# FlexOlmo [FlexOlmo](https://huggingface.co/papers/2507.07024) — это новый класс языковых моделей (LM), который поддерживает (1) распределённое обучение без обмена данными, при котором различные параметры модели независимо обучаются на закрытых наборах данных, и (2) гибкий вывод, при котором эти параметры вместе с соответствующими им данными могут гибко включаться или исключаться из процесса инференса модели без дополнительного обучения. FlexOlmo использует архитектуру mixture-of-experts (MoE), в которой каждый эксперт независимо обучается на закрытых наборах данных, а затем интегрируется с помощью нового маршрутизатора, учитывающего доменную информацию, без какого-либо совместного обучения. FlexOlmo обучается на FlexMix — корпусе, который мы сформировали, включающем общедоступные наборы данных наряду с семью наборами, специфичными для конкретных доменов, представляющими собой реалистичные приближения к закрытым наборам. Все исходные контрольные точки FlexOlmo можно найти в коллекции [FlexOlmo](https://huggingface.co/collections/allenai/flexolmo-68471177a386b6e20a54c55f). > [!TIP] > Щёлкните по моделям FlexOlmo в боковой панели справа, чтобы увидеть дополнительные примеры применения FlexOlmo к различным языковым задачам. Пример ниже демонстрирует, как генерировать текст с помощью [Pipeline](/docs/transformers/main/ru/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoModel) и из командной строки. ```python from transformers import pipeline pipe = pipeline( task="text-generation", model="allenai/FlexOlmo-7x7B-1T", device=0, ) result = pipe("Plants create energy through a process known as") print(result) ``` ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "allenai/FlexOlmo-7x7B-1T" ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "allenai/FlexOlmo-7x7B-1T", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device) output = model.generate(**input_ids, max_length=50, cache_implementation="static") print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) ``` Квантование снижает нагрузку на память при работе с большими моделями, представляя веса в пониженной точности. Подробнее о доступных бэкендах квантования см. в обзоре [Квантование](../quantization/overview). Приведённый ниже пример использует [torchao](../quantization/torchao) для квантования только весов до 4 бит. ```python #pip install torchao from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TorchAoConfig torchao_config = TorchAoConfig( "int4_weight_only", group_size=128 ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "allenai/FlexOlmo-7x7B-1T" ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "allenai/FlexOlmo-7x7B-1T", quantization_config=torchao_config, device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device) output = model.generate(**input_ids, max_length=50, cache_implementation="static") print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) ``` ## FlexOlmoConfig[[transformers.FlexOlmoConfig]] #### transformers.FlexOlmoConfig[[transformers.FlexOlmoConfig]] ```python transformers.FlexOlmoConfig(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 = 100352, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 11008, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 4096, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 100277, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = 100257, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | None = 0.0, num_experts_per_tok: int = 5, num_experts: int = 7, output_router_logits: bool = False, router_aux_loss_coef: float = 0.01, norm_topk_prob: bool = False) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/flex_olmo/configuration_flex_olmo.py#L31) **Параметры:** vocab_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `100352`) : Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в `input_ids`. hidden_size (`int`, *optional*, по умолчанию `4096`) : Размерность скрытых представлений. intermediate_size (`int`, *optional*, по умолчанию `11008`) : Размерность представлений MLP. num_hidden_layers (`int`, *необязательный*, по умолчанию `32`) : Количество скрытых слоев в декодере Transformer. num_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `32`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в декодере Transformer. num_key_value_heads (`int`, *optional*) : Это количество ключевых и value-голов, которое следует использовать для реализации Grouped Query Attention. Если `num_key_value_heads=num_attention_heads`, модель будет использовать Multi Head Attention (MHA), если `num_key_value_heads=1` — Multi Query Attention (MQA), в противном случае используется GQA. При конвертации multi-head checkpoint в GQA checkpoint каждая группа ключевых и value-голов должна быть построена путем усреднения (meanpooling) всех исходных голов в этой группе. Подробнее см. в [этой статье](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Если значение не указано, по умолчанию используется `num_attention_heads`. hidden_act (`str`, *необязательный*, по умолчанию `silu`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и т. д. max_position_embeddings (`int`, *необязательный*, по умолчанию `4096`) : Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться данная модель. initializer_range (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.02`) : Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех матриц весов. rms_norm_eps (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1e-06`) : Значение epsilon, используемое слоями нормализации rms. use_cache (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Следует ли модели возвращать последние значения внимания key/values (не используется во всех моделях). Актуально только при `config.is_decoder=True` или если модель является генеративной моделью только с декодером. pad_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `100277`) : Идентификатор токена, используемый для выравнивания в словаре. bos_token_id (`int`, *optional*) : Идентификатор токена, используемый для обозначения начала потока в словаре. