# MRA

## Обзор

Модель MRA была предложена в работе [Multi Resolution Analysis (MRA) for Approximate Self-Attention](https://huggingface.co/papers/2207.10284) авторами Zhanpeng Zeng, Sourav Pal, Jeffery Kline, Glenn M Fung и Vikas Singh.

Аннотация из статьи следующая:

*Модели Transformers стали предпочтительным выбором для многих задач в области обработки естественного языка и компьютерного зрения. Недавние усилия по более эффективному обучению и развёртыванию Transformers выявили множество стратегий для аппроксимации матрицы self-attention, ключевого модуля архитектуры Transformer. Среди эффективных идей — различные заранее заданные схемы разреженности, разложения по низкоранговым базисам и их комбинации. В данной статье мы возвращаемся к классическим концепциям многоуровневого анализа (MRA), таким как вейвлеты, чья потенциальная ценность в данном контексте до сих пор остаётся недостаточно изученной. Мы показываем, что простые аппроксимации, основанные на эмпирической обратной связи и принятые с учётом современных требований к аппаратному обеспечению и реализации, в конечном счёте приводят к MRA-подходу для self-attention с превосходным профилем производительности по большинству ключевых критериев. Мы провели обширный набор экспериментов и продемонстрировали, что данная многоуровневая схема превосходит большинство эффективных предложений по self-attention и хорошо подходит как для коротких, так и для длинных последовательностей. Код доступен по адресу https://github.com/mlpen/mra-attention.*

Эта модель была предоставлена пользователем [novice03](https://huggingface.co/novice03). Исходный код можно найти [здесь](https://github.com/mlpen/mra-attention).

## MraConfig[[transformers.MraConfig]]

#### transformers.MraConfig[[transformers.MraConfig]]

```python
transformers.MraConfig(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 = 50265, hidden_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, intermediate_size: int = 3072, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.1, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1, max_position_embeddings: int = 512, type_vocab_size: int = 1, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-05, block_per_row: int = 4, approx_mode: str = 'full', initial_prior_first_n_blocks: int = 0, initial_prior_diagonal_n_blocks: int = 0, pad_token_id: int | None = 1, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, add_cross_attention: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/configuration_mra.py#L24)

**Параметры:**

vocab_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `50265`) : Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в `input_ids`.

hidden_size (`int`, *optional*, по умолчанию `768`) : Размерность скрытых представлений.

num_hidden_layers (`int`, *необязательный*, по умолчанию `12`) : Количество скрытых слоев в декодере Transformer.

num_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `12`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в декодере Transformer.

intermediate_size (`int`, *optional*, по умолчанию `3072`) : Размерность представлений MLP.

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

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.1`) : Вероятность dropout для всех полносвязных слоев в эмбеддингах, энкодере и пулере.

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.1`) : Доля dropout для вероятностей внимания.

max_position_embeddings (`int`, *необязательный*, по умолчанию `512`) : Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться данная модель.

type_vocab_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1`) : Размер словаря для `token_type_ids`.

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

layer_norm_eps (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1e-05`) : Значение epsilon, используемое слоями нормализации.

block_per_row (`int`, *optional*, по умолчанию 4) : Используется для установки бюджета для масштаба высокого разрешения.

approx_mode (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"full"`) : Управляет использованием приближений с низким и высоким разрешением. Установите `"full"` для использования обоих приближений (с низким и высоким разрешением) и `"sparse"` — только для приближения с низким разрешением.

initial_prior_first_n_blocks (`int`, *необязательный*, по умолчанию 0) : Начальное количество блоков, для которых используется высокое разрешение.

initial_prior_diagonal_n_blocks (`int`, *optional*, по умолчанию 0) : Количество диагональных блоков, для которых используется высокое разрешение.

pad_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1`) : Идентификатор токена, используемый для выравнивания в словаре.

bos_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Идентификатор токена, используемый для обозначения начала потока в словаре.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*, по умолчанию `2`) : Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре.

add_cross_attention (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Следует ли добавлять слои кросс-внимания в модель.

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 MraModel. Он используется для создания модели Mra в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации модели [uw-madison/mra-base-512-4](https://huggingface.co/uw-madison/mra-base-512-4)

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 MraConfig, MraModel

>>> # Initializing a Mra uw-madison/mra-base-512-4 style configuration
>>> configuration = MraConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the uw-madison/mra-base-512-4 style configuration
>>> model = MraModel(configuration)

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

## MraModel[[transformers.MraModel]]

#### transformers.MraModel[[transformers.MraModel]]

