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HRM-Text

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Este modelo foi publicado no HF papers em 2025-06-26 e contribuído para o Hugging Face Transformers em 2026-05-18.

HRM-Text

Visão geral

O HRM-Text é a variante aprimorada de modelagem de linguagem autoregressiva do Hierarchical Reasoning Model (HRM, Hierarchical Reasoning Model), da equipe Sapient AI. Trata-se de um modelo base que utiliza um encaminhamento recorrente hierárquico — duas pilhas de transformers (H para planejamento lento e abstrato, e L para computação rápida e detalhada) são reutilizadas dentro de uma recorrência aninhada:

for h in range(H_cycles):
    for l in range(L_cycles):
        z_L = L(z_L + z_H)
    z_H = H(z_H + z_L)

Características arquitetônicas:

Atenção PrefixLM: os tokens de instrução têm atenção bidirecional, enquanto os tokens de resposta têm atenção causal. Controlado por config.prefix_lm (padrão True); consulte o blog 4D-masks / blog FlexAttention para a forma canônica.
Portão de saída sigmoide por cabeça aplicado à saída da atenção antes de o_proj (estilo Qwen3-Next; veja Qwen3NextAttention). Checkpoints legados armazenados como um único gqkv_proj fundido são divididos em gate_proj / q_proj / k_proj / v_proj no momento do carregamento pelo mapeamento de conversão de checkpoint HRM-Text registrado.
RMSNorm sem parâmetros — F.rms_norm sem escala aprendível.
L_bp_cycles — o truque de gradiente de k passos do HRM. Durante o treinamento, apenas os L_bp_cycles[i] finais das L_cycles iterações de baixo nível propagam gradientes; as iterações anteriores são executadas sob torch.no_grad(), de modo que suas ativações não são armazenadas. Sem efeito na inferência.

Uso

O HRM-Text-1B é um modelo de linguagem base. Ele não inclui um chat_template e o apply_chat_template não é suportado intencionalmente nesta versão — o formato de prompt usado durante o pré-treinamento ainda está em evolução, e uma variante ajustada por instruções com um modelo de chat estável será lançada em uma versão separada. Utilize o modelo base com AutoTokenizer + AutoModelForCausalLM.generate(...):

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sapientinc/HRM-Text-1B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "sapientinc/HRM-Text-1B", device_map="auto",
)

inputs = tokenizer("The quick brown fox", return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=16, do_sample=False)
print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

Backends de atenção

"sdpa" é o padrão e a escolha adequada para a maioria das cargas de trabalho. "flex_attention" é suportado e se mostra vantajoso em contextos longos — porém, ele incorre em um custo fixo de construção do BlockMask a cada forward que não se amortiza para o ganho que você poderia esperar da reutilização da pilha recorrente do HRM-Text. Latência indicativa de prefill em um único H100 com o checkpoint base 1.2B liberado e os padrões H_cycles=2, L_cycles=3:

seq_len	sdpa	flex_attention	recomendação
64	41 ms	70 ms	sdpa
256	41 ms	70 ms	sdpa
1024	42 ms	69 ms	sdpa
2048	85 ms	78 ms	flex (≈ 1,1x)

Então, escolha o backend de acordo com a carga de trabalho:

# Default — short / medium context
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("sapientinc/HRM-Text-1B", device_map="auto")

# Long context (≥ 2K tokens) — FlexAttention's per-block sparsity overtakes SDPA
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "sapientinc/HRM-Text-1B", device_map="auto", attn_implementation="flex_attention",
)

Ambos os backends produzem logits equivalentes (verificado com 100% de correspondência no top-1 de ponta a ponta em relação à referência do torch). "eager" é suportado e produz as mesmas logits, mas raramente é a opção mais rápida em hardware moderno. Seu principal uso é output_attentions=True — SDPA / FlexAttention não retornam pesos de atenção por cabeça, portanto, passes que precisam deles para análise ou visualização devem ser executados com attn_implementation="eager".

