Hugging Face's logo

Transformers documentation

Qwen4-Exp

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

Model ini disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2026-08-26.

Qwen4-Exp

Qwen4-Exp dibangun di atas arsitektur teks hibrida dan multimodal Qwen3.5 dengan tiga komponen utama: GatedResidual (GR), Qwen Sparse Attention (QSA), dan Per-Layer Embedding (PLE).

GR adalah arsitektur residual yang dikembangkan oleh Qwen, yang menggabungkan Hyper-Connection dengan GatedNorm. Arsitektur ini mencampurkan beberapa aliran residual dengan gating elementwise yang bergranularitas halus sebelum setiap blok attention dan Mixture-of-Experts (MoE), kemudian mengontrol seberapa banyak output blok yang disuntikkan kembali ke setiap aliran.

QSA menggunakan beberapa kepala query untuk menilai blok kunci yang dikompresi, memilih blok token kontigu yang paling relevan, dan mempertahankan blok ekor yang tidak lengkap dalam keadaan tidak terkompresi. Pemilihan pada tingkat blok ini mengurangi overhead indeksasi dan meningkatkan lokalitas memori untuk urutan panjang. Digabungkan dengan Gated DeltaNet, QSA menjadikan Qwen4-Exp sebagai arsitektur hibrida pertama yang mengintegrasikan atensi linier dan atensi jarang, sehingga secara substansial meningkatkan efisiensi inferensi untuk beban kerja konteks panjang.

PLE memperkaya lapisan decoder yang dipilih dengan fitur leksikal spesifik lapisan yang diturunkan dari n-gram token yang di-hash dan konvolusi depthwise yang di-dilate.

Tips penggunaan

  • ple_layer_ids menggunakan indeks lapisan decoder berbasis satu. Ketika PLE diaktifkan dan model menerima inputs_embeds, lewati token id asli melalui ple_input_ids. Jika input_ids disediakan, model akan menggunakannya untuk PLE secara otomatis.

  • Selama generasi ber-cache, PLE mempertahankan konteks n-gram dan state dilated-convolution. DynamicCache adalah default yang direkomendasikan, dan StaticCache juga didukung. Cache cropping tidak didukung ketika PLE atau QSA diaktifkan. Dengan cache offloading, state GatedDeltaNet, PLE, dan QSA indexer tetap berada di perangkat, sementara state attention key/value di-offload.

  • split_ngram_parts mengontrol shard checkpoint logis untuk setiap tabel embedding n-gram PLE yang besar. Transformers menggabungkan shard-shard ini sepanjang dimensi kosakata menjadi satu bobot runtime. Default save_pretrained(save_original_format=True) menulis tata letak shard asli yang dikonfigurasi.

  • hc_count mengatur jumlah residual stream, dan hc_lowrank mengatur rank dari learned GR input mixer.

  • Menyediakan set lengkap field indexer QSA memungkinkan pemilihan token spars pada lapisan full-attention. Atensi Eager dan SDPA didukung; backend lain yang diminta akan kembali ke eager. Kompilasi generasi otomatis dinonaktifkan karena pemilihan token bergantung pada data.

  • tp_plan="auto" mendukung sharding untuk attention, MoE, GatedDeltaNet, QSA, GR, dan baris kosakata dari tabel PLE. Konfigurasi kustom harus memastikan bahwa kepala attention yang di-shard, dimensi proyeksi QSA dan GatedDeltaNet, lebar stream GR, dimensi expert, serta kosakata PLE yang di-pad dapat dibagi habis oleh ukuran TP. Output GR low-rank yang direplikasi tidak menambah kendala keterbagian.

  • FSDP2 memecah token embeddings dan lapisan decoder, sementara GR mixer akhir tetap dikumpulkan. TP dan FSDP saat ini tidak dapat digabungkan, dan tidak ada rencana paralel pipeline yang disediakan.

  • Gunakan Qwen4ExpForCausalLM dengan Qwen4ExpTextConfig untuk generasi teks saja. Gunakan Qwen4ExpForConditionalGeneration dengan Qwen4ExpConfig untuk input multimodal.

  • Gunakan padding kiri untuk generasi batched. Lihat Sisi padding.

