# mBART

[mBART](https://huggingface.co/papers/2001.08210)は、従来の手法がモデルの一部にのみ焦点を当てていたのに対し、翻訳モデル全体（エンコーダー・デコーダー）を事前学習する多言語機械翻訳モデルです。このモデルは、破損したテキストを再構成するノイズ除去目的で学習されます。これにより、ソース言語と、翻訳先のターゲットテキストの両方を処理できるようになります。

[mBART-50](https://huggingface.co/paper/2008.00401)は、追加の25言語で事前学習されています。

すべての元のmBARTチェックポイントは、[AI at Meta](https://huggingface.co/facebook?search_models=mbart)組織の下で確認できます。

> [!TIP]
> 右側のサイドバーにある mBART モデルをクリックすると、mBART をさまざまな言語タスクに適用する例をさらに確認できます。

以下の例では、[Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline)または[AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoModel)クラスを使用してテキストを翻訳する方法を示しています。

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="translation",
    model="facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt",
    src_lang="en_XX",
    tgt_lang="fr_XX",
    device=0,
)
print(pipeline("UN Chief Says There Is No Military Solution in Syria"))
```

```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

article_en = "UN Chief Says There Is No Military Solution in Syria"

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt", attn_implementation="sdpa", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt")

tokenizer.src_lang = "en_XX"
encoded_hi = tokenizer(article_en, return_tensors="pt").to(model.device)
generated_tokens = model.generate(**encoded_hi, forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["fr_XX"], cache_implementation="static")
print(tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True))
```

## 注記

- `tokenizer.lang_code_to_id.keys()` を使用して、言語コードの完全なリストを確認できます。
- mBARTでは、学習時にソーステキストとターゲットテキストの両方に特別な言語IDトークンが必要です。ソーステキストの形式は`X [eos, src_lang_code]`で、`X`はソーステキストです。ターゲットテキストの形式は`[tgt_lang_code] X [eos]`です。`bos`トークンは使用されません。`~PreTrainedTokenizerBase._call_`は、第1引数または`text`キーワードとして渡されたソーステキストの形式をエンコードします。ターゲットテキストの形式は`text_label`キーワードで渡されます。
- mBART については、`decoder_start_token_id` を対象言語の ID に設定します。

    ```py
    import torch
    from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

    model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/mbart-large-en-ro", attn_implementation="sdpa", device_map="auto")
    tokenizer = MBartTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-en-ro", src_lang="en_XX")

    article = "UN Chief Says There Is No Military Solution in Syria"
    inputs = tokenizer(article, return_tensors="pt").to(model.device)

    translated_tokens = model.generate(**inputs, decoder_start_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["ro_RO"])
    tokenizer.batch_decode(translated_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
    ```

- mBART-50は異なるテキスト形式を使用します。言語IDトークンがソーステキストおよびターゲットテキストのプレフィックスとして使用されます。テキスト形式は`[lang_code] X [eos]`であり、`lang_code`はソーステキストに対してソース言語のID、ターゲットテキストに対してターゲット言語のIDを表します。`X`はそれぞれソーステキストまたはターゲットテキストです。
- mBART-50 については、`eos_token_id` を `decoder_start_token_id` に設定します。ターゲット言語の ID は、[generate()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/text_generation#transformers.GenerationMixin.generate) に `forced_bos_token_id` を渡すことで、最初に生成されるトークンとして使用されます。

    ```py
    import torch
    from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

    model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt", attn_implementation="sdpa", device_map="auto")
    tokenizer = MBartTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt")

    article_ar = "الأمين العام للأمم المتحدة يقول إنه لا يوجد حل عسكري في سوريا."
    tokenizer.src_lang = "ar_AR"

    encoded_ar = tokenizer(article_ar, return_tensors="pt").to(model.device)
    generated_tokens = model.generate(**encoded_ar, forced_bos_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["en_XX"])
    tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
    ```

## MBartConfig[[transformers.MBartConfig]]

#### transformers.MBartConfig[[transformers.MBartConfig]]

