Transformers documentation
GptOss
이 모델은 2025-08-05에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.
GptOss
GptOss는 OpenAI의 희소 mixture-of-experts(MoE) 언어 모델로, 각 토큰을 128개 전문가 중 4개로 라우팅합니다. 이 모델은 각 어텐션 헤드에 추가되는 학습 가능한 보조 토큰인 attention sinks와, 최대 131k 토큰까지의 시퀀스를 위한 YaRN rotary embeddings를 사용합니다.
use_kernels=True를 from_pretrained()에 설정하여 Hub의 최적화 커널로 지원되는 레이어를 대체합니다. 자세한 내용은 커널 로딩을 참고하세요.
아래 예제는 Pipeline 또는 AutoModelForCausalLM 클래스를 사용하여 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
task="text-generation",
model="openai/gpt-oss-20b",
)
pipe("Plants create energy through a process known as")from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/gpt-oss-20b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"openai/gpt-oss-20b",
device_map="auto",
)
input_ids = tokenizer("Plants create energy through a process known as", return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))The input is a single word "Notes". 참고
- SDPA는 softmax 이전의 전체 attention logits에 대한 직접적인 접근이 필요한 attention sinks를 지원하지 않습니다. 대신 Flash Attention 또는 Flex Attention을 사용하세요.
- Flex Attention을 사용할 때, attention sinks는 특별한 처리가 필요합니다.
score_mod함수는 전체 attention matrix가 아닌 개별 score 요소에 대해 작동하므로, sink 재정규화는 Flex Attention이 반환하는 log-sum-exp(LSE) 값을 사용하여 계산 후에 적용됩니다.
GptOssConfig
클래스 transformers.GptOssConfig
< 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 = Nonenum_hidden_layers: int = 36num_local_experts: int = 128vocab_size: int = 201088hidden_size: int = 2880intermediate_size: int = 2880head_dim: int = 64num_attention_heads: int = 64num_key_value_heads: int = 8sliding_window: int | None = 128tie_word_embeddings: bool = Falsehidden_act: str = 'silu'initializer_range: float = 0.02max_position_embeddings: int = 131072rms_norm_eps: float = 1e-05rope_parameters: dict | None = Noneattention_dropout: float | int = 0.0num_experts_per_tok: int = 4swiglu_alpha: float = 1.702swiglu_limit: float = 7.0router_aux_loss_coef: float = 0.001output_router_logits: bool = Falseuse_cache: bool = Truelayer_types: list[str] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Noneattention_bias: bool = True )
매개변수
- num_hidden_layers (
int, 선택 사항, 기본값36) — Transformer decoder의 hidden layer 수입니다. - num_local_experts (
int, 선택 사항, 기본값128) — 각 디바이스당 로컬 전문가의 수입니다.num_experts는num_local_experts로 나누어떨어져야 합니다. - vocab_size (
int, 선택 사항, 기본값201088) — 모델의 어휘 크기입니다.input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다. - hidden_size (
int, 선택 사항, 기본값2880) — 숨겨진 표현의 차원입니다. - intermediate_size (
int, 선택 사항, 기본값2880) — MLP 표현의 차원입니다. - head_dim (
int, 선택 사항, 기본값64) — Attention head의 차원입니다. None인 경우 hidden_size // num_attention_heads 값이 기본값으로 사용됩니다. - num_attention_heads (
int, 선택 사항, 기본값64) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다. - num_key_value_heads (
int, 선택 사항, 기본값8) — Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다.num_key_value_heads=num_attention_heads이면 모델은 Multi Head Attention(MHA)을 사용하고,num_key_value_heads=1이면 Multi Query Attention(MQA)을 사용하며, 그 외에는 GQA를 사용합니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 평균 풀링(meanpooling)하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 이 논문을 참고하세요. 지정하지 않으면num_attention_heads가 기본값으로 사용됩니다. - sliding_window (
int, 선택 사항, 기본값128) — 슬라이딩 윈도우 어텐션의 윈도우 크기입니다.None인 경우 슬라이딩 윈도우가 적용되지 않습니다. - tie_word_embeddings (
bool, 선택, 기본값False) — 모델의tied_weights_keys매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부. - hidden_act (
str, 선택 사항, 기본값silu) — 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어,"gelu","relu","silu"등이 있습니다. - initializer_range (