Qualquer variação do FlashAttention — FA 2/3/4 e implementações de kernel do HF Hub que podem não seguir a convenção de nomenclatura flash_attention_* — é rejeitada pelo HrmTextModel na inicialização sempre que config.prefix_lm=True (o padrão). Os backends de FA aceitam apenas máscaras causais e não causais e não conseguem representar o overlay 4-D do PrefixLM. Use "sdpa" (padrão) ou "flex_attention" para PrefixLM. Definir config.prefix_lm=False torna a máscara puramente causal e reativa o FA — útil para caminhos de fine-tuning ou inferência apenas causais, onde o FA é a opção mais rápida.

Treinamento PrefixLM

Para o ajuste fino supervisionado que respeita a fronteira instrução/resposta, emita token_type_ids a partir do data collator junto com input_ids — as posições dentro da instrução recebem 1, enquanto a resposta e o padding recebem 0. O modelo trata cada posição com token_type_ids == 1 como parte de um único bloco bidirecional; todo o resto permanece causal:

import torch

def collate_prefixlm(batch, pad_token_id=0, ignore_label_id=-100):
    """`batch[i] = {"instruction_ids": [...], "response_ids": [...]}`."""
    full_ids = [b["instruction_ids"] + b["response_ids"] for b in batch]
    prefix_lens = [len(b["instruction_ids"]) for b in batch]
    max_len = max(len(ids) for ids in full_ids)

    input_ids = torch.full((len(batch), max_len), pad_token_id, dtype=torch.long)
    token_type_ids = torch.zeros_like(input_ids)
    labels = torch.full_like(input_ids, ignore_label_id)
    attention_mask = torch.zeros_like(input_ids)

    for i, (ids, plen) in enumerate(zip(full_ids, prefix_lens)):
        input_ids[i, : len(ids)] = torch.tensor(ids)
        token_type_ids[i, :plen] = 1                      # bidirectional prefix
        labels[i, plen : len(ids)] = input_ids[i, plen : len(ids)]  # loss on response only
        attention_mask[i, : len(ids)] = 1
    return {
        "input_ids": input_ids,
        "token_type_ids": token_type_ids,
        "attention_mask": attention_mask,
        "labels": labels,
    }

Consulte HrmTextModel.forward() para a forma aceita.

HrmTextConfig

classe transformers.HrmTextConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 151808hidden_size: int = 1536intermediate_size: int = 4096num_hidden_layers: int = 16num_attention_heads: int = 12hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 2048initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: int | float | None = 0.0mlp_bias: bool = Falsehead_dim: int = 128H_cycles: int = 2L_cycles: int = 3L_bp_cycles: list[int] | None = Noneembedding_scale: float | None = Noneprefix_lm: bool = Truenum_layers_per_stack: int | None = None )