Qwen4ExpConfig

kelas transformers.Qwen4ExpConfig

< >

( 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 = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 248056video_token_id: int = 248057vision_start_token_id: int = 248053vision_end_token_id: int = 248054tie_word_embeddings: bool = False )

Parameter

  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opsional) — Objek config atau dictionary dari text backbone.
  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opsional) — Objek config atau dictionary dari vision backbone.
  • image_token_id (int, opsional, default 248056) — Indeks token gambar yang digunakan sebagai placeholder untuk gambar input.
  • video_token_id (int, opsional, default 248057) — Indeks token video yang digunakan sebagai placeholder untuk video input.
  • vision_start_token_id (int, opsional, default 248053) — Token ID yang menandai awal segmen visual dalam urutan input multimodal.
  • vision_end_token_id (int, opsional, default 248054) — Token ID yang menandai akhir segmen visual dalam urutan input multimodal.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default False) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Qwen4ExpModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Qwen4 Exp berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari Qwen/Qwen4-Exp

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

>>> from transformers import Qwen4ExpConfig, Qwen4ExpForConditionalGeneration

>>> configuration = Qwen4ExpConfig()
>>> model = Qwen4ExpForConditionalGeneration(configuration)
>>> configuration = model.config

Qwen4ExpTextConfig

kelas transformers.Qwen4ExpTextConfig

< >

( 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 = 248320hidden_size: int = 2048num_hidden_layers: int = 40num_attention_heads: int = 16num_key_value_heads: int = 2hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 32768initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0head_dim: int = 256linear_conv_kernel_dim: int = 4linear_key_head_dim: int = 128linear_value_head_dim: int = 128linear_num_key_heads: int = 16linear_num_value_heads: int = 32moe_intermediate_size: int = 512shared_expert_intermediate_size: int = 512num_experts_per_tok: int = 10num_experts: int = 512output_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.001layer_types: list[str] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonehc_count: int = 4hc_lowrank: int = 320ple_layer_ids: list[int] | None = Noneple_embed_dim: int | None = Noneple_conv_kernel_size: int = 4ngram_size: int = 3heads_per_ngram: int = 8ngram_vocab_size_base: int = 20000000make_ngram_vocab_size_divisible_by: int = 128seed: int = 1234split_ngram_parts: int = 512indexer_n_heads: int | None = Noneindexer_kv_heads: int | None = Noneindexer_head_dim: int | None = Noneindexer_budget: int | None = Noneindexer_compress_ratio: int | None = Nonenorm_topk_prob: bool = Trueoutput_gate_type: str | None = None )