```python
transformers.MraModel(config: MraConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L804)

**Параметры:**

config ([MraConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraConfig)) : 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 Mra, выводящая необработанные скрытые состояния без какого-либо специализированного слоя на выходе.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.MraModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L821)

**Параметры:**

input_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : 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)

token_type_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы сегментных токенов 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)

position_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое идентификаторы позиций?](../glossary#position-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.

output_hidden_states (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать скрытые состояния всех слоёв. Подробнее о `hidden_states` в разделе возвращаемых тензоров.

return_dict (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать [ModelOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) вместо обычного кортежа.

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

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

Метод forward модели [MraModel](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraModel) 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.
- **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.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается, если передано `output_attentions=True` и `config.add_cross_attention=True` или если `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания кросс-внимания декодера, после применения softmax к вниманию, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.

## MraForMaskedLM[[transformers.MraForMaskedLM]]

#### transformers.MraForMaskedLM[[transformers.MraForMaskedLM]]

```python
transformers.MraForMaskedLM(config: MraConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L889)

**Параметры:**

config ([MraConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraConfig)) : 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 Mra с головкой `language modeling` 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.MraForMaskedLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L911)

**Параметры:**

input_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : 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)

token_type_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы сегментных токенов 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)

position_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое идентификаторы позиций?](../glossary#position-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 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (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]`.

output_hidden_states (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать скрытые состояния всех слоёв. Подробнее о `hidden_states` в разделе возвращаемых тензоров.

return_dict (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать [ModelOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) вместо обычного кортежа.

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

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

Метод forward класса [MraForMaskedLM](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraForMaskedLM) 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`) -- Потери маскированного языкового моделирования (MLM).
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).
- **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, MraForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4")
>>> model = MraForMaskedLM.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4")

>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]

>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
>>> tokenizer.decode(predicted_token_id)
...

>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-<mask> tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)

>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)
>>> round(outputs.loss.item(), 2)
...
```

## MraForSequenceClassification[[transformers.MraForSequenceClassification]]

#### transformers.MraForSequenceClassification[[transformers.MraForSequenceClassification]]

```python
transformers.MraForSequenceClassification(config: MraConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L984)

**Параметры:**

config ([MraConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraConfig)) : 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 MRA с головой для классификации/регрессии последовательности (линейный слой поверх пуллинг-выхода), например, для задач GLUE.

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.MraForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L994)

**Параметры:**

input_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : 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)

token_type_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы сегментных токенов 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)

position_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое идентификаторы позиций?](../glossary#position-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,)`, *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).

output_hidden_states (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать скрытые состояния всех слоёв. Подробнее о `hidden_states` в разделе возвращаемых тензоров.

return_dict (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать [ModelOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) вместо обычного кортежа.

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

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

Метод forward класса [MraForSequenceClassification](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraForSequenceClassification) 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`) -- Потери классификации (или регрессии, если config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.num_labels)`) — Оценки классификации (или регрессии, если config.num_labels==1) до применения SoftMax.
- **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 классификации с одной меткой:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MraForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4")
>>> model = MraForSequenceClassification.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = MraForSequenceClassification.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

Пример многоклассовой классификации:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MraForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4")
>>> model = MraForSequenceClassification.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = MraForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "uw-madison/mra-base-512-4", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```

## MraForMultipleChoice[[transformers.MraForMultipleChoice]]

#### transformers.MraForMultipleChoice[[transformers.MraForMultipleChoice]]

```python
transformers.MraForMultipleChoice(config: MraConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L1057)

**Параметры:**

config ([MraConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraConfig)) : 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 Mra с головой для классификации с множественным выбором (линейный слой поверх пул-вывода и softmax), например, для задач RocStories/SWAG.

