modules properly initialized (such as weight initialization). """ self.init_weights()#权重初始化 self._backward_compatibility_gradient_checkpointing()#配置检查 Forward: #把input_ids喂给模型 inputs_embeds = self.embed_tokens(input_ids) hidden_states = inputs_embeds for decoder_layer in self.lay...
, attention_mask, input_shape, inputs_embeds, past_key_values_length): # create causal mask # [bsz, seq_len] -> [bsz, 1, tgt_seq_len, src_seq_len] combined_attention_mask = None if input_shape[-1] > 1: combined_attention_mask = _make_causal_mask( input_shape, inputs_embeds...
past_key_values:包含预先计算的隐藏状态(自注意力块和交叉注意力块中的键和值),用于加速顺序解码的tuple,推理用的,当use_cache=True时,会返回这个参数,训练不用管 inputs_embeds:直接传入embedding表示而不是input_ids,形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor use_cache:是否使用缓...
past_key_values:包含预先计算的隐藏状态(自注意力块和交叉注意力块中的键和值),用于加速顺序解码的tuple,推理用的,当use_cache=True时,会返回这个参数,训练不用管 inputs_embeds:直接传入embedding表示而不是input_ids,形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor use_cache:是否使用缓...
模型的输入是input_ids(torch.Size([4, 30])) 第(1)步,经过embedding层 inputs_embeds = self.embed_tokens(input_ids) embed_tokens是nn.Embedding层。经过Embedding后,输出为inputs_embeds,shape=torch.Size([4, 30, 2048]) 第(2)步,生成attention_mask矩阵 ...
embed_tokens def set_input_embeddings(self, value): self.embed_tokens = value # Copied from transformers.models.bart.modeling_bart.BartDecoder._prepare_decoder_attention_mask def _prepare_decoder_attention_mask(self, attention_mask, input_shape, inputs_embeds, past_key_values_length): # create...
(*args, **kwargs) File "/home/aakhundov/.conda/envs/pytorch/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/llama/modeling_llama.py", line 966, in forward inputs_embeds = self.embed_tokens(input_ids) running benchmark: 100%|███████████████████████████...
inputs_embeds: Optional[torch.FloatTensor] = None, use_cache: Optional[bool] = None, output_attentions: Optional[bool] = None, output_hidden_states: Optional[bool] = None, return_dict: Optional[bool] = None, cache_position: Optional[torch.LongTensor] = None, ) -> Union[Tuple, BaseModel...
输入处理: 支持直接输入token的ID(input_ids)或预先嵌入的向量(inputs_embeds),同时处理位置ID(position_ids)、注意力掩码(attention_mask)和过去的键值对(past_key_values)等,这些是用于实现自回归生成的关键元素。 多头自注意力和前馈网络: 模型的核心由多个GLMBlock组成,每个块包含多头自注意力机制和一个前馈网络...
mask=self._make_causal_mask(input_shape,inputs_embeds.dtype,past_key_values_length=past_key_...