# Gemma 3

[Gemma 3](https://huggingface.co/papers/2503.19786) — это мультимодальная модель с вариантами, прошедшими предобучение и обучение по инструкциям, доступными в конфигурациях на 1B, 13B и 27B параметров. Архитектура в целом совпадает с предыдущими версиями Gemma. Ключевые отличия: чередование пяти локальных слоев self-attention со скользящим окном на каждый глобальный слой self-attention, поддержка более длинного контекста в 128K токенов, а также энкодер [SigLip](./siglip), который может «панорамировать и сканировать» изображения высокого разрешения, чтобы предотвратить потерю информации на изображениях с высоким разрешением или с неквадратным соотношением сторон.

Инструктивно настроенная версия была дообучена с использованием дистилляции знаний и обучения с подкреплением.

Все исходные контрольные точки Gemma 3 можно найти в релизе [Gemma 3](https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d).

> [!TIP]
> Нажмите на модели Gemma 3 в боковой панели справа, чтобы увидеть дополнительные примеры применения Gemma к различным задачам в области зрения и языка.
>
> Установите `use_kernels=True` в [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained), чтобы заменить поддерживаемые слои на оптимизированные ядра из Hub. Подробнее см. в разделе [Загрузка ядер](../kernel_doc/loading_kernels).

Приведённый ниже пример показывает, как генерировать текст на основе изображения с помощью [Pipeline](/docs/transformers/main/ru/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) или класса [AutoModel](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoModel).

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="image-text-to-text",
    model="google/gemma-3-4b-pt",
    device=0,
)
pipeline(
    "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
    text="<start_of_image> What is shown in this image?"
)
```

```python
from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration

model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "google/gemma-3-4b-it",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(
    "google/gemma-3-4b-it",
    padding_side="left"
)

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}
        ]
    },
    {
        "role": "user", "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
            {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
        ]
    },
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
    add_generation_prompt=True,
).to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, cache_implementation="static")
print(processor.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 int4.

```python
# pip install torchao
from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration, TorchAoConfig

quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128)
model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "google/gemma-3-27b-it",
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(
    "google/gemma-3-27b-it",
    padding_side="left"
)

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}
        ]
    },
    {
        "role": "user", "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
            {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
        ]
    },
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
    add_generation_prompt=True,
).to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, cache_implementation="static")
print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

Используйте [AttentionMaskVisualizer](https://github.com/huggingface/transformers/blob/beb9b5b02246b9b7ee81ddf938f93f44cfeaad19/src/transformers/utils/attention_visualizer.py#L139), чтобы лучше понять, к каким токенам модель может и не может обращать внимание.

```python
from transformers.utils.attention_visualizer import AttentionMaskVisualizer

visualizer = AttentionMaskVisualizer("google/gemma-3-4b-it")
visualizer("<img>What is shown in this image?")
```

    

## Примечания

- Используйте [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) для входных данных, содержащих изображения и текст, а также для входных данных, содержащих только изображения.
- Gemma 3 поддерживает несколько входных изображений, но убедитесь, что изображения правильно сгруппированы в батчи перед передачей в процессор. Каждый батч должен представлять собой список из одного или нескольких изображений.

    ```py
    url_cow = "https://media.istockphoto.com/id/1192867753/photo/cow-in-berchida-beach-siniscola.jpg?s=612x612&w=0&k=20&c=v0hjjniwsMNfJSuKWZuIn8pssmD5h5bSN1peBd1CmH4="
    url_cat = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"

    messages =[
        {
            "role": "system",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}
            ]
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "url": url_cow},
                {"type": "image", "url": url_cat},
                {"type": "text", "text": "Which image is cuter?"},
            ]
        },
    ]
    ```

- Текст, передаваемый в процессор, должен содержать токен `<start_of_image>` в тех местах, где необходимо вставить изображение.
- У процессора есть собственный метод [apply_chat_template()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.apply_chat_template) для преобразования сообщений чата во входные данные модели.
- По умолчанию изображения не обрезаются, и в модель передаётся только базовое изображение. В случае изображений высокого разрешения или с неквадратным соотношением сторон могут возникать артефакты, поскольку визуальный энкодер использует фиксированное разрешение 896x896. Чтобы предотвратить эти артефакты и улучшить производительность при инференсе, установите `do_pan_and_scan=True`, чтобы разрезать изображение на несколько меньших патчей и объединить их с эмбеддингом базового изображения. Вы можете отключить pan and scan для более быстрого инференса.

    ```diff
    inputs = processor.apply_chat_template(
        messages,
        tokenize=True,
        return_dict=True,
        return_tensors="pt",
        add_generation_prompt=True,
    +   do_pan_and_scan=True,
        ).to(model.device)
    ```

- Для чекпоинта Gemma-3 1B, обученного в режиме только текста, используйте [AutoModelForCausalLM](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoModelForCausalLM).

    ```py
    import torch
    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
        "google/gemma-3-1b-pt",
    )
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        "google/gemma-3-1b-pt",
        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, cache_implementation="static")
    print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
    ```

## Gemma3ImageProcessor[[transformers.Gemma3ImageProcessor]]

#### transformers.Gemma3ImageProcessor[[transformers.Gemma3ImageProcessor]]

