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Glm4vMoe

Transformers

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Este modelo se publicó en HF papers el 2025-07-01 y se contribuyó a Hugging Face Transformers el 2025-08-08.

Glm4vMoe

Resumen

El modelo GLM-V fue propuesto en GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement Learning.

El resumen del artículo es el siguiente:

Presentamos GLM-4.1V-Thinking, GLM-4.5V y GLM-4.6V, una familia de modelos de visión-lenguaje (VLM) diseñados para avanzar en la comprensión y el razonamiento multimodal de propósito general. En este informe, compartimos nuestros hallazgos clave en el desarrollo del marco de entrenamiento centrado en el razonamiento. Primero, desarrollamos un modelo de fundación de visión capaz con un potencial significativo a través de un preentrenamiento a gran escala, lo cual, en gran medida, establece el límite superior para el rendimiento final. A continuación, proponemos el Aprendizaje por Refuerzo con Muestreo por Currículo (RLCS) para desbloquear todo el potencial del modelo, lo que conduce a una mejora integral de las capacidades en una amplia gama de tareas, incluida la resolución de problemas STEM, la comprensión de video, el reconocimiento de contenido, la codificación, el anclaje, los agentes basados en GUI y la interpretación de documentos largos. En una evaluación exhaustiva en 42 benchmarks públicos, GLM-4.5V logra un rendimiento de estado del arte en casi todas las tareas entre los modelos de código abierto de tamaño similar, y demuestra resultados competitivos o incluso superiores en comparación con modelos de código cerrado como Gemini-2.5-Flash en tareas desafiantes, incluida la Codificación y los Agentes de GUI. Mientras tanto, el más pequeño GLM-4.1V-9B-Thinking sigue siendo altamente competitivo, logrando resultados superiores a los del mucho más grande Qwen2.5-VL-72B en 29 benchmarks. Hacemos código abierto tanto GLM-4.1V-9B-Thinking como GLM-4.5V. Además, presentamos la serie GLM-4.6V, modelos multimodales de código abierto con uso nativo de herramientas y una ventana de contexto de 128K. Un breve resumen está disponible en esta URL https. El código, los modelos y más información se publican en https://github.com/zai-org/GLM-V

Soporte de modelos

Este tipo de modelo admite estos modelos de zai-org:

Este modelo fue aportado por Raushan Turganbay y Yuxuan Zhang.

Glm4vMoeConfig

clase transformers.Glm4vMoeConfig

< source >

Parámetros

text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — El objeto de configuración o el diccionario del backbone de texto.
vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — El objeto de configuración o el diccionario del backbone de visión.
image_token_id (int, opcional, valor predeterminado 151363) — El índice del token de imagen utilizado como marcador de posición para las imágenes de entrada.
video_token_id (int, opcional, valor predeterminado 151364) — El índice del token de video utilizado como marcador de posición para los videos de entrada.
image_start_token_id (int, opcional, valor predeterminado 151339) — El índice del token de inicio de imagen para codificar el inicio de la imagen.
image_end_token_id (int, opcional, valor predeterminado 151340) — El índice del token de fin de imagen para codificar el final de la imagen.
video_start_token_id (int, opcional, valor predeterminado 151341) — El índice del token de inicio de video para codificar el comienzo del video.
video_end_token_id (int, opcional, valor predeterminado 151342) — El índice del token de fin de video para codificar el final del video.
tie_word_embeddings (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeo tied_weights_keys del modelo.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Glm4vMoeModel. Se utiliza para instanciar un modelo Glm4V Moe según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de zai-org/GLM-4.5V

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

>>> from transformers import Glm4vMoeForConditionalGeneration, Glm4vMoeConfig

>>> # Initializing a GLM-4.5V style configuration
>>> configuration = Glm4vMoeConfig()

>>> # Initializing a model from the GLM-4.5V style configuration
>>> model = Glm4vMoeForConditionalGeneration(configuration)

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

Glm4vMoeVisionConfig

clase transformers.Glm4vMoeVisionConfig

< 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 = Nonedepth: int = 24hidden_size: int = 1536hidden_act: str = 'silu'attention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0num_heads: int = 12in_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 336patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14rms_norm_eps: float = 1e-05spatial_merge_size: int = 2temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2out_hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 13696initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = None )