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*, по умолчанию `100257`) : Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре. tie_word_embeddings (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Связывать ли веса эмбеддингов согласно отображению `tied_weights_keys` модели. rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *optional*) : Словарь, содержащий параметры конфигурации для вложений RoPE. Словарь должен содержать значение для `rope_theta` и, при необходимости, параметры, используемые для масштабирования, если вы хотите использовать RoPE с более длинными `max_position_embeddings`. attention_bias (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Использовать ли смещение (bias) в слоях проекции запроса, ключа, значения и вывода при само-внимании. attention_dropout (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Доля dropout для вероятностей внимания. num_experts_per_tok (`int`, *optional*, по умолчанию `5`) : Количество экспертов, к которым маршрутизируется каждый токен. Это значение top-k для маршрутизации по выбору токена. num_experts (`int`, *необязательный*, по умолчанию `7`) : Количество маршрутизируемых экспертов в слоях MoE. output_router_logits (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Нужно ли модели возвращать логиты роутера. Включение этого параметра также позволит модели выводить вспомогательную потерю, включая потерю балансировки нагрузки и z-потерю роутера. router_aux_loss_coef (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.01`) : Коэффициент вспомогательной функции потерь для балансировки нагрузки. Используется для штрафования неравномерного маршрутизации запросов к экспертам в MoE-моделях. norm_topk_prob (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Нужно ли нормализовать веса маршрутизированных экспертов. Это класс конфигурации для хранения настроек модели FlexOlmoModel. Он используется для создания модели Flex Olmo в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [allenai/FlexOlmo-7x7B-1T](https://huggingface.co/allenai/FlexOlmo-7x7B-1T) Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig). Пример: ```python >>> from transformers import FlexOlmoModel, FlexOlmoConfig >>> # Initializing a FlexOlmo style configuration >>> configuration = FlexOlmoConfig() >>> # Initializing a model from the FlexOlmo style configuration >>> model = FlexOlmoModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## FlexOlmoForCausalLM[[transformers.FlexOlmoForCausalLM]] #### transformers.FlexOlmoForCausalLM[[transformers.FlexOlmoForCausalLM]] ```python transformers.FlexOlmoForCausalLM(config: FlexOlmoConfig) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/flex_olmo/modeling_flex_olmo.py#L567) **Параметры:** config ([FlexOlmoConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/flex_olmo#transformers.FlexOlmoConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели. Модель Flex Olmo для моделирования языка с причинно-следственной связью. Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса. Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением. #### forward[[transformers.FlexOlmoForCausalLM.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: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/flex_olmo/modeling_flex_olmo.py#L585) **Параметры:** input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`: - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**. [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`. [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]` или равняться -100 (см. docstring `input_ids`). Токены с индексами, установленными в `-100`, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]`. use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`). output_router_logits (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать логиты всех роутеров. Они полезны для вычисления потери роутера и не должны возвращаться во время инференса. logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Если передано значение типа `int`, вычисляются logits для последних `logits_to_keep` токенов. Если передано `0`, logits вычисляются для всех `input_ids` (специальный случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа `torch.Tensor`, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (одно измерение для batch и длины последовательности). **Возвращает:** `MoeCausalLMOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)` Объект `MoeCausalLMOutputWithPast` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([FlexOlmoConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/flex_olmo#transformers.FlexOlmoConfig)) и входных данных. Метод forward класса [FlexOlmoForCausalLM](/docs/transformers/main/ru/model_doc/flex_olmo#transformers.FlexOlmoForCausalLM) переопределяет специальный метод `__call__`. Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует. - **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потеря языковой модели (для предсказания следующего токена). - **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax). - **aux_loss** (`torch.Tensor`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_router_logits=True` или при `config.output_router_logits=True`, если модель обучает свой роутер с потерей балансировки нагрузки) -- Вспомогательная потеря балансировки нагрузки для разреженных модулей. Модели, которые балансируют своих экспертов с помощью смещения роутера (DeepSeek-V3 и архитектуры, производные от него), возвращают здесь `None`, при этом по-прежнему возвращая `router_logits`. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_router_logits=True` или когда `config.output_router_logits=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному для каждого разреженного слоя) формы `(batch_size * sequence_length, num_experts)`. Сырые логиты маршрутизатора, вычисленные маршрутизаторами MoE. Их можно использовать для вычисления функции потерь балансировки нагрузки или для анализа того, как токены распределяются по экспертам. - **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания. Пример: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, FlexOlmoForCausalLM >>> model = FlexOlmoForCausalLM.from_pretrained("allenai/FlexOlmo-1B-7B-0924") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("allenai/FlexOlmo-1B-7B-0924") >>> 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 sure if you’re conscious of this, but I’m' ``` ## FlexOlmoModel[[transformers.FlexOlmoModel]] #### transformers.FlexOlmoModel[[transformers.FlexOlmoModel]] ```python transformers.FlexOlmoModel(config: FlexOlmoConfig) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/flex_olmo/modeling_flex_olmo.py#L421) **Параметры:** config ([FlexOlmoConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/flex_olmo#transformers.FlexOlmoConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели. Модель Flex Olmo, выводящая необработанные скрытые состояния без какого-либо специализированного слоя на выходе. Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса. Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением. #### forward[[transformers.FlexOlmoModel.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: *) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/flex_olmo/modeling_flex_olmo.py#L438) **Параметры:** input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`: - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**. [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`. [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`. inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`). **Возвращает:** `MoeModelOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)` A `MoeModelOutputWithPast` or a tuple of `torch.Tensor` (if `return_dict=False` is passed or when `config.return_dict=False`) comprising various elements depending on the configuration ([FlexOlmoConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/flex_olmo#transformers.FlexOlmoConfig)) and inputs. Метод forward модели [FlexOlmoModel](/docs/transformers/main/ru/model_doc/flex_olmo#transformers.FlexOlmoModel) переопределяет специальный метод `__call__`. Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели. - **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и, при необходимости, если `config.is_encoder_decoder=True`, в блоках кросс-внимания), которые можно использовать (см. входной параметр `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается, если переданы `output_router_probs=True` и `config.add_router_probs=True` или если `config.output_router_probs=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, sequence_length, num_experts)`. Сырые логиты маршрутизатора (после softmax), вычисляемые маршрутизаторами MoE; эти значения используются для вычисления вспомогательной функции потерь в моделях Mixture of Experts. ## FlexOlmoPreTrainedModel[[transformers.FlexOlmoPreTrainedModel]] #### transformers.FlexOlmoPreTrainedModel[[transformers.FlexOlmoPreTrainedModel]] ```python transformers.FlexOlmoPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs) ``` [Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/flex_olmo/modeling_flex_olmo.py#L391) **Параметры:** config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели. Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса. Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением. #### forward[[transformers.FlexOlmoPreTrainedModel.forward]] ```python forward(*args, **kwargs) ``` Мок-значение для пути с точками (например, `torch.float32`): цепочки доступа к атрибутам и вызовы работают как пропускные декораторы, `repr` возвращает путь с точками, а использование в качестве базового класса подменяет его обычным базовым классом `type` (PEP 560 `__mro_entries__`), благодаря чему реальные дочерние классы сохраняют обычный метакласс, а `inspect.signature` читает их реальный `__init__`, а не мок.