```python
transformers.Gemma3ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.gemma3.image_processing_gemma3.Gemma3ImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/image_processing_gemma3.py#L58)

**Параметры:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли изменять размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'height' : 224, 'width': 224}`): Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `2`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только если `do_resize` установлено в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Средние значения изображения для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

do_pan_and_scan (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли применять `pan_and_scan` к изображениям.

pan_and_scan_min_crop_size (`int`, *kwargs*, *optional*) : Минимальный размер каждого кадра при панорамировании и масштабировании.

pan_and_scan_max_num_crops (`int`, *kwargs*, *optional*) : Максимальное количество кропов на изображение при панорамировании и сканировании.

pan_and_scan_min_ratio_to_activate (`float`, *kwargs*, *необязательный*) : Минимальное соотношение сторон для активации панорамирования и масштабирования.

Создает процессор изображений Gemma3ImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.Gemma3ImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *<class 'transformers.models.gemma3.image_processing_gemma3.Gemma3ImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/image_processing_gemma3.py#L78)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задан как int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только при установке `do_resize` в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Коэффициент масштабирования для изменения размера изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

do_pan_and_scan (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли применять `pan_and_scan` к изображениям.

pan_and_scan_min_crop_size (`int`, *kwargs*, *optional*) : Минимальный размер каждого кадра при панорамировании и масштабировании.

pan_and_scan_max_num_crops (`int`, *kwargs*, *optional*) : Максимальное количество кропов на изображение при панорамировании и сканировании.

pan_and_scan_min_ratio_to_activate (`float`, *kwargs*, *необязательный*) : Минимальное соотношение сторон для активации панорамирования и масштабирования.

**Возвращает:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом __call__ ('pixel_values' и т. д.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *необязательный*) -- Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

## Gemma3ImageProcessorPil[[transformers.Gemma3ImageProcessorPil]]

#### transformers.Gemma3ImageProcessorPil[[transformers.Gemma3ImageProcessorPil]]

```python
transformers.Gemma3ImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.models.gemma3.image_processing_pil_gemma3.Gemma3ImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/image_processing_pil_gemma3.py#L58)

**Параметры:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли изменять размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'height' : 224, 'width': 224}`): Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `2`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только если `do_resize` установлено в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Средние значения изображения для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

do_pan_and_scan (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли применять `pan_and_scan` к изображениям.

pan_and_scan_min_crop_size (`int`, *kwargs*, *optional*) : Минимальный размер каждого кадра при панорамировании и масштабировании.

pan_and_scan_max_num_crops (`int`, *kwargs*, *optional*) : Максимальное количество кропов на изображение при панорамировании и сканировании.

pan_and_scan_min_ratio_to_activate (`float`, *kwargs*, *необязательный*) : Минимальное соотношение сторон для активации панорамирования и масштабирования.

Создает процессор изображений Gemma3ImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.Gemma3ImageProcessorPil.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *<class 'transformers.models.gemma3.image_processing_pil_gemma3.Gemma3ImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/image_processing_pil_gemma3.py#L78)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задан как int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только при установке `do_resize` в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Коэффициент масштабирования для изменения размера изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

do_pan_and_scan (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли применять `pan_and_scan` к изображениям.

pan_and_scan_min_crop_size (`int`, *kwargs*, *optional*) : Минимальный размер каждого кадра при панорамировании и масштабировании.

pan_and_scan_max_num_crops (`int`, *kwargs*, *optional*) : Максимальное количество кропов на изображение при панорамировании и сканировании.

pan_and_scan_min_ratio_to_activate (`float`, *kwargs*, *необязательный*) : Минимальное соотношение сторон для активации панорамирования и масштабирования.

**Возвращает:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом __call__ ('pixel_values' и т. д.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *необязательный*) -- Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

## Gemma3Processor[[transformers.Gemma3Processor]]

#### transformers.Gemma3Processor[[transformers.Gemma3Processor]]