float, 선택 사항, 기본값0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. - max_position_embeddings (
int, 선택 사항, 기본값131072) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다. - rms_norm_eps (
float, 선택 사항, 기본값1e-05) — rms 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다. - rope_parameters (
dict, 선택) — RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는rope_theta값이 포함되어야 하며, 더 긴max_position_embeddings로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다. - attention_dropout (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. - num_experts_per_tok (
int, 선택 사항, 기본값4) — 각 토큰을 라우팅할 전문가의 수입니다. 이는 토큰 선택 라우팅의 top-k 값입니다. - swiglu_alpha (
float, 선택 사항, 기본값 1.702) — 전문가가 적용하는 클램프된 SwiGLU의 시그모이드 이득입니다. - swiglu_limit (
float, 선택 사항, 기본값 7.0) — 해당 SwiGLU 적용 전에 게이트(위)와 업 프로젝션(양쪽)에 적용되는 클램프 값입니다. - router_aux_loss_coef (
float, 선택 사항, 기본값0.001) — 보조 로드 밸런싱 손실 계수입니다. MoE 모델에서 불균형한 전문가 라우팅을 처벌하는 데 사용됩니다. - output_router_logits (
bool, 선택 사항, 기본값False) — 모델이 router logits를 반환할지 여부입니다. 이 옵션을 활성화하면 load balancing loss와 router z-loss를 포함한 auxiliary loss도 출력할 수 있습니다. - use_cache (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음).config.is_decoder=True인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다. - layer_types (
list[str], 선택 사항) — 각 레이어 인덱스를 해당 레이어 유형에 명시적으로 매핑하는 목록입니다. 제공되지 않으면 config 값에 기반하여 자동으로 생성됩니다. - pad_token_id (
int, 선택 사항) — 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다. - bos_token_id (
int, 선택 사항) — 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 선택) — 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다. - attention_bias (
bool, 선택 사항, 기본값True) — 자기 주의(self-attention) 시 query, key, value 및 출력 투영 계층에 bias를 사용할지 여부입니다.
이것은 GptOssModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Gpt Oss 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 openai/gpt-oss-20b와 유사한 설정이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
GptOssModel
클래스 transformers.GptOssModel
< source >( config: GptOssConfig )
매개변수
- config (GptOssConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하면 모델과 관련된 가중치는 로드되지 않으며 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
…
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는past_key_values디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.use_cache=True.입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요.
past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.
past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_ids를 입력하지 않습니다. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조).
반환값
MoeModelOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)
MoeModelOutputWithPast 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(GptOssConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
GptOssModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.past_key_values (
Cache, 선택 사항,use_cache=True가 전달되었거나config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고
config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력past_key_values참조).hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
router_logits (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_router_probs=True와config.add_router_probs=True가 전달되었거나config.output_router_probs=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩, 모양이(batch_size, sequence_length, num_experts)인torch.Tensor의 튜플.MoE 라우터가 계산하는 softmax 적용 후의 원시 라우터 로짓(raw router logits)입니다. 이 값들은 Mixture of Experts 모델의 보조 손실(auxiliary loss)을 계산하는 데 사용됩니다.
