Transformers documentation

CodeGen

Transformers

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Mô hình này được công bố trên HF papers vào ngày 25-03-2022 và được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 24-06-2022.

CodeGen

Tổng quan

Mô hình CodeGen được đề xuất trong A Conversational Paradigm for Program Synthesis bởi Erik Nijkamp, Bo Pang, Hiroaki Hayashi, Lifu Tu, Huan Wang, Yingbo Zhou, Silvio Savarese và Caiming Xiong.

CodeGen là một mô hình ngôn ngữ tự hồi quy cho việc tổng hợp chương trình, được huấn luyện tuần tự trên The Pile, BigQuery và BigPython.

Tóm tắt từ bài báo như sau:

Tổng hợp chương trình (program synthesis) hướng tới việc tạo ra một chương trình máy tính như một giải pháp cho một đặc tả bài toán đã cho. Chúng tôi đề xuất một phương pháp tổng hợp chương trình hội thoại thông qua các mô hình ngôn ngữ lớn, giải quyết các thách thức về tìm kiếm trong không gian chương trình rộng lớn và việc đặc tả ý định của người dùng mà các phương pháp trước đây gặp phải. Phương pháp mới của chúng tôi xem quá trình viết đặc tả và chương trình như một cuộc hội thoại nhiều lượt giữa người dùng và hệ thống. Nó coi tổng hợp chương trình là một bài toán dự đoán chuỗi, trong đó đặc tả được biểu đạt bằng ngôn ngữ tự nhiên và chương trình mong muốn được lấy mẫu có điều kiện. Chúng tôi huấn luyện một họ các mô hình ngôn ngữ lớn, gọi là CodeGen, trên dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên và ngôn ngữ lập trình. Với sự giám sát yếu trong dữ liệu và việc mở rộng quy mô dữ liệu cũng như quy mô mô hình, các khả năng hội thoại xuất hiện từ mô hình hóa ngôn ngữ tự hồi quy đơn giản. Để nghiên cứu hành vi của mô hình trong tổng hợp chương trình hội thoại, chúng tôi phát triển một bộ chuẩn đánh giá lập trình nhiều lượt (MTPB), trong đó việc giải mỗi bài toán đòi hỏi tổng hợp nhiều bước thông qua hội thoại nhiều lượt giữa người dùng và mô hình. Các phát hiện của chúng tôi cho thấy sự xuất hiện của các khả năng hội thoại và hiệu quả của hệ thống tổng hợp chương trình hội thoại được đề xuất. Ngoài ra, mô hình CodeGen của chúng tôi (với tối đa 16B tham số được huấn luyện trên TPU-v4) vượt trội hơn Codex của OpenAI trên bộ chuẩn đánh giá HumanEval. Chúng tôi công bố mã nguồn mở thư viện huấn luyện JaxFormer cùng các checkpoint: this https URL.

Mô hình này được đóng góp bởi Hiroaki Hayashi. Mã nguồn gốc có thể được tìm thấy tại đây.

Đặt tên checkpoint

Các checkpoint của mô hình CodeGen có sẵn trên các bộ dữ liệu tiền huấn luyện khác nhau với kích thước thay đổi.
Định dạng là: Salesforce/codegen-{size}-{data}, trong đó
- size: 350M, 2B, 6B, 16B
- data:
  - nl: Được huấn luyện trước trên Pile
  - multi: Khởi tạo với nl, sau đó tiếp tục huấn luyện trước trên dữ liệu của nhiều ngôn ngữ lập trình
  - mono: Khởi tạo với multi, sau đó tiếp tục huấn luyện trước trên dữ liệu Python
Ví dụ, Salesforce/codegen-350M-mono cung cấp một checkpoint 350 triệu tham số được huấn luyện trước tuần tự trên Pile, nhiều ngôn ngữ lập trình và Python.

Ví dụ sử dụng

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


checkpoint = "Salesforce/codegen-350M-mono"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

text = "def hello_world():"

completion = model.generate(**tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device))

print(tokenizer.decode(completion[0]))
def hello_world():
    print("Hello World")

hello_world()

Tài nguyên

Hướng dẫn tác vụ mô hình hóa ngôn ngữ nhân quả

CodeGenConfig

lớp transformers.CodeGenConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 50400n_positions: int = 2048n_ctx: int = 2048n_embd: int = 4096n_layer: int = 28n_head: int = 16rotary_dim: int = 64n_inner: int | None = Noneactivation_function: str = 'gelu_new'resid_pdrop: float | int = 0.0embd_pdrop: float | int = 0.0attn_pdrop: float | int = 0.0layer_norm_epsilon: float = 1e-05initializer_range: float = 0.02use_cache: bool = Truebos_token_id: int | None = 50256eos_token_id: int | list[int] | None = 50256tie_word_embeddings: bool = False )