Parameter

  • vocab_size (int, opsional, default 248320) — Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh input_ids.
  • hidden_size (int, opsional, default 2048) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • num_hidden_layers (int, opsional, default 40) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
  • num_attention_heads (int, opsional, default 16) — Jumlah attention head untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opsional, default 2) — Ini adalah jumlah key_value heads yang harus digunakan untuk mengimplementasikan Grouped Query Attention. Jika num_key_value_heads=num_attention_heads, model akan menggunakan Multi Head Attention (MHA), jika num_key_value_heads=1 model akan menggunakan Multi Query Attention (MQA), selain itu GQA yang digunakan. Saat mengkonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam group tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat paper ini. Jika tidak ditentukan, akan default ke num_attention_heads.
  • hidden_act (str, opsional, defaultnya silu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • max_position_embeddings (int, opsional, default 32768) — Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • rms_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-06) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.
  • use_cache (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika config.is_decoder=True atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default False) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opsional) — Kamus yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Kamus tersebut harus berisi nilai untuk rope_theta dan secara opsional parameter yang digunakan untuk penskalaan jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan max_position_embeddings yang lebih panjang.
  • attention_bias (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.
  • attention_dropout (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • head_dim (int, opsional, default 256) — Dimensi head perhatian. Jika None, nilainya akan default ke hidden_size // num_attention_heads
  • linear_conv_kernel_dim (int, opsional, default 4) — Ukuran kernel dari konvolusi yang digunakan dalam lapisan linear attention.
  • linear_key_head_dim (int, opsional, default 128) — Dimensi setiap key head dalam linear attention.
  • linear_value_head_dim (int, opsional, default 128) — Dimensi setiap value head dalam linear attention.
  • linear_num_key_heads (int, opsional, default 16) — Jumlah key heads yang digunakan pada lapisan linear attention.
  • linear_num_value_heads (int, opsional, default 32) — Jumlah value heads yang digunakan pada lapisan linear attention.
  • moe_intermediate_size (int, opsional, default 512) — Ukuran intermediate dari MLP expert yang di-rutekan.
  • shared_expert_intermediate_size (int, opsional, default 512) — Ukuran intermediate dari MLP expert bersama.
  • num_experts_per_tok (int, opsional, default 10) — Jumlah expert yang akan menerima setiap token. Ini adalah nilai top-k untuk token-choice routing.
  • num_experts (int, opsional, default 512) — Jumlah expert yang di-rutekan pada lapisan MoE.
  • output_router_logits (bool, opsional, default False) — Apakah logits router harus dikembalikan oleh model. Mengaktifkan ini juga akan memungkinkan model untuk mengoutput loss tambahan, termasuk load balancing loss dan router z-loss.
  • router_aux_loss_coef (float, opsional, default 0.001) — Koefisien kerugian keseimbangan beban tambahan. Digunakan untuk menghukum perutean pakar yang tidak merata pada model MoE.
  • layer_types (list[str], opsional) — Daftar yang secara eksplisit memetakan setiap indeks layer dengan tipe layernya. Jika tidak disediakan, daftar ini akan dibuat secara otomatis berdasarkan nilai config.
  • pad_token_id (int, opsional) — ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.
  • bos_token_id (int, opsional) — ID token yang digunakan untuk awal aliran (beginning-of-stream) dalam kosakata.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opsional) — ID token yang digunakan untuk akhir aliran dalam kosakata.
  • hc_count (int, opsional, default 4) — Jumlah residual stream yang digunakan oleh hyper-connections.
  • hc_lowrank (int, opsional, default 320) — Rank dari learned hyper-connection input mixer.
  • ple_layer_ids (list[int], opsional) — ID lapisan decoder berbasis satu yang menggunakan Per-Layer Embedding (PLE).
  • ple_embed_dim (int, opsional) — Dimensi total dari embedding yang digabungkan dari semua kepala n-gram di setiap modul PLE. Nilainya secara default adalah hidden_size.
  • ple_conv_kernel_size (int, opsional, default 4) — Ukuran kernel dari konvolusi depthwise yang di-dilasi pada setiap modul PLE.
  • ngram_size (int, opsional, default 3) — N-gram token terbesar yang direpresentasikan oleh PLE.
  • heads_per_ngram (int, opsional, default 8) — Jumlah kepala embedding yang di-hash secara independen untuk setiap urutan n-gram.
  • ngram_vocab_size_base (int, opsional, default 20000000) — Batas bawah yang digunakan untuk menurunkan ukuran kosakata prima yang berbeda untuk setiap kepala n-gram yang di-hash.
  • make_ngram_vocab_size_divisible_by (int, opsional, default 128) — Pembagi yang digunakan untuk mengisi (padding) kosakata embedding n-gram gabungan.
  • seed (int, opsional, default 1234) — Seed yang digunakan untuk menurunkan pengali hash n-gram per lapisan secara deterministik.
  • split_ngram_parts (int, opsional, default 512) — Jumlah shard checkpoint yang digunakan untuk setiap tabel embedding n-gram PLE. Saat dimuat, shard digabungkan menjadi satu embedding runtime, sedangkan save_pretrained memulihkan tata letak shard yang dikonfigurasi.
  • indexer_n_heads (int, opsional) — Jumlah query heads yang digunakan oleh token indexer QSA. Mengatur ini mengaktifkan QSA pada lapisan full-attention.
  • indexer_kv_heads (int, opsional) — Jumlah key head indexer. Qwen4-Exp QSA membutuhkan satu key head.
  • indexer_head_dim (int, opsional) — Dimensi setiap head query dan key indexer QSA.
  • indexer_budget (int, opsional) — Jumlah maksimum token yang dipilih dari blok terkompresi lengkap untuk setiap query.
  • indexer_compress_ratio (int, opsional) — Jumlah kunci token berurutan yang dirata-ratakan menjadi satu blok indeks QSA.
  • norm_topk_prob (bool, opsional, default True) — Apakah akan menormalisasi bobot dari para ahli yang dirutekan.
  • output_gate_type (str, opsional) — Aktivasi yang digunakan oleh output gate dari linear attention. Jika tidak disetel, hidden_act akan digunakan.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Qwen4ExpModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Qwen4 Exp berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari Qwen/Qwen4-Exp