GptOssForCausalLM
클래스 transformers.GptOssForCausalLM
< source >( config: GptOssConfig )
매개변수
- config (GptOssConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하면 모델과 관련된 가중치는 로드되지 않으며 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
Gpt Oss 모델은 인과 언어 모델링을 위한 모델입니다.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_router_logits: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는past_key_values디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.use_cache=True.입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요.
past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.
past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_ids를 입력하지 않습니다. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - labels (
torch.LongTensor형태가(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — causal language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는[-100, 0, ..., config.vocab_size](참조input_ids문서 문자열). 인덱스가-100으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 라벨이[0, ..., config.vocab_size].레이블은 내부적으로 시프트되어
labels[..., 1:]가logits[..., :-1, :]를 예측하는 데 사용됩니다.input_ids와 일치하는 시프트되지 않은 레이블을 전달하세요(즉,labels = input_ids). 전달하기 전에 레이블을 직접 시프트하지 마세요.레이블이 이미 시프트된 경우(예: 시퀀스 병렬성 사용 시),
shift_labels키워드 인수로 전달하면 그대로 사용됩니다. 손실이 계산되려면labels도 여전히 전달되어야 합니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조). - output_router_logits (
bool, 선택) — 모든 라우터의 logits를 반환할지 여부입니다. 라우터 손실을 계산하는 데 유용하며, 추론 단계에서는 반환하지 않아야 합니다. - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 선택 사항, 기본값0) —int인 경우, 마지막logits_to_keep토큰에 대한 logits를 계산합니다.0인 경우, 모든input_ids에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다.torch.Tensor인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 패킹된 텐서 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.
반환값
MoeCausalLMOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)
MoeCausalLMOutputWithPast 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False이 전달되거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(GptOssConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
GptOssForCausalLM의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
loss (
torch.Tensor, shape(1,), 선택 사항,labels이 제공될 때 반환됨) — 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).logits (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).aux_loss (
torch.Tensor, 선택 사항,output_router_logits=True가 전달되거나config.output_router_logits=True인 경우, 그리고 모델이 로드 밸런싱 손실로 라우터를 학습하는 경우 반환됨) — 희소 모듈에 대한 로드 밸런싱 보조 손실입니다. 대신 라우터 바이어스로 전문가를 균형 맞추는 모델(DeepSeek-V3 및 이를 기반으로 파생된 아키텍처)은router_logits를 반환하되 여기서는None을 반환합니다.router_logits (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_router_logits=True가 전달되거나config.output_router_logits=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(스파스 레이어마다 하나)로, 형태는(batch_size * sequence_length, num_experts)입니다.MoE 라우터가 계산한 원시 라우터 로짓입니다. 로드 밸런싱 손실을 계산하거나 토큰이 전문가로 어떻게 분배되는지 확인하는 데 사용할 수 있습니다.
past_key_values (
Cache, 선택 사항,use_cache=True가 전달되었거나config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력
past_key_values참조).hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> from transformers import AutoTokenizer, GptOssForCausalLM
>>> model = GptOssForCausalLM.from_pretrained("mistralai/GptOss-8x7B-v0.1")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/GptOss-8x7B-v0.1")
>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."GptOssForSequenceClassification
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.Tensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → SequenceClassifierOutputWithPast
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는past_key_values이전 디코딩 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.use_cache=True.입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요.
past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.
past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_ids를 입력하지 않습니다. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - labels (
torch.LongTensor, shape(batch_size,), 선택 사항) — 시퀀스 분류/회귀 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는[0, ..., config.num_labels - 1]범위에 있어야 합니다.config.num_labels == 1인 경우 회귀 손실(Mean-Square loss)이 계산되고,config.num_labels > 1인 경우 분류 손실(Cross-Entropy)이 계산됩니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조).
반환값
SequenceClassifierOutputWithPast
GenericForSequenceClassification의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
GptOssForTokenClassification
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.Tensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → TokenClassifierOutput
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는past_key_values이전 디코딩 단계에서 모델이 반환한use_cache=True또는config.use_cache=True.입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요.
past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.
past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은(batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이(batch_size, sequence_length)인 전체input_ids를 입력하지 않습니다. - inputs_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) —input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다input_ids인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다. - labels (
torch.LongTensor, shape(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 토큰 분류 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는[0, ..., config.num_labels - 1]범위에 있어야 합니다. - use_cache (
bool, 선택 사항) —True로 설정하면past_key_values키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(past_key_values참조).
반환값
TokenClassifierOutput
GenericForTokenClassification의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.