Parámetros

depth (int, opcional, valor predeterminado 24) — Número de capas de Transformer en el codificador de visión.
hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 1536) — Dimensión de las representaciones ocultas.
hidden_act (str, opcional, valor predeterminado silu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
attention_bias (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención.
attention_dropout (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención.
num_heads (int, opcional, valor predeterminado 12) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador del Transformer.
in_channels (int, opcional, valor predeterminado 3) — El número de canales de entrada.
image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, valor predeterminado 336) — El tamaño (resolución) de cada imagen.
patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, valor predeterminado 14) — El tamaño (resolución) de cada parche.
rms_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-05) — La epsilon utilizada por las capas de normalización rms.
spatial_merge_size (int, opcional, valor predeterminado 2) — El tamaño de la ventana de fusión espacial utilizada para reducir el número de tokens visuales fusionando parches vecinos.
temporal_patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, valor predeterminado 2) — Tamaño del parche temporal utilizado en la incrustación de parches 3D para entradas de video.
out_hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 4096) — El tamaño oculto de salida del modelo de visión.
intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 13696) — Dimensión de las representaciones del MLP.
initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
rope_parameters (dict, opcional) — Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para rope_theta y, opcionalmente, los parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con max_position_embeddings más largos.

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

Ejemplo:

>>> from transformers import Glm4vMoeVisionConfig, Glm4vMoeVisionModel

>>> # Initializing a Glm4vMoeVisionConfig GLM-4.1V-9B style configuration
>>> configuration = Glm4vMoeVisionConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the GLM-4.1V-9B configuration
>>> model = Glm4vMoeVisionModel(configuration)

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

Glm4vMoeTextConfig

clase transformers.Glm4vMoeTextConfig

< 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 = 151424hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 10944num_hidden_layers: int = 46num_attention_heads: int = 96num_key_value_heads: int = 8hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 65536initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Trueattention_dropout: float | int = 0.0moe_intermediate_size: int = 1408num_experts_per_tok: int = 8output_router_logits: bool = Falsen_shared_experts: int = 1n_routed_experts: int = 128routed_scaling_factor: float = 1.0n_group: int = 1topk_group: int = 1first_k_dense_replace: int = 1norm_topk_prob: bool = Truebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonerouter_aux_loss_coef: float = 0.0001 )

Parámetros

vocab_size (int, opcional, valor predeterminado 151424) — Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante input_ids.
hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 4096) — Dimensión de las representaciones ocultas.
intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 10944) — Dimensión de las representaciones del MLP.
num_hidden_layers (int, opcional, valor predeterminado 46) — Número de capas ocultas en el decodificador Transformer.
num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 96) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
num_key_value_heads (int, opcional, valor predeterminado 8) — Este es el número de cabezas key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); si num_key_value_heads=1, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head en un checkpoint GQA, cada cabeza de clave y valor del grupo debe construirse mediante el promediado (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta este artículo. Si no se especifica, el valor predeterminado será num_attention_heads.
hidden_act (str, opcional, valor predeterminado silu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
max_position_embeddings (int, opcional, valor predeterminado 65536) — La longitud máxima de secuencia con la que podría usarse este modelo.
initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
rms_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-05) — La epsilon utilizada por las capas de normalización rms.
use_cache (bool, opcional, valor predeterminado True) — Indica si el modelo debe devolver las últimas claves/valores de atención (no utilizado por todos los modelos). Solo es relevante si config.is_decoder=True o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador.
tie_word_embeddings (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeo tied_weights_keys del modelo.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para rope_theta y, opcionalmente, parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con max_position_embeddings más largos.
attention_bias (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención.
attention_dropout (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención.
moe_intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 1408) — Tamaño intermedio de los MLP de los expertos enrutados.
num_experts_per_tok (int, opcional, valor predeterminado 8) — Número de expertos a los que enrutar cada token. Este es el valor top-k para el enrutamiento de selección de tokens.
output_router_logits (bool, opcional, valor predeterminado False) — Indica si el modelo debe devolver los logits del router. Habilitar esta opción también permite que el modelo devuelva la pérdida auxiliar, que incluye la pérdida de equilibrio de carga y la pérdida z del router.
n_shared_experts (int, opcional, valor predeterminado 1) — Número de expertos compartidos.
n_routed_experts (int, opcional, valor predeterminado 128) — Número de expertos enrutados.
routed_scaling_factor (float, opcional, valor predeterminado 1.0) — Factor de escala de los expertos enrutados.
n_group (int, opcional, valor predeterminado 1) — Número de grupos para expertos enrutados.
topk_group (int, opcional, valor predeterminado 1) — Número de grupos seleccionados para cada token (para cada token, garantizando que los expertos seleccionados estén solo dentro de topk_group grupos).
first_k_dense_replace (int, opcional, valor predeterminado 1) — Número de capas densas en las capas superficiales (embed->dense->dense->…->dense->moe->moe…->lm_head). --k capas densas—/
norm_topk_prob (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se normalizan los pesos de los expertos enrutados.
bos_token_id (int, opcional) — Id del token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.
eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional) — Id del token utilizado para el fin de secuencia en el vocabulario.
pad_token_id (int, opcional) — Id del token utilizado para el relleno en el vocabulario.
router_aux_loss_coef (float, opcional, valor predeterminado 0.0001) — Coeficiente de pérdida auxiliar de equilibrado de carga. Se utiliza para penalizar el enrutamiento desigual de expertos en modelos MoE.