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

validate_architecture

< >

( )

Bagian dari validasi yang didukung @strict. Memvalidasi invarian arsitektur Qwen4-Exp.

Qwen4ExpVisionConfig

kelas transformers.Qwen4ExpVisionConfig

< >

( 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 = Nonedepth: int = 27hidden_size: int = 1152hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh'intermediate_size: int = 4304num_heads: int = 16in_channels: int = 3patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16spatial_merge_size: int = 2temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2out_hidden_size: int = 3584num_position_embeddings: int = 2304initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = None )

Parameter

  • depth (int, opsional, default 27) — Jumlah lapisan Transformer dalam encoder visual.
  • hidden_size (int, opsional, default 1152) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • hidden_act (str, opsional, defaultnya gelu_pytorch_tanh) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • intermediate_size (int, opsional, default 4304) — Dimensi representasi MLP.
  • num_heads (int, opsional, default 16) — Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.
  • in_channels (int, opsional, default 3) — Jumlah saluran input.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opsional, defaultnya 16) — Ukuran (resolusi) dari setiap patch.
  • spatial_merge_size (int, opsional, defaultnya 2) — Ukuran jendela penggabungan spasial yang digunakan untuk mengurangi jumlah token visual dengan menggabungkan patch tetangga.
  • temporal_patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opsional, default 2) — Ukuran patch temporal yang digunakan dalam patch embedding 3D untuk input video.
  • out_hidden_size (int, opsional, default 3584) — Ukuran hidden output dari model visi.
  • num_position_embeddings (int, opsional, defaultnya 2304) — Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • rope_parameters (dict, opsional) — Kamus yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Kamus tersebut harus berisi nilai untuk rope_theta dan secara opsional parameter yang digunakan untuk penskalaan jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan max_position_embeddings yang lebih panjang.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Qwen4ExpModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Qwen4 Exp berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari Qwen/Qwen4-Exp

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Qwen4ExpVisionModel

kelas transformers.Qwen4ExpVisionModel

< >

( config: Qwen4ExpVisionConfig*inputs**kwargs )

Parameter

  • config (Qwen4ExpVisionConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Qwen4 Exp polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

( hidden_states: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs ) → torch.Tensor

Parameter

  • hidden_states (torch.Tensor dengan bentuk (seq_len, hidden_size)) — State tersembunyi akhir dari model.
  • grid_thw (torch.Tensor dengan bentuk (num_images_or_videos, 3)) — Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap gambar dalam LLM.

Mengembalikan

torch.Tensor

hidden_states.

Qwen4ExpTextModel

kelas transformers.Qwen4ExpTextModel

< >

( config: Qwen4ExpTextConfig )

Parameter

  • config (Qwen4ExpTextConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Teks Qwen4 Exp polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneple_input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • ple_input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — ID token asli yang digunakan oleh Per-Layer Embedding (PLE). Ini hanya diperlukan ketika PLE diaktifkan dan inputs_embeds diberikan alih-alih input_ids.

Mengembalikan

BaseModelOutputWithPast atau tuple(torch.FloatTensor)

A BaseModelOutputWithPast atau tuple dari torch.FloatTensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Qwen4ExpConfig) dan input.

Metode forward dari Qwen4ExpTextModel menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

    Jika past_key_values digunakan, hanya hidden-state terakhir dari sekuens dengan bentuk (batch_size, 1, hidden_size) yang dioutput.

