Transformers documentation
Qwen3.5
このモデルは2026年2月9日に Hugging Face Transformers に貢献されました。
Qwen3.5
Qwen3.5 は、テキスト、画像、動画のトークンを交互に含めたデータからゼロから学習された、Qwen のネイティブマルチモーダル基盤モデルファミリーです。3:1 のハイブリッドアテンションスタックを採用しており、Gated Attention（フルアテンション）レイヤー 1 層に対して Gated DeltaNet（線形アテンション）レイヤー 3 層が配置されています。これにより、すべてのブロックで完全な二次コストを支払うことなく、長いコンテキストやビジョントークンを処理できます。
このページでは、dense な Qwen3.5 と Qwen3.6 のバリアント（Qwen/Qwen3.5-9B、Qwen/Qwen3.5-27B、Qwen/Qwen3.6-27B）について説明します。Qwen3.6 のチェックポイントは Qwen3.5 と同じアーキテクチャおよび model_type を共有しており、同じクラスで読み込まれます。sparse な mixture-of-experts バリアントについては、Qwen3.5 MoEを参照してください。テキストバックボーンは Qwen3-Next の linear-attention デコーダーを再利用し、3 要素のマルチモーダル RoPE を使用します。ビジョンタワーは Qwen3-VL エンコーダーを再利用します。
すべての公式 Qwen3.5 チェックポイントは、Qwen 組織の下で確認できます。
use_kernels=Trueを from_pretrained() に設定すると、対応するレイヤーが Hub からの最適化されたカーネルに置き換えられます。詳細は カーネルの読み込み を参照してください。
クイックスタート
import torch
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
task="text-generation",
model="Qwen/Qwen3.5-9B",
device_map="auto",
)
print(pipe("The capital of France is", max_new_tokens=20)[0]["generated_text"])import torch
from transformers import AutoTokenizer, Qwen3_5ForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3.5-9B")
model = Qwen3_5ForCausalLM.from_pretrained(
"Qwen/Qwen3.5-9B",
device_map="auto",
)
inputs = tokenizer("Hey, are you conscious? Can you talk to me?", return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=30)
print(tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True))使用上のヒントと注意点
レイヤーはハイブリッド構成です。Qwen3_5TextConfigの
layer_typesは、3:1のGated DeltaNet / Gated Attentionスタックをエンコードする、レイヤーごとの"linear_attention"または"full_attention"のリストです。DeltaNetパス（Qwen3NextGatedDeltaNet）には、高速カーネルのために任意のcausal_conv1d（Dao-AILab製）およびflaパッケージが必要です。これらが存在しない場合、モデルはより低速でメモリ消費量が多いPyTorchオペレーションに無言でフォールバックします。NVIDIA GB10 (
SM121) および AMD Strix Halo (gfx1151) では、causal_conv1dとflaのビルドが存在しないため、DeltaNet のパスは低速な PyTorch リファレンスにフォールバックします。from_pretrained() にuse_kernels=True(pip install -U kernels) を渡すことで、代わりに専用のAtlas-Inference/gdnカーネルを使用できます。これらは計算能力によって選択され、AMD においては gfx1150 および gfx1152 にも一致します。公開されているビルドは gfx1151 のみをサポートしているため、これらの GPU では use_kernels=True を指定すると非対応アーキテクチャのエラーが発生します。その他の GPU では既存のパスが維持されます。これらは同一の greedy 出力を生成し、Atlas-Inferenceが信頼カーネルの許可リストに追加されるまで、現在はtrust_remote_code=Trueで読み込まれます。Strix Halo のビルドは torch 2.14 と ROCm 7.2 をターゲットとしています。bf16 で、1024 トークンのプロンプトと 256 トークンの greedy デコードで測定した結果は以下の通りです:ハードウェア モデル use_kernelsTTFT（プリフィル） デコード GB10 Qwen/Qwen3.6-27BFalse1.66 s 4.11 tok/s GB10 Qwen/Qwen3.6-27BTrue1.11 秒（1.49 倍高速化） 4.14 tok/s Strix Halo Qwen/Qwen3.5-9BFalse1.33 s 5.77 tok/s Strix Halo Qwen/Qwen3.5-9BTrue1.16 秒（1.15 倍高速） 6.23 tok/s Multimodal RoPE は、テキスト設定の
mrope_sectionを介して、ヘッド次元を3つの要素（時間、高さ、幅）に分割します。ロータリーモジュールを置き換える場合は、この分割を保持してください。そうしないと、画像および動画トークンの位置エンコーディングがずれてしまいます。テキストのみの生成にはQwen3_5TextConfigとQwen3_5ForCausalLMを使用します。一方、apply_chat_template()を通じて画像/動画とテキストを交互に投入するには、Qwen3_5Config全体とプロセッサ(from_pretrained())を備えたQwen3_5ForConditionalGenerationを使用します。
バッチ生成には左パディングを使用します。Padding sideを参照してください。
Qwen3_5Config
クラス transformers.Qwen3_5Config
< 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 = 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 )
パラメータ
- text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]、省略可) — テキストバックボーンの設定オブジェクトまたは辞書。 - vision_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]、任意) — ビジョンバックボーンの config オブジェクトまたは辞書です。 - image_token_id (
int、任意、デフォルトは248056) — 入力画像のプレースホルダーとして使用される画像トークンのインデックスです。 - video_token_id (
int、任意、デフォルトは248057) — 入力動画のプレースホルダーとして使用される動画トークンのインデックスです。 - vision_start_token_id (
int、任意、デフォルトは248053) — マルチモーダル入力シーケンスにおける視覚セグメントの開始を示すトークン ID。 - vision_end_token_id (
int、任意、デフォルトは248054) — マルチモーダル入力シーケンスにおける視覚セグメントの終了を示すトークン ID。 - tie_word_embeddings (
bool、任意、デフォルトはFalse) — モデルのtied_weights_keysマッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうかを指定します。
これは Qwen3_5Model の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Qwen3 5 モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、Qwen/Qwen3.5-27B と同様の設定が得られます。
設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。
例:
>>> from transformers import Qwen3_5ForConditionalGeneration, Qwen3_5Config
>>> # Initializing a Qwen3.5 style configuration