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

Ejemplo:

>>> from transformers import Glm4vMoeTextModel, Glm4vMoeConfig

>>> # Initializing a GLM-4.5V style configuration
>>> configuration = Glm4vMoeConfig()

>>> # Initializing a model from the GLM-4.5V style configuration
>>> model = Glm4vMoeTextModel(configuration)

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

Glm4vMoeVisionModel

clase transformers.Glm4vMoeVisionModel

< source >

( config: Glm4vMoeVisionConfig )

Parámetros

config (Glm4vMoeVisionConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Glm4V Moe sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< source >

( hidden_states: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → torch.Tensor

Parámetros

hidden_states (torch.Tensor de forma (seq_len, hidden_size)) — Los estados ocultos finales del modelo.
grid_thw (torch.Tensor de forma (num_images_or_videos, 3)) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada imagen en el LLM.

Devuelve

torch.Tensor

hidden_states.

El método forward de Glm4vMoeVisionModel sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

Glm4vMoeTextModel

clase transformers.Glm4vMoeTextModel

< source >

( config: Glm4vMoeTextConfig )

Parámetros

config (Glm4vMoeTextConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo de texto Glm4V Moe sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

forward

< source >

Parámetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.
Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

¿Qué son los IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
¿Qué son las máscaras de atención?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].
¿Qué son los IDs de posición?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.
Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).

Devuelve

MoeModelOutputWithPast o tuple(torch.Tensor)

Un MoeModelOutputWithPast o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (None) y las entradas.

El método forward de Glm4vMoeTextModel sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.
router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_probs=True y config.add_router_probs=True o cuando config.output_router_probs=True) — Tupla de torch.Tensor (uno por cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

Logits crudos del enrutador (post-softmax) que se calculan mediante los enrutadores de MoE; estos términos se utilizan para calcular la pérdida auxiliar en los modelos Mixture of Experts.

Glm4vMoeModel

clase transformers.Glm4vMoeModel

< source >

( config: Glm4vMoeConfig )

Parámetros

config (Glm4vMoeConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Glm4V Moe sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

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 = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = 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'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.
Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

¿Qué son los IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
¿Qué son las máscaras de atención?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].
¿Qué son los IDs de posición?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.
Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando image_processor_class. Consulte image_processor_class.__call__ para más detalles (Glm4vProcessor utiliza image_processor_class para procesar las imágenes).
pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opcional) — Los tensores correspondientes al video de entrada. Los valores de píxel para los videos se pueden obtener utilizando video_processor_class. Consulte video_processor_class.__call__ para más detalles (Glm4vProcessor utiliza video_processor_class para procesar videos).
image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada imagen en el LLM.
video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada video en el LLM.
mm_token_type_ids (torch.IntTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada que corresponden a cada modalidad. Por ejemplo, texto (0), imagen (1), vídeo (2). Los ids de tipo de token multimodal se pueden obtener usando AutoProcessor. Consulte ProcessorMixin.call() para más detalles.
mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Diccionario donde las claves son las modalidades admitidas y los valores son las salidas codificadas para esa modalidad. Cada salida codificada es una tupla que consiste en (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) es una secuencia de características multimodales del codificador fusionadas en las incrustaciones de texto.

Devuelve

BaseModelOutputWithPast o tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPast o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Glm4vMoeConfig) y las entradas.

El método forward de Glm4vMoeModel sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

Si se utiliza past_key_values, solo se genera el último hidden-state de las secuencias con forma (batch_size, 1, hidden_size).
past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

get_video_features

< source >

( pixel_values_videos: Tensorvideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)) — Los tensores correspondientes al video de entrada. Los valores de píxel para los videos se pueden obtener utilizando video_processor_class. Consulte video_processor_class.__call__ para más detalles (Glm4vProcessor utiliza video_processor_class para procesar videos).
video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada video en el LLM.