```python
transformers.Gemma3Processor(image_processor, tokenizer, chat_template = None, image_seq_length: int = 256, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/processing_gemma3.py#L40)

**Параметры:**

image_processor (`Gemma3ImageProcessor`) : процессор изображений является обязательным входным параметром.

tokenizer (`GemmaTokenizer`) : Токенизатор является обязательным входным параметром.

chat_template (`str`) : Шаблон Jinja для преобразования списков сообщений в чате в строку, готовую к токенизации.

image_seq_length (`int`, *optional*, по умолчанию `256`) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

Создаёт Gemma3Processor, который объединяет процессор изображений и токенизатор в единый процессор.

[Gemma3Processor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) предоставляет все возможности [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) и [GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer). Подробнее см. в [~Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) и [~GemmaTokenizer](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma#transformers.GemmaTokenizer).

#### __call__[[transformers.Gemma3Processor.__call__]]

```python
__call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.gemma3.processing_gemma3.Gemma3ProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/processing_gemma3.py#L65)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *необязательный*) : Изображение для предварительной обработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *необязательный*) : Последовательность или батч последовательностей для кодирования. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предтокенизированная строка). Если вы передаёте предтокенизированный вход, установите `is_split_into_words=True`, чтобы избежать неоднозначности с батчированными входами.

return_tensors (`str` или [TensorType](/docs/transformers/main/ru/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : Если задано, возвращает тензоры конкретного фреймворка. Допустимые значения:  - `'pt'`: возвращает объекты `torch.Tensor` PyTorch. - `'np'`: возвращает объекты `np.ndarray` NumPy.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ru/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : Дополнительные параметры обработки для каждой модальности (текст, изображения, видео, аудио). Специфичные для модели параметры перечислены выше; полный список поддерживаемых аргументов см. в классе TypedDict.

**Возвращает:** `~feature_extraction_utils.BatchFeature`

- **data** (`dict`, *необязательный*) -- Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методами __call__/pad ('input_values', 'attention_mask' и т. д.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *необязательный*) -- Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.
- **skip_tensor_conversion** (`list[str]` или `set[str]`, *необязательный*) -- Список или множество ключей, которые НЕ следует преобразовывать в тензоры, даже если указан `tensor_type`.

## Gemma3TextConfig[[transformers.Gemma3TextConfig]]

#### transformers.Gemma3TextConfig[[transformers.Gemma3TextConfig]]

```python
transformers.Gemma3TextConfig(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 = 262208, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 9216, num_hidden_layers: int = 26, num_attention_heads: int = 8, num_key_value_heads: int = 4, head_dim: int = 256, hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh', max_position_embeddings: int = 131072, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, bos_token_id: int | None = 2, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: int | float | None = 0.0, query_pre_attn_scalar: int = 256, sliding_window: int | None = 4096, layer_types: list[str] | None = None, final_logit_softcapping: float | None = None, attn_logit_softcapping: float | None = None, use_bidirectional_attention: bool | None = False)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/configuration_gemma3.py#L32)

**Параметры:**

vocab_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `262208`) : Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в `input_ids`.

hidden_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `2304`) : Размерность скрытых представлений.

intermediate_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `9216`) : Размерность представлений MLP.

num_hidden_layers (`int`, *необязательный*, по умолчанию `26`) : Количество скрытых слоев в декодере Transformer.