```python
transformers.MBartConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, is_encoder_decoder: bool = True, vocab_size: int = 50265, max_position_embeddings: int = 1024, encoder_layers: int = 12, encoder_ffn_dim: int = 4096, encoder_attention_heads: int = 16, decoder_layers: int = 12, decoder_ffn_dim: int = 4096, decoder_attention_heads: int = 16, encoder_layerdrop: float | int = 0.0, decoder_layerdrop: float | int = 0.0, use_cache: bool = True, activation_function: str = 'gelu', d_model: int = 1024, dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.0, activation_dropout: float | int = 0.0, init_std: float = 0.02, classifier_dropout: float | int = 0.0, scale_embedding: bool = False, pad_token_id: int | None = 1, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, decoder_start_token_id: int | None = None, forced_eos_token_id: int | list[int] | None = 2, is_decoder: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/configuration_mbart.py#L24)

**パラメータ:**

is_encoder_decoder (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : モデルがエンコーダー/デコーダーとして使用されるかどうかを示します。

vocab_size (`int`、*任意*、デフォルトは`50265`) : モデルの語彙サイズ。`input_ids`で表現できるトークンの種類数を定義します。

max_position_embeddings (`int`、*任意*、デフォルトは`1024`) : 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。

encoder_layers (`int`、*任意*、デフォルトは`12`) : Transformerエンコーダーの隠れ層の数。設定されていない場合は、`num_layers`と同じ値が使用されます。

encoder_ffn_dim (`int`、*任意*、デフォルトは `4096`) : エンコーダー内の「intermediate」（feed-forward と呼ばれることが多い）層の次元数。

encoder_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは`16`) : Transformerエン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。

decoder_layers (`int`、*任意*、デフォルトは`12`) : Transformer デコーダーの隠れ層の数。設定されていない場合は、`num_layers` と同じ値が使用されます。

decoder_ffn_dim (`int`、*任意*、デフォルトは `4096`) : デコーダー内の「intermediate」（feed-forward と呼ばれることが多い）層の次元数。

decoder_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。

encoder_layerdrop (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : エンコーダーのLayerDrop確率です。詳細については、[LayerDrop論文](see https://huggingface.co/papers/1909.11556)を参照してください。

decoder_layerdrop (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : デコーダーの LayerDrop 確率です。詳細については、[LayerDrop の論文](see https://huggingface.co/papers/1909.11556)を参照してください。

use_cache (`bool`、*任意*、デフォルトは `True`) : モデルが最後のキー/バリューアテンションを返すかどうか（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。

activation_function (`str`、*任意*、デフォルトは`gelu`) : 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。

d_model (`int`、*任意*、デフォルトは`1024`) : エンコーダ層とプーラー層のサイズ。

dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.1`) : すべての dropout 層の比率。

attention_dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : 注意確率のドロップアウト率。

activation_dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : 全結合層内の活性化に対する dropout 率。

init_std (`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。

classifier_dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : クラシファイア用の dropout 率。

scale_embedding (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : sqrt(d_model) で割って埋め込みをスケーリングするかどうか。

pad_token_id (`int`, *任意*, デフォルトは `1`) : 語彙内でパディングに使用されるトークン ID。

bos_token_id (`int`, *optional*, デフォルトは `0`) : 語彙内でストリームの開始に使用されるトークン ID。

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`、*任意*、デフォルトは`2`) : 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。

decoder_start_token_id (`int`, *任意*) : エンコーダー・デコーダーモデルが`bos`以外のトークンでデコーディングを開始する場合、そのトークンのID。

forced_eos_token_id (`Union[int, list[int]]`、*任意*、デフォルトは`2`) : `max_length`に達した際に、最後に生成されるトークンとして強制するトークンの ID です。通常は`eos_token_id`に設定されます。

is_decoder (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : モデルがデコーダーとして使用されるかどうかを指定します。`False` の場合、モデルはエンコーダーとして使用されます。

tie_word_embeddings (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : 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。

