Hugging Face's logo

Transformers documentation

BitNet

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).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Bu model 2025-04-16 tarihinde HF papers'ta yayımlandı ve 2025-04-28 tarihinde Hugging Face Transformers'a katkıda bulunuldu.

BitNet

Genel Bakış

4 trilyon tokenlik bir korpus üzerinde eğitilen bu model, benzer boyuttaki önde gelen açık ağırlıklı, tam hassasiyetli modellerle karşılaştırılabilir performans elde edebilen yerel 1-bit LLM'lerin, hesaplama verimliliğinde (bellek, enerji, gecikme) önemli avantajlar sunduğunu göstermektedir.

➡️ Teknik Rapor: BitNet b1.58 2B4T Teknik Raporu

➡️ Resmî Çıkarım Kodu: microsoft/BitNet (bitnet.cpp)

Model Varyantları

Model ağırlıklarının birkaç sürümü Hugging Face'te mevcuttur:

Model Detayları

  • Architecture: Transformer tabanlı, BitLinear katmanlarıyla değiştirildi (BitNet çerçevesi).
    • Döner Konum Gömme (RoPE) kullanır.
    • FFN katmanlarında kareli ReLU (ReLU²) aktivasyonunu kullanır.
    • subln normalizasyonu kullanır.
    • Doğrusal veya normalizasyon katmanlarında sapma terimleri yok.
  • Quantization: Yerel 1,58-bit ağırlıklar ve 8-bit aktivasyonlar (W1.58A8).
    • Ağırlıklar, ileri geçiş sırasında absmean kuantizasyonu kullanılarak {-1, 0, +1} üçlü değerlerine kuantize edilir.
    • Aktivasyonlar, absmax kuantizasyonu (token başına) kullanılarak 8-bit tamsayılara kuantize edilir.
    • Kritik bir not olarak, model bu kuantizasyon şemasıyla sıfırdan eğitildi, eğitim sonrası kuantize edilmedi.
  • Parametreler: ~2 Milyar
  • Eğitim Jetonları: 4 Trilyon
  • Context Length: maksimum dizi uzunluğu 4096 token.
    • Öneri: Çok uzun bağlamlar gerektiren görevlerde (ön eğitim uzunluğunun ötesinde veya özel uzun akıl yürütme görevlerinde) en iyi performansı elde etmek için, son ince ayar aşamasından önce ara uzun dizi uyarlama/eğitimi yapmanızı öneririz.
  • Training Stages:
    1. Ön eğitim: İki aşamalı öğrenme oranı ve ağırlık çürümesi zamanlaması kullanılarak herkese açık metin/kod ve sentetik matematik verileri üzerinde büyük ölçekli eğitim.
    2. Gözetimli İnce Ayar (SFT): Talimat takibi ve sohbet veri kümeleri üzerinde, toplam kayıp birleştirme ve belirli hiperparametre ayarlaması kullanılarak ince ayar yapıldı.
    3. Doğrudan Tercih Optimizasyonu (DPO): Tercih çiftleri kullanılarak insan tercihleriyle hizalanır.
  • Tokenizör: LLaMA 3 Tokenizörü (kelime dağarcığı boyutu: 128.256).

Kullanım ipuçları

VERİMLİLİK İLE İLGİLİ ÇOK ÖNEMLİ BİR NOT

Bu modeli standart transformers kütüphanesiyle kullanırken performans verimliliği kazanımları (hız, gecikme veya enerji tüketimi açısından) beklemeyin.

transformers içindeki mevcut yürütme yolları, BitNet mimarisinin avantajlarından yararlanmak için gereken, özel olarak tasarlanmış ve yüksek düzeyde optimize edilmiş hesaplama çekirdeklerini içermemektedir. Modelin transformers aracılığıyla çalıştırılması, bu çerçevede hem CPU hem de GPU üzerinde standart tam hassasiyetli modellere benzer veya potansiyel olarak daha düşük çıkarım hızlarına ve enerji tüketimine yol açacaktır.

