los índices deben estar en [0, ..., config.num_labels - 1]. Si config.num_labels == 1 se calcula una pérdida de regresión (pérdida de error cuadrático medio), si config.num_labels > 1 se calcula una pérdida de clasificación (entropía cruzada).
use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).

Devuelve

SequenceClassifierOutputWithPast

El método forward de GenericForSequenceClassification sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

Update on GitHub

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