This is the configuration class to store the configuration of a MBartModel. It is used to instantiate a Mbart model according to the specified arguments, defining the model architecture. Instantiating a configuration with the defaults will yield a similar configuration to that of the [facebook/mbart-large-cc25](https://huggingface.co/facebook/mbart-large-cc25)

設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/configuration#transformers.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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。

例:

```python
>>> from transformers import MBartConfig, MBartModel

>>> # Initializing a MBART facebook/mbart-large-cc25 style configuration
>>> configuration = MBartConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the facebook/mbart-large-cc25 style configuration
>>> model = MBartModel(configuration)

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

## MBartTokenizer[[transformers.MBartTokenizer]]

#### transformers.MBartTokenizer[[transformers.MBartTokenizer]]

```python
transformers.MBartTokenizer(vocab: str | dict | list | None = None, bos_token = '<s>', eos_token = '</s>', sep_token = '</s>', cls_token = '<s>', unk_token = '<unk>', pad_token = '<pad>', mask_token = '<mask>', src_lang = None, tgt_lang = None, additional_special_tokens = None, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/tokenization_mbart.py#L33)

HuggingFaceの*tokenizers*ライブラリをバックエンドに持つMBARTのトークナイザーを構築します。[Unigram](https://huggingface.co/docs/tokenizers/python/latest/components.html?highlight=unigram#models)に基づいています。

このトークナイザーは、[TokenizersBackend](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) を継承しており、主要なメソッドの大部分がそこに含まれています。これらのメソッドに関する詳細については、このスーパークラスを参照してください。

トークナイゼーション手法は、ソース言語の文書に対して`<tokens> <eos> <language code>`、ターゲット言語の文書に対して` `です。

例:

```python
>>> from transformers import MBartTokenizer

>>> tokenizer = MBartTokenizer.from_pretrained(
...     "facebook/mbart-large-en-ro", src_lang="en_XX", tgt_lang="ro_RO"
... )
>>> example_english_phrase = " UN Chief Says There Is No Military Solution in Syria"
>>> expected_translation_romanian = "Şeful ONU declară că nu există o soluţie militară în Siria"
>>> inputs = tokenizer(example_english_phrase, text_target=expected_translation_romanian, return_tensors="pt")
```

#### set_src_lang_special_tokens[[transformers.MBartTokenizer.set_src_lang_special_tokens]]

```python
set_src_lang_special_tokens(src_lang)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/tokenization_mbart.py#L177)

特殊トークンをソース言語の設定にリセットします。プレフィックスなし、サフィックスは<eos, src_lang_code>です。

#### set_tgt_lang_special_tokens[[transformers.MBartTokenizer.set_tgt_lang_special_tokens]]

```python
set_tgt_lang_special_tokens(lang: str)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/tokenization_mbart.py#L192)