Devuelve

BaseModelOutputWithPooling o tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPooling o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Glm4vMoeConfig) y las entradas.

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

get_image_features

< source >

( pixel_values: Tensorimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando image_processor_class. Consulte image_processor_class.__call__ para más detalles (Glm4vProcessor utiliza image_processor_class para procesar las imágenes).
image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada imagen en el LLM.

Devuelve

BaseModelOutputWithPooling o tuple(torch.Tensor)

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Glm4vMoeForConditionalGeneration

clase transformers.Glm4vMoeForConditionalGeneration

< source >

( config: Glm4vMoeConfig )

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 = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = 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.Tensor)

Parámetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.
Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

¿Qué son los IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
¿Qué son las máscaras de atención?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].
¿Qué son los IDs de posición?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.
Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en [0, ..., config.vocab_size] o ser -100 (ver la docstring de input_ids). Los tokens con índices establecidos en -100 se ignoran (enmascarados); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en [0, ..., config.vocab_size].
pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando image_processor_class. Consulte image_processor_class.__call__ para más detalles (processor_class utiliza image_processor_class para procesar las imágenes).
pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opcional) — Los tensores correspondientes al video de entrada. Los valores de píxel para los videos se pueden obtener utilizando video_processor_class. Consulte video_processor_class.__call__ para más detalles (processor_class utiliza video_processor_class para procesar videos).
image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada imagen en el LLM.
video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada video en el LLM.
mm_token_type_ids (torch.IntTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada que corresponden a cada modalidad. Por ejemplo, texto (0), imagen (1), vídeo (2). Los ids de tipo de token multimodal se pueden obtener usando AutoProcessor. Consulte ProcessorMixin.call() para más detalles.
output_router_logits (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los logits de todos los routers. Son útiles para calcular la pérdida del router y no deben devolverse durante la inferencia.
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, valor predeterminado 0) — Si es un int, calcula los logits para los últimos logits_to_keep tokens. Si es 0, calcula los logits para todos los input_ids (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos solo para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un torch.Tensor, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).
mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Diccionario donde las claves son las modalidades admitidas y los valores son las salidas codificadas para esa modalidad. Cada salida codificada es una tupla que consiste en (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) es una secuencia de características multimodales del codificador fusionadas en las incrustaciones de texto.

Devuelve

MoeCausalLMOutputWithPast o tuple(torch.Tensor)

Un MoeCausalLMOutputWithPast o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (None) y las entradas.

El método forward de Glm4vMoeForConditionalGeneration sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).
logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).
aux_loss (torch.Tensor, opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True, y el modelo entrena su router con una pérdida de equilibrio de carga) — Pérdida auxiliar de equilibrio de carga para los módulos dispersos. Los modelos que equilibran sus expertos con un sesgo del router en su lugar (DeepSeek-V3 y las arquitecturas derivadas de él) devuelven None aquí, aunque siguen devolviendo router_logits.
router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa dispersa) de forma (batch_size * sequence_length, num_experts).

Logits crudos del router calculados por los routers de MoE. Se pueden utilizar para calcular una pérdida de equilibrado de carga o para inspeccionar cómo se distribuyen los tokens entre los expertos.
past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm4vMoeForConditionalGeneration

>>> model = Glm4vMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-4.1V-9B-Thinking")

>>> messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"},
            {"type": "text", "text": "What is shown in this image?"},
        ],
    },
]
>>> url = "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
>>> inputs = processor(text=[text], images=[image], vision_infos=[vision_infos])

>>> # 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]
"The image shows a street scene with a red stop sign in the foreground. In the background, there is a large red gate with Chinese characters ..."

get_video_features

< source >

Parámetros

pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Los tensores correspondientes a los videos de entrada.
video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada video en el LLM.

Devuelve

BaseModelOutputWithPooling o tuple(torch.Tensor)

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm4vMoeForConditionalGeneration

>>> model = Glm4vMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-4.5V")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-4.5V")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

get_image_features

< source >

Parámetros

pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada.
image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada imagen en el LLM.

Devuelve

BaseModelOutputWithPooling o tuple(torch.Tensor)

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Glm4vMoeForConditionalGeneration

>>> model = Glm4vMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-4.5V")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-4.5V")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Update on GitHub

←glm4v Glmga→