Tham số

vocab_size (int, tùy chọn, mặc định là 50400) — Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi input_ids.
n_positions (int, tùy chọn, mặc định là 2048) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.
n_ctx (int, tuỳ chọn, mặc định là 2048) — Thuộc tính này được sử dụng trong CodeGenModel.__init__ mà không có tác dụng thực sự nào. Xác suất dropout cho tất cả các lớp fully connected trong embeddings, encoder và pooler.
n_embd (int, tùy chọn, mặc định là 4096) — Kích thước của các embedding và hidden states.
n_layer (int, tùy chọn, mặc định là 28) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
n_head (int, tùy chọn, mặc định là 16) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.
rotary_dim (int, tùy chọn, mặc định là 64) — Số chiều trong embedding mà Rotary Position Embedding được áp dụng.
n_inner (int, tùy chọn) — Số chiều của các lớp feed-forward bên trong. None sẽ đặt nó bằng 4 lần n_embd
activation_function (str, tùy chọn, mặc định là gelu_new) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
resid_pdrop (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Xác suất dropout cho tất cả các lớp fully connected trong embeddings, encoder và pooler.
embd_pdrop (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các embedding.
attn_pdrop (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
layer_norm_epsilon (float, tùy chọn, mặc định là 1e-05) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).
initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
use_cache (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem mô hình có nên trả về các chú ý key/values cuối cùng hay không (không được sử dụng bởi tất cả các mô hình). Chỉ liên quan nếu config.is_decoder=True hoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder.
bos_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 50256) — Token id được sử dụng cho beginning-of-stream trong bảng từ vựng.
eos_token_id (Union[int, list[int]], tùy chọn, mặc định là 50256) — Token id được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.
tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một CodeGenModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Codegen theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của Salesforce/codegen-2B-mono

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

Ví dụ:

>>> from transformers import CodeGenConfig, CodeGenModel

>>> # Initializing a CodeGen 6B configuration
>>> configuration = CodeGenConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = CodeGenModel(configuration)

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

CodeGenTokenizer

lớp transformers.CodeGenTokenizer

< source >

Tham số

vocab (str hoặc dict[str, int], không bắt buộc) — Từ điển từ vựng tùy chỉnh. Nếu không được cung cấp, từ vựng sẽ được tải từ vocab_file.
merges (str hoặc list[str], tùy chọn) — Danh sách merges tùy chỉnh. Nếu không được cung cấp, merges sẽ được tải từ merges_file.
unk_token (str, tùy chọn, mặc định là "<|endoftext|>") — Token không xác định. Một token không có trong từ vựng sẽ không thể được chuyển đổi thành ID và sẽ được gán thành token này thay thế.
bos_token (str, tùy chọn, mặc định là "<|endoftext|>") — Token bắt đầu chuỗi.
eos_token (str, tùy chọn, mặc định là "<|endoftext|>") — Token kết thúc chuỗi.
pad_token (str, tùy chọn) — Token được sử dụng để đệm, chẳng hạn khi xử lý các lô (batch) gồm các chuỗi có độ dài khác nhau.
add_prefix_space (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có thêm một khoảng trắng ban đầu vào đầu vào hay không. Điều này cho phép xử lý từ đầu tiên giống như bất kỳ từ nào khác. (tokenizer CodeGen phát hiện đầu của các từ bằng khoảng trắng đứng trước).
return_token_type_ids (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có trả về các ID loại token hay không.

Xây dựng tokenizer CodeGen (dựa trên thư viện tokenizers của HuggingFace). Dựa trên Byte-Pair-Encoding ở mức byte.

Tokenizer này được huấn luyện để coi khoảng trắng như một phần của các token (tương tự như sentencepiece) nên một từ sẽ

sẽ được mã hóa khác nhau tùy thuộc vào việc nó nằm ở đầu câu (không có khoảng trắng) hay không:

>>> from transformers import CodeGenTokenizer

>>> tokenizer = CodeGenTokenizer.from_pretrained("Salesforce/codegen-350M-mono")
>>> tokenizer("Hello world")["input_ids"]
[15496, 995]

>>> tokenizer(" Hello world")["input_ids"]
[18435, 995]

Bạn có thể tránh hành vi đó bằng cách truyền add_prefix_space=True khi khởi tạo tokenizer này, nhưng vì mô hình không được tiền huấn luyện theo cách này, nó có thể dẫn đến giảm hiệu suất.