特殊トークンをターゲット言語の設定にリセットします。プレフィックスなし、サフィックスは[eos, tgt_lang_code]です。

## MBart50Tokenizer[[transformers.MBart50Tokenizer]]

#### transformers.MBart50Tokenizer[[transformers.MBart50Tokenizer]]

```python
transformers.MBart50Tokenizer(vocab: str | dict | list | None = None, _spm_precompiled_charsmap: str | None = None, src_lang = None, tgt_lang = None, eos_token = '</s>', sep_token = '</s>', cls_token = '<s>', unk_token = '<unk>', pad_token = '<pad>', mask_token = '<mask>', **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart50/tokenization_mbart50.py#L33)

**パラメータ:**

vocab_file (`str`, *任意*) : 語彙ファイルへのパス。

src_lang (`str`, *任意*) : ソース言語を表す文字列。

tgt_lang (`str`, *任意*) : ターゲット言語を表す文字列。

eos_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"</s>"`) : シーケンスの終了トークン。

sep_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"</s>"`) : 区切りトークンです。複数のシーケンスからシーケンスを構築する際に使用されます。例えば、シーケンス分類では2つのシーケンス、質問応答ではテキストと質問です。また、特殊トークンを用いて構築されたシーケンスの最後のトークンとしても使用されます。

cls_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"<s>"`) : シーケンス分類（トークンごとの分類ではなく、シーケンス全体に対する分類）を行う際に使用される分類トークンです。特殊トークンを用いて構築された場合、シーケンスの最初のトークンになります。

unk_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"<unk>"`) : 不明トークン。語彙に存在しないトークンは ID に変換できず、代わりにこのトークンが設定されます。

pad_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"<pad>"`) : パディングに使用されるトークンです。長さの異なるシーケンスをバッチ処理する場合などに使用します。

mask_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"<mask>"`) : 値をマスクするために使用されるトークンです。これは、マスク言語モデリングでこのモデルを訓練する際に使用されるトークンです。モデルが予測しようとするトークンです。

HuggingFaceの*tokenizers*ライブラリをベースにしたMBart50のトークナイザーを構築します。[Unigram](https://huggingface.co/docs/tokenizers/python/latest/components.html?highlight=unigram#models)に基づいています。

このトークナイザーは、[TokenizersBackend](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) を継承しており、主要なメソッドの大部分がそこに含まれています。これらのメソッドに関する詳細については、このスーパークラスを参照してください。

例:

```python
>>> from transformers import MBart50Tokenizer

>>> tokenizer = MBart50Tokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-50", src_lang="en_XX", tgt_lang="ro_RO")
>>> src_text = " UN Chief Says There Is No Military Solution in Syria"
>>> tgt_text = "Şeful ONU declară că nu există o soluţie militară în Siria"
>>> model_inputs = tokenizer(src_text, text_target=tgt_text, return_tensors="pt")
>>> # model(**model_inputs) should work
```

#### set_src_lang_special_tokens[[transformers.MBart50Tokenizer.set_src_lang_special_tokens]]

```python
set_src_lang_special_tokens(src_lang: str)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart50/tokenization_mbart50.py#L266)

特殊トークンをソース言語の設定にリセットします。prefix=[src_lang_code]、suffix=[eos]。

#### set_tgt_lang_special_tokens[[transformers.MBart50Tokenizer.set_tgt_lang_special_tokens]]

```python
set_tgt_lang_special_tokens(tgt_lang: str)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart50/tokenization_mbart50.py#L281)

特殊トークンをターゲット言語の設定にリセットします。prefix=[tgt_lang_code]、suffix=[eos]。

## MBartModel[[transformers.MBartModel]]

#### transformers.MBartModel[[transformers.MBartModel]]

```python
transformers.MBartModel(config: MBartConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/modeling_mbart.py#L758)

**パラメータ:**

config ([MBartConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig)) : 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()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

特定のヘッドを上に載せず、生のhidden-statesを出力する素のMbart Model。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装し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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.MBartModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/modeling_mbart.py#L785)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : 語彙におけるデコーダー入力シーケンスのトークンインデックス。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細は [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [デコーダー入力 ID とは何か？](../glossary#decoder-input-ids)  MBart は、ソース言語とターゲット言語に応じて変化する特定の言語 ID トークンを、`decoder_input_ids` 生成の開始トークンとして使用します。*例えば*、*en_XX* では 25004、*de_DE* では 25003 です。`past_key_values` を使用する場合、オプションとして最後の `decoder_input_ids` だけを入力すれば十分です（`past_key_values` を参照）。 翻訳および要約の学習では、`decoder_input_ids` を提供する必要があります。`decoder_input_ids` が提供されない場合、モデルは論文に従い、ノイズ除去事前学習のために `input_ids` を右にシフトしてこのテンソルを作成します。

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : デフォルトの動作: `decoder_input_ids` 内の pad トークンを無視するテンソルを生成します。デフォルトでは、causal mask も使用されます。