>>> configuration = Qwen3_5Config()
>>> # Initializing a model from the Qwen3.5-9B style configuration
>>> model = Qwen3_5ForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configQwen3_5TextConfig
class transformers.Qwen3_5TextConfig
< 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 = 248320hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 12288num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 16num_key_value_heads: int = 4hidden_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 = 32layer_types: list[str] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = None )
パラメータ
- vocab_size (
int、任意、デフォルトは248320) — モデルの語彙サイズです。input_idsで表現できるトークンの種類数を定義します。 - hidden_size (
int、任意、デフォルトは4096) — 隠れ表現の次元数。 - intermediate_size (
int、任意、デフォルトは12288) — MLP 表現の次元数。 - num_hidden_layers (
int、任意、デフォルトは32) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。 - num_attention_heads (
int、任意、デフォルトは16) — Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。 - num_key_value_heads (
int、任意、デフォルトは4) — Grouped Query Attention の実装に使用する key_value ヘッドの数を指定します。num_key_value_heads=num_attention_headsの場合、モデルは Multi Head Attention (MHA) を使用し、num_key_value_heads=1の場合は Multi Query Attention (MQA) を使用し、それ以外の場合は GQA が使用されます。 マルチヘッドのチェックポイントを GQA のチェックポイントに変換する際は、各グループの key と value ヘッドは、そのグループ内の元のすべてのヘッドを平均プーリングして構築する必要があります。詳細については、この論文を参照してください。指定しない場合、デフォルトでnum_attention_headsが使用されます。 - hidden_act (
str、任意、デフォルトはsilu) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、"gelu"、"relu"、"silu"など。 - max_position_embeddings (
int、任意、デフォルトは32768) — このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長です。 - initializer_range (
float、任意、デフォルトは0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。 - rms_norm_eps (
float、任意、デフォルトは1e-06) — RMS 正規化レイヤーで使用する epsilon。 - use_cache (
bool、任意、デフォルトはTrue) — モデルが最後のキー/バリューの注意を返すかどうか（すべてのモデルで利用されるわけではありません）。config.is_decoder=Trueの場合、またはモデルがデコーダー専用の生成モデルである場合にのみ関連します。 - tie_word_embeddings (
bool、任意、デフォルトはFalse) — モデルのtied_weights_keysマッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうかを指定します。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 省略可) — RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。この辞書にはrope_thetaの値が含まれており、より長いmax_position_embeddingsで RoPE を使用する場合にスケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。 - attention_bias (
bool、任意、デフォルトはFalse) — 自己注意機構において、クエリ、キー、バリュー、出力の投影層にバイアスを使用するかどうかを指定します。 - attention_dropout (
Union[float, int]、任意、デフォルトは0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。 - head_dim (
int、任意、デフォルトは256) — アテンションヘッドの次元です。None の場合、hidden_size // num_attention_heads がデフォルトとして使用されます。 - linear_conv_kernel_dim (
int、任意、デフォルト値は 4) — 線形アテンション層で使用する畳み込みのカーネルサイズ。 - linear_key_head_dim (
int、任意、デフォルトは 128) — linear attention における各 key head の次元数。 - linear_value_head_dim (
int、任意、デフォルトは 128) — linear attention における各 value head の次元数。 - linear_num_key_heads (
int、任意、デフォルトは 16)— 線形アテンション層で使用するキーヘッドの数。 - linear_num_value_heads (
int、任意、デフォルトは 32)— 線形アテンション層で使用するバリューヘッドの数。 - layer_types (
list[str]、省略可) — 各レイヤーのインデックスとレイヤータイプを明示的に対応付けるリストです。指定しない場合、config の値に基づいて自動的に生成されます。 - pad_token_id (
int, 任意) — 語彙内でパディングに使用されるトークン ID。 - bos_token_id (
int, 省略可) — 語彙におけるストリーム開始に使用されるトークン ID。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 省略可) — 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。
これは Qwen3_5Model の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Qwen3 5 モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、Qwen/Qwen3.5-27B と同様の設定が得られます。
設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。
>>> from transformers import Qwen3_5TextModel, Qwen3_5TextConfig
>>> # Initializing a Qwen3.5 style configuration
>>> configuration = Qwen3_5TextConfig()
>>> # Initializing a model from the Qwen3.5-9B style configuration
>>> model = Qwen3_5TextModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configQwen3_5VisionConfig
class transformers.Qwen3_5VisionConfig
< 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 = 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 )
パラメータ
- depth (
int、任意、デフォルトは27) — ビジョンエンコーダーにおける Transformer レイヤーの数。 - hidden_size (
int、任意、デフォルトは1152) — 隠れ表現の次元数。 - hidden_act (