Khi được sử dụng với is_split_into_words=True, tokenizer này cần được khởi tạo với add_prefix_space=True.

Tokenizer này kế thừa từ TokenizersBackend, lớp chứa hầu hết các phương thức chính. Người dùng nên tham khảo lớp cha này để biết thêm thông tin về các phương thức đó.

save_vocabulary

< source >

( save_directory: strfilename_prefix: str | None = None )

CodeGenModel

lớp transformers.CodeGenModel

< source >

( config: CodeGenConfig )

Tham số

config (CodeGenConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Mô hình Codegen cơ bản, xuất ra các hidden-state thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
attention_mask (torch.FloatTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện attention trên các chỉ số token padding. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
token_type_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của đầu vào. Các chỉ số được chọn trong [0, 1]:
- 0 tương ứng với một token sentence A,
- 1 tương ứng với một token sentence B.
ID loại token là gì?
position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
inputs_embeds (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_dim), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn đã nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector tương ứng so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
output_attentions (bool, tùy chọn) — Có trả về các tensor attentions của tất cả các lớp attention hay không. Xem attentions trong phần tensor được trả về để biết thêm chi tiết.
output_hidden_states (bool, tùy chọn) — Có trả về trạng thái ẩn (hidden states) của tất cả các lớp hay không. Xem hidden_states trong phần tensor trả về để biết thêm chi tiết.
return_dict (bool, tùy chọn) — Có nên trả về một ModelOutput thay vì một tuple thông thường hay không.

Trả về

BaseModelOutputWithPast hoặc tuple(torch.FloatTensor)

Một BaseModelOutputWithPast hoặc một tuple của torch.FloatTensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (CodeGenConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của CodeGenModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

last_hidden_state (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.

Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape (batch_size, 1, hidden_size) được xuất ra.
past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và tùy chọn nếu config.is_encoder_decoder=True trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.FloatTensor (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (tuple(torch.FloatTensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Bộ tuple của torch.FloatTensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

CodeGenForCausalLM

lớp transformers.CodeGenForCausalLM

< source >

( config: CodeGenConfig )

Tham số

config (CodeGenConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Transformer của Model CodeGen với một đầu mô hình hóa ngôn ngữ ở trên cùng.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
attention_mask (torch.FloatTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện attention trên các chỉ số token padding. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
token_type_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của đầu vào. Các chỉ số được chọn trong [0, 1]:
- 0 tương ứng với một token sentence A,
- 1 tương ứng với một token sentence B.
ID loại token là gì?
position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
inputs_embeds (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_dim), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn đã nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector tương ứng so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn cho mô hình hóa ngôn ngữ. Lưu ý rằng các nhãn được dịch chuyển bên trong mô hình, tức là bạn có thể đặt labels = input_ids Các chỉ số được chọn trong [-100, 0, ..., config.vocab_size] Tất cả các nhãn được đặt thành -100 sẽ bị bỏ qua (che), loss chỉ được tính cho các nhãn trong [0, ..., config.vocab_size]
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
output_attentions (bool, tùy chọn) — Có trả về các tensor attentions của tất cả các lớp attention hay không. Xem attentions trong phần tensor được trả về để biết thêm chi tiết.
output_hidden_states (bool, tùy chọn) — Có trả về trạng thái ẩn (hidden states) của tất cả các lớp hay không. Xem hidden_states trong phần tensor trả về để biết thêm chi tiết.
return_dict (bool, tùy chọn) — Có nên trả về một ModelOutput thay vì một tuple thông thường hay không.
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là 0) — Nếu là int, tính logits cho logits_to_keep token cuối. Nếu là 0, tính logits cho tất cả input_ids (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là torch.Tensor, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).

Trả về

CausalLMOutputWithPast hoặc tuple(torch.FloatTensor)

Một CausalLMOutputWithPast hoặc một tuple của torch.FloatTensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (CodeGenConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của CodeGenForCausalLM ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

loss (torch.FloatTensor có shape (1,), optional, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).
logits (torch.FloatTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token từ vựng trước SoftMax).
past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.FloatTensor (một cho đầu ra của các embedding, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
attentions (tuple(torch.FloatTensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Bộ tuple của torch.FloatTensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ:

Update on GitHub

←CANINE CodeLlama→