Kantlanmış ağırlıklar nedeniyle bellek kullanımında bir azalma gözlemlemeniz mümkün olsa da, temel hesaplama verimliliği avantajlarına bu standart transformers kullanım yolu üzerinden erişilemez.

Teknik makalede gösterilen verimlilik avantajlarını elde etmek için bitnet.cpp adlı özel C++ uygulamasını KULLANMALISINIZ.

Gereksinimler

pip install transformers

Örnek

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer


model_id = "microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T"

# Load tokenizer and model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
 device_map="auto")

# Apply the chat template
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant."},
    {"role": "user", "content": "How are you?"},
]
chat_input = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

# Generate response
chat_outputs = model.generate(chat_input, max_new_tokens=50)
response = tokenizer.decode(chat_outputs[0][chat_input.shape[-1]:], skip_special_tokens=True) # Decode only the response part
print("\nAssistant Response:", response)

BitNetConfig

sınıf transformers.BitNetConfig

< >

( 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 = 128256hidden_size: int = 2560intermediate_size: int = 6912num_hidden_layers: int = 30num_attention_heads: int = 20num_key_value_heads: int | None = 5hidden_act: str = 'relu2'max_position_embeddings: int = 2048initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = 128000eos_token_id: int | list[int] | None = 128001tie_word_embeddings: bool = Falseattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int | None = 0.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None )

Parametreler

  • vocab_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 128256) — Modelin sözlük boyutu. input_ids tarafından temsil edilebilecek farklı token sayısını tanımlar.
  • hidden_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 2560) — Gizli temsillerin boyutu.
  • intermediate_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 6912) — MLP temsil boyutu.
  • num_hidden_layers (int, isteğe bağlı, varsayılan 30) — Transformer çözücüdeki gizli katman sayısı.
  • num_attention_heads (int, isteğe bağlı, varsayılan 20) — Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.
  • num_key_value_heads (int, isteğe bağlı, varsayılan 5) — Bu, Grouped Query Attention uygulamasında kullanılacak key_value başlarının sayısıdır. num_key_value_heads=num_attention_heads ise model Multi Head Attention (MHA) kullanır, num_key_value_heads=1 ise model Multi Query Attention (MQA) kullanır, aksi halde GQA kullanılır. Çok başlı bir checkpoint'i GQA checkpoint'ine dönüştürürken, her grup key ve value başı, o gruptaki tüm orijinal başların ortalama havuzlanması (meanpooling) ile oluşturulmalıdır. Daha fazla ayrıntı için bu makaleye göz atın. Belirtilmezse, varsayılan olarak num_attention_heads kullanılır.
  • hidden_act (str, isteğe bağlı, varsayılan relu2) — Çözücüdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, "gelu", "relu", "silu" vb.
  • max_position_embeddings (int, isteğe bağlı, varsayılan 2048) — Bu modelin kullanılabileceği en uzun dizi uzunluğu.
  • initializer_range (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.02) — Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.
  • rms_norm_eps (float, isteğe bağlı, varsayılan 1e-05) — rms normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon.
  • use_cache (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Modelin son anahtar/değer dikkatlerini (tüm modellerde kullanılmaz) döndürüp döndürmeyeceği. Yalnızca config.is_decoder=True olduğunda veya model yalnızca çözücü tabanlı üretken bir model olduğunda geçerlidir.
  • pad_token_id (int, isteğe bağlı) — Sözlükte dolgu için kullanılan token kimliği.
  • bos_token_id (int, isteğe bağlı, varsayılan 128000) — Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], isteğe bağlı, varsayılan 128001) — Sözlükte akış sonu için kullanılan token kimliği.
  • tie_word_embeddings (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Modelin tied_weights_keys eşlemesine göre ağırlık gömme bağlamalarının yapılıp yapılmayacağı.
  • attention_bias (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Öz-dikkat sırasında sorgu, anahtar, değer ve çıktı projeksiyon katmanlarında önyargı (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.
  • attention_dropout (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 0.0) — Dikkat olasılıkları için dropout oranı.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], isteğe bağlı) — RoPE gömme yapılandırma parametrelerini içeren sözlük. Sözlük, rope_theta için bir değer ve daha uzun max_position_embeddings ile RoPE kullanmak istiyorsanız ölçekleme için kullanılan isteğe bağlı parametreleri içermelidir.