str、任意、デフォルトはgelu_pytorch_tanh) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）です。例えば、"gelu"、"relu"、"silu"などです。 - intermediate_size (
int、任意、デフォルトは4304) — MLP 表現の次元数。 - num_heads (
int、任意、デフォルトは16) — Transformerデコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。 - in_channels (
int、任意、デフォルトは3) — 入力チャネル数。 - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]]、任意、デフォルトは16) — 各パッチのサイズ（解像度）です。 - spatial_merge_size (
int, 省略可、デフォルトは2) — 隣接するパッチをマージしてビジュアルトークンの数を削減するために使用される、空間マージウィンドウのサイズです。 - temporal_patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]]、任意、デフォルトは2) — 動画入力における3Dパッチ埋め込みで使用する時間方向のパッチサイズ。 - out_hidden_size (
int, 任意、デフォルトは 3584) — ビジョンモデルの出力隠れ層サイズです。 - num_position_embeddings (
int、任意、デフォルト値は 2304) — このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長 - initializer_range (
float、任意、デフォルトは0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。 - rope_parameters (
dict, 任意) — RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。辞書にはrope_thetaの値が含まれており、より長いmax_position_embeddingsで RoPE を使用する場合、スケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。
これは Qwen3_5Model の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Qwen3 5 モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、Qwen/Qwen3.5-27B と同様の設定が得られます。
設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。
Qwen3_5Tokenizer
クラス transformers.Qwen3_5Tokenizer
< source >( vocab: str | dict[str, int] | None = Nonemerges: str | list[str] | None = Nonevocab_file = Nonemerges_file = Noneunk_token: str = '<|endoftext|>'bos_token = Noneeos_token: str = '<|endoftext|>'pad_token: str = '<|endoftext|>'add_prefix_space = None**kwargs )
Qwen3_5VisionModel
forward
< source >( hidden_states: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs ) → torch.Tensor
Qwen3_5TextModel
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.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。
戻り値
BaseModelOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または BaseModelOutputWithPast。設定（Qwen3_5Config）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
Qwen3_5TextModelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
last_hidden_state (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。past_key_valuesが使用されている場合、出力されるのは、形状(batch_size, 1, hidden_size)のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。自己アテンションブロック（および
config.is_encoder_decoder=Trueの場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values入力参照）。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
Qwen3_5Model
クラス transformers.Qwen3_5Model
< source >( config: Qwen3_5Config )
パラメータ
- config (Qwen3_5Config) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
Qwen3 5モデルの生粋の出力で、特定のヘッドが上に付加されていない生のhidden-statesを出力します。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
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.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = 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'> ) → Qwen3_5ModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - pixel_values (
torch.Tensor、形状(batch_size, num_channels, image_size, image_size)、任意) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は Qwen2VLImageProcessor を使用して取得できます。詳細は Qwen2VLImageProcessor.call() を参照してください（Qwen3VLProcessor は画像の処理に Qwen2VLImageProcessor を使用します）。 - pixel_values_videos (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)、任意) — 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は、Qwen3VLVideoProcessor を使用して取得できます。詳細については、Qwen3VLVideoProcessor.call() を参照してください（Qwen3VLProcessor は動画の処理に Qwen3VLVideoProcessor を使用します）。 - image_grid_thw (
torch.LongTensor、形状(num_images, 3)、任意) — LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。 - video_grid_thw (
torch.LongTensor、形状(num_videos, 3)、任意) — LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。 - mm_token_type_ids (
torch.IntTensor、形状(batch_size, sequence_length)、任意) — 各モダリティに一致する入力シーケンスのトークンインデックスです。例えば、テキスト (0)、画像 (1)、動画 (2) などです。マルチモーダルなトークンタイプIDは、AutoProcessor を使用して取得できます。詳細は ProcessorMixin.call() を参照してください。 - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 省略可) — キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(pooler_output, 省略可:last_hidden_states, 省略可:hidden_states, 省略可:attentions)pooler_output(形状(batch_size, sequence_length, hidden_size), 省略可) からなるタプルです。pooler_outputは、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。