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika config.is_encoder_decoder=True di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Qwen4ExpModel

kelas transformers.Qwen4ExpModel

< >

( config: Qwen4ExpConfig )

Parameter

  • config (Qwen4ExpConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Qwen4 Exp polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

( input_ids: 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.FloatTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • pixel_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Qwen2VLImageProcessor. Lihat Qwen2VLImageProcessor.call() untuk detailnya (Qwen3VLProcessor menggunakan Qwen2VLImageProcessor untuk memproses gambar).
  • pixel_values_videos (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan video input. Nilai piksel untuk video dapat diperoleh menggunakan Qwen3VLVideoProcessor. Lihat Qwen3VLVideoProcessor.call() untuk detailnya (Qwen3VLProcessor menggunakan Qwen3VLVideoProcessor untuk memproses video).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor dengan bentuk (num_images, 3), opsional) — Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap gambar dalam LLM.
  • video_grid_thw (torch.LongTensor dengan bentuk (num_videos, 3), opsional) — Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap video dalam LLM.
  • mm_token_type_ids (torch.IntTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token urutan masukan yang sesuai dengan setiap modalitas. Misalnya teks (0), gambar (1), video (2). ID jenis token multimodal dapat diperoleh menggunakan AutoProcessor. Lihat ProcessorMixin.call() untuk detailnya.
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opsional) — Dict di mana kuncinya adalah modalitas yang didukung dan nilainya adalah output terenkod untuk modalitas tersebut. Setiap output terenkod adalah tuple yang terdiri dari (pooler_output, opsional: last_hidden_states, opsional: hidden_states, opsional: attentions) pooler_output dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) adalah rangkaian fitur multimodal dari encoder yang digabungkan ke dalam embedding teks.

Mengembalikan

MoeModelOutputWithPast atau tuple(torch.FloatTensor)

MoeModelOutputWithPast atau tuple dari torch.FloatTensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Qwen4ExpConfig) dan input.

Metode forward dari Qwen4ExpModel menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika config.is_encoder_decoder=True di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan ketika output_router_probs=True dan config.add_router_probs=True diteruskan atau ketika config.output_router_probs=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logit router mentah (setelah softmax) yang dihitung oleh router MoE; istilah-istilah ini digunakan untuk menghitung auxiliary loss pada model Mixture of Experts.

Qwen4ExpForCausalLM

kelas transformers.Qwen4ExpForCausalLM

< >

( config: Qwen4ExpTextConfig )

Parameter

  • config (Qwen4ExpTextConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Qwen4 Exp untuk pemodelan bahasa kausal.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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.FloatTensor] = 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.FloatTensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan (masked language modeling). Indeks harus berada dalam [0, ..., config.vocab_size] atau -100 (lihat docstring input_ids). Token dengan indeks yang disetel ke -100 diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • output_router_logits (bool, opsional) — Apakah logits dari semua router akan dikembalikan atau tidak. Logits ini berguna untuk menghitung kerugian router, dan tidak seharusnya dikembalikan selama inferensi.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opsional, default 0) — Jika berupa int, hitung logits untuk logits_to_keep token terakhir. Jika 0, hitung logits untuk semua input_ids (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa torch.Tensor, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

Mengembalikan

MoeCausalLMOutputWithPast atau tuple(torch.FloatTensor)

Sebuah MoeCausalLMOutputWithPast atau tuple dari torch.FloatTensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Qwen4ExpConfig) dan input.

Metode forward dari Qwen4ExpForCausalLM menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.FloatTensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).

  • logits (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • aux_loss (torch.FloatTensor, opsional, dikembalikan ketika output_router_logits=True dilewatkan atau ketika config.output_router_logits=True, dan model melatih router-nya dengan load-balancing loss) — Load-balancing auxiliary loss untuk modul sparse. Model yang menyeimbangkan expert-nya dengan router bias sebagai gantinya (DeepSeek-V3 dan arsitektur yang diturunkan darinya) mengembalikan None di sini sambil tetap mengembalikan router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_router_logits=True dilewatkan atau saat config.output_router_logits=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap lapisan sparse) dengan bentuk (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logit router mentah yang dihitung oleh router MoE. Logit ini dapat digunakan untuk menghitung kerugian penyeimbangan beban (load-balancing loss) atau untuk memeriksa bagaimana token didistribusikan ke para ahli (experts).

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen4ExpForCausalLM

>>> model = Qwen4ExpForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")

>>> 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."