Parâmetros

vocab_size (int, opcional, padrão 151808) — Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos input_ids.
hidden_size (int, opcional, padrão 1536) — Dimensão das representações ocultas.
intermediate_size (int, opcional, padrão 4096) — Dimensão das representações do MLP.
num_hidden_layers (int, opcional, padrão 16) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.
num_attention_heads (int, opcional, padrão 12) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
hidden_act (str, opcional, padrão silu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
max_position_embeddings (int, opcional, padrão 2048) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado.
initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
rms_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-06) — O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.
use_cache (bool, opcional, padrão True) — Se o modelo deve ou não retornar as últimas chaves/valores de atenção (não usado por todos os modelos). Relevante apenas se config.is_decoder=True ou quando o modelo for um modelo generativo somente decodificador.
pad_token_id (int, opcional) — ID do token usado para preenchimento no vocabulário.
bos_token_id (int, opcional) — ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.
eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional) — ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.
tie_word_embeddings (bool, opcional, padrão False) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento tied_weights_keys do modelo.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para rope_theta e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com max_position_embeddings maiores.
attention_bias (bool, opcional, padrão False) — Indica se deve ser usado um viés nas camadas de projeção de query, key, value e output durante a autoatenção.
attention_dropout (Union[int, float], opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
mlp_bias (bool, opcional, padrão False) — Se deve usar um viés nas camadas up_proj, down_proj e gate_proj das camadas MLP.
head_dim (int, opcional, padrão 128) — A dimensão da cabeça de atenção. Se for None, o valor padrão será hidden_size // num_attention_heads
H_cycles (int, opcional, padrão 2) — Número de ciclos de alto nível.
L_cycles (int, opcional, padrão 3) — Número de ciclos de baixo nível por ciclo H.
L_bp_cycles (list[int], opcional, padrão [2]) — Lista de roteamento de gradientes durante o treinamento; preenchida à esquerda com 1s até L_cycles dentro do modelo. Sem efeito durante a inferência.
embedding_scale (float, opcional) — Multiplicador de incorporação de tokens. Se None, o valor padrão é 1 / initializer_range.
prefix_lm (bool, opcional, padrão True) — Os tokens de instrução têm atenção bidirecional, enquanto os tokens de resposta têm atenção causal.
num_layers_per_stack (int, opcional) — Número real de blocos de transformer dentro de cada uma das pilhas H / L. Definido automaticamente na primeira construção: o valor passado como num_hidden_layers é memorizado aqui e num_hidden_layers é então reescrito para num_layers_per_stack * H_cycles * (L_cycles + 1) para que DynamicCache(config=...) pré-alocasse um slot por chamada única de atenção sob o forward recorrente. Não defina isso diretamente na primeira construção — passe a contagem real por pilha como num_hidden_layers e deixe __post_init__ dividi-la.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um HrmTextModel. Ela é usada para instanciar um modelo Hrm Text de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do sapientinc/HRM-Text-1B

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

HrmTextModel

classe transformers.HrmTextModel

< source >

( config: HrmTextConfig )

Parâmetros

config (HrmTextConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Hrm Text Text sem processamento adicional, que gera estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.
Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

O que são IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
- 1 para tokens que não estão mascarados,
- 0 para tokens que estão mascarados.
O que são máscaras de atenção?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].
O que são IDs de posição?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.
Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).
token_type_ids (torch.LongTensor de forma (batch, seq_len), opcional) — Indicador bidirecional/causal por posição. Os tokens com token_type_ids == 1 formam um único bloco bidirecional; todas as outras posições são causais.
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).

Retorna

BaseModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um BaseModelOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (HrmTextConfig) e das entradas.

O método forward do HrmTextModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

Se past_key_values for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma (batch_size, 1, hidden_size), é retornado.
past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se config.is_encoder_decoder=True, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

HrmTextForCausalLM

classe transformers.HrmTextForCausalLM

< source >

( config: HrmTextConfig )

Parâmetros

config (HrmTextConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O Modelo de Texto Hrm para modelagem de linguagem causal.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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)

Parâmetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.
Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

O que são IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
- 1 para tokens que não estão mascarados,
- 0 para tokens que estão mascarados.
O que são máscaras de atenção?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].
O que são IDs de posição?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.
Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).
token_type_ids (torch.LongTensor de forma (batch, seq_len), opcional) — Indicador bidirecional/causal por posição. Os tokens com token_type_ids == 1 formam um único bloco bidirecional; todas as outras posições são causais.
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para calcular a perda de modelagem de linguagem causal. Os índices devem estar em [-100, 0, ..., config.vocab_size] (veja input_ids docstring). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados), a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].
Os rótulos são deslocados internamente para que labels[..., 1:] sejam usados para prever logits[..., :-1, :]. Passe rótulos não deslocados que correspondam a input_ids (ou seja, labels = input_ids). Não desloque os rótulos você mesmo antes de passá-los.

Se os rótulos já estiverem deslocados (por exemplo, com paralelismo de sequência), passe-os como o argumento de palavra-chave shift_labels e eles serão usados como estão. labels ainda deve ser passado para que a perda seja calculada.
use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão 0) — Se for um int, calcula os logits para os últimos logits_to_keep tokens. Se for 0, calcula os logits para todos os input_ids (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um torch.Tensor, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).

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CausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um CausalLMOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (HrmTextConfig) e das entradas.

O método forward de HrmTextForCausalLM sobrescreve o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).
logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Exemplo:

Update on GitHub

←HerBERT HunYuanDenseV1→