戻り値
Qwen3_5ModelOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
Qwen3_5ModelOutputWithPast、または torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（Qwen3_5Config）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
Qwen3_5Modelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
last_hidden_state (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。past_key_valuesが使用されている場合、出力されるのは、形状(batch_size, 1, hidden_size)のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。自己アテンションブロック（および
config.is_encoder_decoder=Trueの場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values入力参照）。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
rope_deltas (
torch.LongTensor、形状(batch_size, )、任意) — シーケンス長とマルチモーダル rope の間の rope インデックスの差分です。 この属性は非推奨であり、v5.20 で削除されます。代わりにmodel.base_model.rope_deltasを使用してください。
Qwen3_5ForCausalLM
クラス transformers.Qwen3_5ForCausalLM
< source >( config: Qwen3_5TextConfig )
パラメータ
- config (Qwen3_5TextConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
因果言語モデリング用のQwen3 5モデル。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
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.FloatTensor] = 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.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、shape(batch_size, sequence_length)、任意) — マスク言語モデリング損失を計算するためのラベルです。インデックスは[0, ..., config.vocab_size]の範囲内であるか、-100 である必要があります（input_idsの docstring を参照）。インデックスが-100に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は[0, ..., config.vocab_size]の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]、省略可、デフォルトは0) —intの場合、最後のlogits_to_keepトークンについて logits を計算します。0の場合、すべてのinput_idsについて logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。torch.Tensorの場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元テンソルである必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめた形式）を使用する場合に有用です。
戻り値
CausalLMOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または CausalLMOutputWithPast。設定（Qwen3_5Config）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
Qwen3_5ForCausalLM の forward メソッドは、__call__ という特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
loss (
torch.FloatTensor、shape(1,)、optional、labelsが指定された場合に返されます) — 言語モデリングの損失（次のトークン予測用）。logits (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。逐次デコーディングを高速化するために使用できる（
past_key_values入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen3_5ForCausalLM
>>> model = Qwen3_5ForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3_5-8B")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3_5-8B")
>>> 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."Qwen3_5ForConditionalGeneration
forward
< source >( 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] = 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'> ) → Qwen3_5CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、shape(batch_size, sequence_length)、任意) — マスク言語モデリング損失を計算するためのラベルです。インデックスは[0, ..., config.vocab_size]の範囲内であるか、-100 である必要があります（input_idsの docstring を参照）。インデックスが-100に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は[0, ..., config.vocab_size]の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。 - pixel_values (
torch.Tensor、形状(batch_size, num_channels, image_size, image_size)、任意) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は Qwen2VLImageProcessor を使用して取得できます。詳細は Qwen2VLImageProcessor.call() を参照してください（Qwen3VLProcessor は画像の処理に Qwen2VLImageProcessor を使用します）。 - pixel_values_videos (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)、任意) — 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は、Qwen3VLVideoProcessor を使用して取得できます。詳細については、Qwen3VLVideoProcessor.call() を参照してください（Qwen3VLProcessor は動画の処理に Qwen3VLVideoProcessor を使用します）。 - image_grid_thw (
torch.LongTensor、形状(num_images, 3)、任意) — LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。 - video_grid_thw (
torch.LongTensor、形状(num_videos, 3)、任意) — LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅です。 - mm_token_type_ids (