Qwen4ExpForConditionalGeneration

kelas transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration

< >

( config: Qwen4ExpConfig )

Parameter

  • config (Qwen4ExpConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Qwen4 Exp untuk generasi token yang dikondisikan pada modalitas lain (misalnya, generasi dari gambar-teks ke teks).

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

( input_ids: 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.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Noneoutput_router_logits: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan (masked language modeling). Indeks harus berada dalam [0, ..., config.vocab_size] atau -100 (lihat docstring input_ids). Token dengan indeks yang disetel ke -100 diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size].
  • pixel_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Qwen2VLImageProcessor. Lihat Qwen2VLImageProcessor.call() untuk detailnya (Qwen3VLProcessor menggunakan Qwen2VLImageProcessor untuk memproses gambar).
  • pixel_values_videos (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan video input. Nilai piksel untuk video dapat diperoleh menggunakan Qwen3VLVideoProcessor. Lihat Qwen3VLVideoProcessor.call() untuk detailnya (Qwen3VLProcessor menggunakan Qwen3VLVideoProcessor untuk memproses video).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor dengan bentuk (num_images, 3), opsional) — Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap gambar dalam LLM.
  • video_grid_thw (torch.LongTensor dengan bentuk (num_videos, 3), opsional) — Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap video dalam LLM.
  • mm_token_type_ids (torch.IntTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token urutan masukan yang sesuai dengan setiap modalitas. Misalnya teks (0), gambar (1), video (2). ID jenis token multimodal dapat diperoleh menggunakan AutoProcessor. Lihat ProcessorMixin.call() untuk detailnya.
  • output_router_logits (bool, opsional) — Apakah logits dari semua router akan dikembalikan atau tidak. Logits ini berguna untuk menghitung kerugian router, dan tidak seharusnya dikembalikan selama inferensi.
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opsional, default 0) — Jika berupa int, hitung logits untuk logits_to_keep token terakhir. Jika 0, hitung logits untuk semua input_ids (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa torch.Tensor, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opsional) — Dict di mana kuncinya adalah modalitas yang didukung dan nilainya adalah output terenkod untuk modalitas tersebut. Setiap output terenkod adalah tuple yang terdiri dari (pooler_output, opsional: last_hidden_states, opsional: hidden_states, opsional: attentions) pooler_output dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) adalah rangkaian fitur multimodal dari encoder yang digabungkan ke dalam embedding teks.

Mengembalikan

MoeCausalLMOutputWithPast atau tuple(torch.FloatTensor)

Sebuah MoeCausalLMOutputWithPast atau tuple dari torch.FloatTensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Qwen4ExpConfig) dan input.

Metode forward dari Qwen4ExpForConditionalGeneration menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.FloatTensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).

  • logits (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • aux_loss (torch.FloatTensor, opsional, dikembalikan ketika output_router_logits=True dilewatkan atau ketika config.output_router_logits=True, dan model melatih router-nya dengan load-balancing loss) — Load-balancing auxiliary loss untuk modul sparse. Model yang menyeimbangkan expert-nya dengan router bias sebagai gantinya (DeepSeek-V3 dan arsitektur yang diturunkan darinya) mengembalikan None di sini sambil tetap mengembalikan router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_router_logits=True dilewatkan atau saat config.output_router_logits=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap lapisan sparse) dengan bentuk (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logit router mentah yang dihitung oleh router MoE. Logit ini dapat digunakan untuk menghitung kerugian penyeimbangan beban (load-balancing loss) atau untuk memeriksa bagaimana token didistribusikan ke para ahli (experts).

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen4ExpForConditionalGeneration

>>> model = Qwen4ExpForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3.5-35B-A3B-Instruct", dtype="auto", device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3.5-35B-A3B-Instruct")

>>> messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/qwen_vl_demo.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image in short."},
        ],
    }
]

>>> # Preparation for inference
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt"
)
>>> inputs = inputs.to(model.device)

>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
>>> generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
>>> processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"A woman in a plaid shirt sits on a sandy beach at sunset, smiling as she gives a high-five to a yellow Labrador Retriever wearing a harness. The ocean waves roll in the background."
Update on GitHub

←Qwen3Next RAG→