num_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `8`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в декодере Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *optional*, по умолчанию `4`) : 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`.

head_dim (`int`, *необязательный*, по умолчанию `256`) : Размер измерения головы внимания. Если None, по умолчанию будет hidden_size // num_attention_heads

hidden_activation (`str`, *необязательный*, по умолчанию `gelu_pytorch_tanh`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и т. д.

max_position_embeddings (`int`, *необязательный*, по умолчанию `131072`) : Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться эта 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 `0`) : Идентификатор токена, используемый для выравнивания в словаре.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*, по умолчанию `1`) : Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре.

bos_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `2`) : Идентификатор токена, используемый для обозначения начала потока в словаре.

tie_word_embeddings (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Связывать ли веса эмбеддингов согласно отображению `tied_weights_keys` модели.

rope_parameters (`dict`, *необязательный*) : 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 (`Union[int, float]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Доля dropout для вероятностей внимания.

query_pre_attn_scalar (`float`, *необязательный*, по умолчанию 256) : коэффициент масштабирования, применяемый к оценкам внимания

sliding_window (`int`, *optional*, по умолчанию `4096`) : Размер окна скользящего внимания. Если `None`, скользящее окно не применяется.

layer_types (`list[str]`, *необязательный*) : Список, который явно сопоставляет каждый индекс слоя с его типом. Если не указан, будет автоматически сгенерирован на основе значений конфигурации.

final_logit_softcapping (`float`, *optional*) : Коэффициент масштабирования при применении tanh softcapping к логитам.

attn_logit_softcapping (`float`, *необязательный*) : Коэффициент масштабирования при применении tanh-смягчения (softcapping) к оценкам внимания.

use_bidirectional_attention (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Если True, модель будет обращать внимание на все токены текста, а не использовать каузальную маску. Это не изменяет поведение для визуальных токенов.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Gemma3Model. Он используется для создания модели Gemma3 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [google/gemma-3-4b-it](https://huggingface.co/google/gemma-3-4b-it)

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).

```python
>>> from transformers import Gemma3TextModel, Gemma3TextConfig
>>> # Initializing a Gemma3Text gemma3_text-7b style configuration
>>> configuration = Gemma3TextConfig()
>>> # Initializing a model from the gemma3_text-7b style configuration
>>> model = Gemma3TextModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## Gemma3Config[[transformers.Gemma3Config]]

#### transformers.Gemma3Config[[transformers.Gemma3Config]]

```python
transformers.Gemma3Config(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, text_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict[str, typing.Any] | None = None, vision_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict[str, typing.Any] | None = None, mm_tokens_per_image: int | None = 256, boi_token_index: int | None = 255999, eoi_token_index: int | None = 256000, image_token_index: int | None = 262144, initializer_range: float | None = 0.02, tie_word_embeddings: bool | None = True)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/configuration_gemma3.py#L165)

**Параметры:**

text_config (`Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict[str, Any]]`, *необязательный*) : Объект конфигурации или словарь текстового бэкбона.

vision_config (`Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict[str, Any]]`, *необязательный*) : Объект конфигурации или словарь визуального бэкбона.

mm_tokens_per_image (`int`, *необязательный*, по умолчанию 256) : Количество токенов на вложение изображения.

boi_token_index (`int`, *optional*, по умолчанию 255999) : Индекс токена начала изображения, используемого для обрамления изображения-подсказки.

eoi_token_index (`int`, *optional*, по умолчанию 256000) : Индекс токена конца изображения, используемого для обрамления изображения-подсказки.

image_token_index (`int`, *необязательный*, по умолчанию `262144`) : Индекс токена изображения, используемый как плейсхолдер для входных изображений.

initializer_range (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.02`) : Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех матриц весов.

tie_word_embeddings (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Связывать ли веса эмбеддингов согласно отображению `tied_weights_keys` модели.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Gemma3Model. Он используется для создания модели Gemma3 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [google/gemma-3-4b-it](https://huggingface.co/google/gemma-3-4b-it)

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 Gemma3ForConditionalGeneration, Gemma3Config, SiglipVisionConfig, Gemma3TextConfig