torch.IntTensor、形状(batch_size, sequence_length)、任意) — 各モダリティに一致する入力シーケンスのトークンインデックスです。例えば、テキスト (0)、画像 (1)、動画 (2) などです。マルチモーダルなトークンタイプIDは、AutoProcessor を使用して取得できます。詳細は ProcessorMixin.call() を参照してください。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]、省略可、デフォルトは0) —intの場合、最後のlogits_to_keepトークンについて logits を計算します。0の場合、すべてのinput_idsについて logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。torch.Tensorの場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元テンソルである必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめた形式）を使用する場合に有用です。 - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 省略可) — キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(pooler_output, 省略可:last_hidden_states, 省略可:hidden_states, 省略可:attentions)pooler_output(形状(batch_size, sequence_length, hidden_size), 省略可) からなるタプルです。pooler_outputは、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。
戻り値
Qwen3_5CausalLMOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
Qwen3_5CausalLMOutputWithPast、またはtorch.FloatTensorのタプル（return_dict=Falseが渡された場合、またはconfig.return_dict=Falseの場合）。設定（Qwen3_5Config）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
Qwen3_5ForConditionalGenerationのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
loss (
torch.FloatTensor、shape(1,)、optional、labelsが指定された場合に返されます) — 言語モデリングの損失（次のトークン予測用）。logits (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。逐次デコーディングを高速化するために使用できる（
past_key_values入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
rope_deltas (
torch.LongTensor、形状(batch_size, )、任意) — シーケンス長とマルチモーダル rope の間の rope インデックスの差分です。 この属性は非推奨であり、v5.20 で削除されます。代わりにmodel.base_model.rope_deltasを使用してください。
例:
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3_5ForConditionalGeneration
>>> model = Qwen3_5ForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct")
>>> messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg",
},
{"type": "text", "text": "Describe the image."},
],
}
]
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt"
)
>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
>>> generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
>>> output_text = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
>>> print(output_text)Qwen3_5ForSequenceClassification
forward
< source >( 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] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )
Qwen3_5TextForSequenceClassification
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.FloatTensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → SequenceClassifierOutputWithPast
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態（自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー）。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、shape(batch_size,)、任意) — シーケンス分類/回帰の損失を計算するためのラベル。インデックスは[0, ..., config.num_labels - 1]の範囲である必要があります。config.num_labels == 1の場合は回帰損失(平均二乗誤差)が計算され、config.num_labels > 1の場合は分類損失(クロスエントロピー)が計算されます。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。
戻り値
SequenceClassifierOutputWithPast
GenericForSequenceClassificationのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
Qwen3_5ForTokenClassification
forward
< source >( input_ids: torch.LongTensor | None = Noneattention_mask: torch.Tensor | None = Noneposition_ids: torch.LongTensor | None = Nonepast_key_values: Cache | None = Noneinputs_embeds: torch.FloatTensor | None = Nonelabels: torch.LongTensor | None = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: Unpack[TransformersKwargs] ) → TokenClassifierOutput
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態（自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー）。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、形状(batch_size, sequence_length)、任意) — トークン分類の損失を計算するためのラベル。インデックスは[0, ..., config.num_labels - 1]の範囲である必要があります。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。
戻り値
TokenClassifierOutput
GenericForTokenClassificationのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
Qwen3_5Tokenizer
クラス transformers.Qwen3_5Tokenizer
< source >( vocab: str | dict[str, int] | None = Nonemerges: str | list[str] | None = Nonevocab_file = Nonemerges_file = Noneunk_token: str = '<|endoftext|>'bos_token = Noneeos_token: str = '<|endoftext|>'pad_token: str = '<|endoftext|>'add_prefix_space = None**kwargs )