Bu, bir BitNetModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Bitnet modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneklendiğinde, microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T ile benzer bir yapılandırma elde edilir.

Yapılandırma nesneleri PreTrainedConfig sınıfından devralır ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için PreTrainedConfig belgesini okuyun.

>>> from transformers import BitNetModel, BitNetConfig

>>> # Initializing a BitNet style configuration
>>> configuration = BitNetConfig()

>>> # Initializing a model from the BitNet style configuration
>>> model = BitNetModel(configuration)

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

BitNetModel

sınıf transformers.BitNetModel

< >

( config: BitNetConfig )

Parametreler

  • config (BitNetConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-state'ler üreten çıplak Bitnet Model.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< >

( 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'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

  • input_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yok sayılır.

    Dizinler AutoTokenizer kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için PreTrainedTokenizer.encode() ve PreTrainedTokenizer.call() konularına bakın.

    Girdi kimlikleri nelerdir?

  • attention_mask (torch.Tensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Doldurma (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işlemi yapmaktan kaçınmak için kullanılan maske. Seçilen maske değerleri [0, 1]:
    • 1, maskelenmemiş jetonlar için,
    • maskelenmiş jetonlar için 0.

    Dikkat maskeleri nedir?

  • position_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Girdi dizilerindeki her token'ın konum gömme (position embedding) içindeki konum indeksleri. Seçim aralığı [0, config.n_positions - 1].

    Pozisyon kimlikleri nedir?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, isteğe bağlı) — Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle past_key_values değerinin, çözümlemenin önceki bir aşamasında model tarafından döndürülen use_cache=True veya config.use_cache=True.

    Girdi olarak yalnızca Cache örneği kabul edilir, kv cache kılavuzumuza bakın. past_key_values geçirilmezse, varsayılan olarak DynamicCache başlatılır.

    Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak üretecektir.

    past_key_values kullanılıyorsa, kullanıcının tüm input_ids (şekli (batch_size, sequence_length)) yerine, bu modele geçmiş anahtar değer durumları verilmemiş olan, işlenmemiş input_ids (şekli (batch_size, unprocessed_length)) girmesi beklenir.

  • inputs_embeds (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size), isteğe bağlı) — İsteğe bağlı olarak, input_ids yerine gömülü bir temsil doğrudan geçmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, input_ids dizinlerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisinden daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.
  • use_cache (bool, isteğe bağlı) — True olarak ayarlanırsa, past_key_values anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. past_key_values).

Dönüş değeri

BaseModelOutputWithPast veya tuple(torch.Tensor)

Bir BaseModelOutputWithPast veya bir torch.Tensor demeti (return_dict=False geçirildiğinde veya config.return_dict=False olduğunda), yapılandırmaya (BitNetConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

BitNetModel forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

  • last_hidden_state (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.

    past_key_values kullanılırsa, yalnızca (batch_size, 1, hidden_size) biçimindeki dizilerin son gizli durumu (hidden-state) çıktı olarak verilir.

  • past_key_values (Cache, isteğe bağlı, use_cache=True geçirildiğinde veya config.use_cache=True olduğunda döndürülür) — Bir Cache örneğidir. Daha fazla ayrıntı için kv cache kılavuzumuza bakın.

    Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. past_key_values girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler ve isteğe bağlı olarak config.is_encoder_decoder=True ise cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, sequence_length, hidden_size) biçiminde bir demet.

    Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

BitNetForCausalLM

sınıf transformers.BitNetForCausalLM

< >

( config: BitNetConfig )

Parametreler

  • config (BitNetConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

Nedensel dil modellemesi için Bitnet Modeli.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< >

( 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 = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

  • input_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yok sayılır.

    Dizinler AutoTokenizer kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için PreTrainedTokenizer.encode() ve PreTrainedTokenizer.call() konularına bakın.

    Girdi kimlikleri nelerdir?