>>> # Initializing a Siglip-like vision config
>>> vision_config = SiglipVisionConfig()

>>> # Initializing a Gemma3 Text config
>>> text_config = Gemma3TextConfig()

>>> # Initializing a Gemma3 gemma-3-4b style configuration
>>> configuration = Gemma3Config(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the gemma-3-4b style configuration
>>> model = Gemma3ForConditionalGeneration(configuration)

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

## Gemma3TextModel[[transformers.Gemma3TextModel]]

#### transformers.Gemma3TextModel[[transformers.Gemma3TextModel]]

```python
transformers.Gemma3TextModel(config: Gemma3TextConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L474)

**Параметры:**

config ([Gemma3TextConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3TextConfig)) : 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 Gemma3 Text, выводящая необработанные скрытые состояния (raw hidden-states) без какого-либо специализированного слоя (head) сверху.

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.Gemma3TextModel.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'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L497)

**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:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) или `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) и входных данных.

Метод forward модели [Gemma3TextModel](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3TextModel) 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.

  Если используется `past_key_values`, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы `(batch_size, 1, hidden_size)`.
- **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.

## Gemma3Model[[transformers.Gemma3Model]]

#### transformers.Gemma3Model[[transformers.Gemma3Model]]

```python
transformers.Gemma3Model(config: Gemma3Config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L762)

**Параметры:**

config ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) : 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.

Базовая модель Gemma3, состоящая из визуального бэкбона и языковой модели без заголовка для моделирования языка.,

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.Gemma3Model.forward]]

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

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L809)

**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)

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). Подробности см. в [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) использует [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) для обработки изображений).

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)`.

token_type_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы токенов сегментов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из `[0, 1]`:  - 0 соответствует токену *предложения A*, - 1 соответствует токену *предложения B*.  [Что такое идентификаторы типов токенов?](../glossary#token-type-ids)

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`).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *необязательный*) : Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные выходные данные для данной модальности. Каждый закодированный выход представляет собой кортеж, состоящий из (`pooler_output`, *необязательный*: `last_hidden_states`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `pooler_output` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) — это последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединенных в текстовые эмбеддинги.

**Возвращает:** `Gemma3ModelOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)`

Объект `Gemma3ModelOutputWithPast` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) и входных данных.

Метод forward модели [Gemma3Model](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Model) 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.

  Если используется `past_key_values`, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы `(batch_size, 1, hidden_size)`.
- **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.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *необязательный*) -- `torch.Tensor` размера `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.

Пример:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration

>>> model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/gemma32-3b-mix-224")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/gemma32-3b-mix-224")

>>> prompt = "Where is the cat standing?"
>>> url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> inputs = processor(images=image, text=prompt,  return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs,)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Where is the cat standing?\nsnow"
```

#### get_image_features[[transformers.Gemma3Model.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L774)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). Подробности см. в [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) использует [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) для обработки изображений).

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) и входных данных.

Проекция последнего скрытого состояния из визуальной модели в пространство языковой модели.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **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.

#### get_placeholder_mask[[transformers.Gemma3Model.get_placeholder_mask]]

```python
get_placeholder_mask(input_ids: LongTensor, inputs_embeds: Tensor, image_features: Tensor)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L785)

Получает маску мультимодальных плейсхолдеров из `input_ids` или `inputs_embeds` и проверяет, что количество плейсхолдер-токенов равно длине мультимодальных признаков. Если длины различаются, возникает ошибка.

## Gemma3ForCausalLM[[transformers.Gemma3ForCausalLM]]

#### transformers.Gemma3ForCausalLM[[transformers.Gemma3ForCausalLM]]

```python
transformers.Gemma3ForCausalLM(config: Gemma3TextConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L571)

**Параметры:**

config ([Gemma3TextConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3TextConfig)) : 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 Gemma3 для каузального языкового моделирования.

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.Gemma3ForCausalLM.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, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L587)

**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`).

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:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) и входных данных.

Метод forward класса [Gemma3ForCausalLM](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForCausalLM) 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).
- **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, Gemma3ForCausalLM

>>> model = Gemma3ForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-2-9b")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2-9b")

>>> prompt = "What is your favorite condiment?"
>>> 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]
"What is your favorite condiment?"
```

## Gemma3ForConditionalGeneration[[transformers.Gemma3ForConditionalGeneration]]

#### transformers.Gemma3ForConditionalGeneration[[transformers.Gemma3ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Gemma3ForConditionalGeneration(config: Gemma3Config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L921)

**Параметры:**

config ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) : 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.