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.MraForMultipleChoice.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L1068)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, num_choices, sequence_length)`) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. 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)

token_type_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы сегментных токенов 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)

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.max_position_embeddings - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_choices, 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 с множественным выбором. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., num_choices-1]`, где `num_choices` — размер второго измерения входных тензоров. (См. `input_ids` выше)

output_hidden_states (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать скрытые состояния всех слоёв. Подробнее о `hidden_states` в разделе возвращаемых тензоров.

return_dict (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать [ModelOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) вместо обычного кортежа.

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

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

Метод forward класса [MraForMultipleChoice](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraForMultipleChoice) 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`) -- Потери классификации.
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_choices)`) -- *num_choices* — это второе измерение входных тензоров (см. *input_ids* выше).

  Оценки классификации (до SoftMax).
- **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, MraForMultipleChoice
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4")
>>> model = MraForMultipleChoice.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4")

>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0)  # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1

>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels)  # batch size is 1

>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits
```

## MraForTokenClassification[[transformers.MraForTokenClassification]]

#### transformers.MraForTokenClassification[[transformers.MraForTokenClassification]]

```python
transformers.MraForTokenClassification(config: MraConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L1156)

**Параметры:**

config ([MraConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraConfig)) : 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.

Трансформер Mra с головой для классификации токенов (линейный слой поверх выходных скрытых состояний), например, для задач распознавания именованных сущностей (NER).

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.MraForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L1168)

**Параметры:**

input_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : 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)

token_type_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы сегментных токенов 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)

position_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое идентификаторы позиций?](../glossary#position-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 функции потерь классификации токенов. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.num_labels - 1]`.

output_hidden_states (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать скрытые состояния всех слоёв. Подробнее о `hidden_states` в разделе возвращаемых тензоров.

return_dict (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать [ModelOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) вместо обычного кортежа.

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

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

Метод [MraForTokenClassification](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraForTokenClassification) 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.

- **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потери классификации.
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) — Оценки классификации (до SoftMax).
- **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, MraForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4")
>>> model = MraForTokenClassification.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

## MraForQuestionAnswering[[transformers.MraForQuestionAnswering]]

#### transformers.MraForQuestionAnswering[[transformers.MraForQuestionAnswering]]

```python
transformers.MraForQuestionAnswering(config: MraConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L1225)

**Параметры:**

config ([MraConfig](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraConfig)) : 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.

Трансформер Mra со слоем классификации пропусков (span classification head) для задач извлекающего вопросно-ответного типа, таких как SQuAD (линейный слой поверх выходных скрытых состояний для вычисления `span start logits` и `span end logits`).

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.MraForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, start_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mra/modeling_mra.py#L1238)

**Параметры:**

input_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : 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)

token_type_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы сегментных токенов 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)

position_ids (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое идентификаторы позиций?](../glossary#position-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.

start_positions (`torch.Tensor` формы `(batch_size,)`, *необязательный*) : Метки для позиции (индекса) начала размеченного фрагмента для вычисления функции потерь классификации токенов. Позиции ограничиваются длиной последовательности (`sequence_length`). Позиции вне последовательности не учитываются при вычислении функции потерь.

end_positions (`torch.Tensor` формы `(batch_size,)`, *необязательный*) : Метки для позиции (индекса) конца размеченного фрагмента для вычисления функции потерь классификации токенов. Позиции ограничиваются длиной последовательности (`sequence_length`). Позиции вне последовательности не учитываются при вычислении функции потерь.

output_hidden_states (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать скрытые состояния всех слоёв. Подробнее о `hidden_states` в разделе возвращаемых тензоров.

return_dict (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать [ModelOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) вместо обычного кортежа.

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

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

Метод forward класса [MraForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mra#transformers.MraForQuestionAnswering) 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`) -- Суммарная функция потерь для извлечения пролёгов представляет собой сумму кросс-энтропии для начальных и конечных позиций.
- **start_logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`) -- Оценки начала пропусков (до SoftMax).
- **end_logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`) -- Оценки конца пролета (до SoftMax).
- **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, MraForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4")
>>> model = MraForQuestionAnswering.from_pretrained("uw-madison/mra-base-512-4")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```