  • attention_mask (torch.Tensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Doldurma (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işlemi yapmaktan kaçınmak için kullanılan maske. Seçilen maske değerleri [0, 1]:
    • 1, maskelenmemiş jetonlar için,
    • maskelenmiş jetonlar için 0.

    Dikkat maskeleri nedir?

  • position_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Girdi dizilerindeki her token'ın konum gömme (position embedding) içindeki konum indeksleri. Seçim aralığı [0, config.n_positions - 1].

    Pozisyon kimlikleri nedir?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, isteğe bağlı) — Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle past_key_values değerinin, çözümlemenin önceki bir aşamasında model tarafından döndürülen use_cache=True veya config.use_cache=True.

    Girdi olarak yalnızca Cache örneği kabul edilir, kv cache kılavuzumuza bakın. past_key_values geçirilmezse, varsayılan olarak DynamicCache başlatılır.

    Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak üretecektir.

    past_key_values kullanılıyorsa, kullanıcının tüm input_ids (şekli (batch_size, sequence_length)) yerine, bu modele geçmiş anahtar değer durumları verilmemiş olan, işlenmemiş input_ids (şekli (batch_size, unprocessed_length)) girmesi beklenir.

  • inputs_embeds (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size), isteğe bağlı) — İsteğe bağlı olarak, input_ids yerine gömülü bir temsil doğrudan geçmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, input_ids dizinlerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisinden daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.
  • labels (torch.LongTensor, şekli (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Maskeli dil modelleme kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler [0, transformers., config.vocab_size] aralığında olmalı ya da -100 olmalı (input_ids docstring'ine bakın). Endeksleri -100 olarak ayarlanan tokenlar yok sayılır (maskelenir), kayıp yalnızca etiketleri [0, transformers., config.vocab_size] aralığında olan tokenlar için hesaplanır.
  • use_cache (bool, isteğe bağlı) — True olarak ayarlanırsa, past_key_values anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], isteğe bağlı, varsayılan 0) — int ise, son logits_to_keep token için logits hesaplanır. 0 ise, tüm input_ids için logits hesaplanır (özel durum). Üretim için yalnızca son token logits'leri gereklidir ve bunların yalnızca o token için hesaplanması bellek tasarrufu sağlar; bu, uzun diziler veya büyük sözlük boyutu için oldukça önemli hale gelir. torch.Tensor ise, dizi uzunluğu boyutundaki korunacak indekslere karşılık gelen 1B olmalıdır. Bu, paketlenmiş tensor biçimini (batch ve dizi uzunluğu için tek boyut) kullanırken faydalıdır.

Dönüş değeri

CausalLMOutputWithPast veya tuple(torch.Tensor)

Bir CausalLMOutputWithPast veya bir torch.Tensor demeti (return_dict=False geçirildiğinde veya config.return_dict=False olduğunda), yapılandırmaya (BitNetConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

BitNetForCausalLM forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

  • loss (torch.Tensor, şekli (1,), isteğe bağlı, labels sağlandığında döndürülür) — Dil modelleme kaybı (sonraki token tahmini için).

  • logits (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Dil modelleme başlığının tahmin puanları (SoftMax öncesi her sözlük jetonu için puanlar).

  • past_key_values (Cache, isteğe bağlı, use_cache=True geçirildiğinde veya config.use_cache=True olduğunda döndürülür) — Bir Cache örneğidir. Daha fazla ayrıntı için kv cache kılavuzumuza bakın.

    Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. past_key_values girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, sequence_length, hidden_size) biçiminde bir demet.

    Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

>>> from transformers import AutoTokenizer, BitNetForCausalLM

>>> model = BitNetForCausalLM.from_pretrained("microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T")

>>> prompt = f'<|begin_of_text|>User: Hey, are you conscious? Can you talk to me?<|eot_id|>Assistant: '
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=100)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"User: Hey, are you conscious? Can you talk to me?Assistant: No, I'm not conscious. I'm an artificial intelligence designed to assist with information and tasks. How can I help you today?"
Update on GitHub

←BioGpt Blenderbot→