Базовая модель Gemma3, состоящая из визуального бэкбона и языковой модели без заголовка для моделирования языка.,

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.Gemma3ForConditionalGeneration.forward]]

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

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L935)

**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)

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). Подробности см. в [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) использует [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) для обработки изображений).

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)`.

token_type_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы токенов сегментов для указания первой и второй частей входных данных. Индексы выбираются из `[0, 1]`:  - 0 соответствует токену *предложения A*, - 1 соответствует токену *предложения B*.  [Что такое идентификаторы типов токенов?](../glossary#token-type-ids)

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.text_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.text_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`).

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).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *необязательный*) : Словарь, где ключами являются поддерживаемые модальности, а значениями — закодированные выходные данные для данной модальности. Каждый закодированный выход представляет собой кортеж, состоящий из (`pooler_output`, *необязательный*: `last_hidden_states`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `pooler_output` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) — это последовательность мультимодальных признаков энкодера, объединенных в текстовые эмбеддинги.

**Возвращает:** `Gemma3CausalLMOutputWithPast` или `tuple(torch.Tensor)`

Объект `Gemma3CausalLMOutputWithPast` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Gemma3Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Config)) и входных данных.

Метод forward класса [Gemma3ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ForConditionalGeneration) 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.text_config.vocab_size)`) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).
- **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, если передано `output_hidden_states=True` или если `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 когда `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.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *необязательный*) -- `torch.Tensor` размера `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`. image_hidden_states модели, полученные визуальным энкодером после проекции последнего скрытого состояния.

Пример:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration

>>> model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "system",
...         "content": [
...             {"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}
...         ]
...     },
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"user\nYou are a helpful assistant.\n\n\n\n\n\nWhere is the cat standing?\nmodel\nBased on the image, the cat is standing in a snowy area, likely outdoors. It appears to"
```

#### get_image_features[[transformers.Gemma3ForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L931)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor). Подробности см. в [Gemma3ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([Gemma3Processor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3Processor) использует [Gemma3ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/gemma3#transformers.Gemma3ImageProcessor) для обработки изображений).

Пример:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration

>>> model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/gemma-3-4b-it")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```

## Gemma3ForSequenceClassification[[transformers.Gemma3ForSequenceClassification]]

#### transformers.Gemma3ForSequenceClassification[[transformers.Gemma3ForSequenceClassification]]

```python
transformers.Gemma3ForSequenceClassification(config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L1083)

#### forward[[transformers.Gemma3ForSequenceClassification.forward]]

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

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L1084)

## Gemma3TextForSequenceClassification[[transformers.Gemma3TextForSequenceClassification]]

#### transformers.Gemma3TextForSequenceClassification[[transformers.Gemma3TextForSequenceClassification]]

```python
transformers.Gemma3TextForSequenceClassification(config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/gemma3/modeling_gemma3.py#L1078)

**Параметры:**

config ([`[``GenericForSequenceClassification``]`]) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained).

Gemma3TextForSequenceClassification — это модель классификации последовательностей, работающая только с текстом и совместимая с Gemma3TextConfig. Она использует универсальную реализацию классификации последовательностей для обеспечения эффективности и согласованности.

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.Gemma3TextForSequenceClassification.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])
```

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

**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`, *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 параметра допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/main/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по кэшу kv](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 выведет 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)`, а не все `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,)`, *необязательный*) : Метки для вычисления функции потерь классификации/регрессии последовательности. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Если `config.num_labels == 1`, вычисляется функция потерь регрессии (среднеквадратичная ошибка), если `config.num_labels > 1` — функция потерь классификации (кросс-энтропия).

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:** `SequenceClassifierOutputWithPast`

Метод `GenericForSequenceClassification` forward 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.