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *任意*) : (`last_hidden_state`, *任意*: `hidden_states`, *任意*: `attentions`) のタプルです。`last_hidden_state` は形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` を持ち、*任意* です。エンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンスです。デコーダーのクロスアテンションで使用されます。

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 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 hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.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` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(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参照行列よりも、`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。

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `decoder_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。`past_key_values` を使用する場合、`decoder_inputs_embeds` の最後の部分のみを入力すればよい場合があります（`past_key_values` を参照）。`decoder_input_ids` のインデックスを関連するベクトルに変換する方法を、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも細かく制御したい場合に便利です。 `decoder_input_ids` と `decoder_inputs_embeds` の両方が設定されていない場合、`decoder_inputs_embeds` は `inputs_embeds` の値を採ります。

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）。

return_dict (`bool`, *任意*) : プレーンなタプルではなく [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) を返すかどうか。

**戻り値:** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) または `tuple(torch.Tensor)`

設定（[MBartConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成される [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) または `torch.Tensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。

[MBartModel](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartModel)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、後者はそれらを無視してしまいます。

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルのデコーダーの最終層の出力における、隠れ状態のシーケンスです。

  `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** (`EncoderDecoderCache`、*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) -- [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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）が含まれます。
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 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デコーダーのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) -- モデルのエンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 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エンコーダーのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*任意*、`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) -- 各レイヤーごとに 1 つの `torch.Tensor` からなるタプルで、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmaxを適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

## MBartForConditionalGeneration[[transformers.MBartForConditionalGeneration]]

#### transformers.MBartForConditionalGeneration[[transformers.MBartForConditionalGeneration]]

```python
transformers.MBartForConditionalGeneration(config: MBartConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/modeling_mbart.py#L878)

**パラメータ:**

config ([MBartConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig)) : 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()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

言語モデリングヘッドを備えたMBARTモデル。事前学習済みモデルをファインチューニングした後、要約に使用できます。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装し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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.MBartForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/modeling_mbart.py#L908)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : 語彙におけるデコーダー入力シーケンスのトークンインデックス。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細は [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [デコーダー入力 ID とは何か？](../glossary#decoder-input-ids)  MBart は、ソース言語とターゲット言語に応じて変化する特定の言語 ID トークンを、`decoder_input_ids` 生成の開始トークンとして使用します。*例えば*、*en_XX* では 25004、*de_DE* では 25003 です。`past_key_values` を使用する場合、オプションとして最後の `decoder_input_ids` だけを入力すれば十分です（`past_key_values` を参照）。 翻訳および要約の学習では、`decoder_input_ids` を提供する必要があります。`decoder_input_ids` が提供されない場合、モデルは論文に従い、ノイズ除去事前学習のために `input_ids` を右にシフトしてこのテンソルを作成します。

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : デフォルトの動作: `decoder_input_ids` 内の pad トークンを無視するテンソルを生成します。デフォルトでは、causal mask も使用されます。

encoder_outputs (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *任意*) : (`last_hidden_state`, *任意*: `hidden_states`, *任意*: `attentions`) のタプルです。`last_hidden_state` は形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` を持ち、*任意* です。エンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンスです。デコーダーのクロスアテンションで使用されます。

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 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 hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.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` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(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参照行列よりも、`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。

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `decoder_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。`past_key_values` を使用する場合、`decoder_inputs_embeds` の最後の部分のみを入力すればよい場合があります（`past_key_values` を参照）。`decoder_input_ids` のインデックスを関連するベクトルに変換する方法を、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも細かく制御したい場合に便利です。 `decoder_input_ids` と `decoder_inputs_embeds` の両方が設定されていない場合、`decoder_inputs_embeds` は `inputs_embeds` の値を採ります。

labels (`torch.LongTensor`、形状 `(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。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` のドキュメント文字列を参照）。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）。

return_dict (`bool`, *任意*) : プレーンなタプルではなく [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) を返すかどうか。

**戻り値:** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) または `tuple(torch.Tensor)`

設定（[MBartConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig)）と入力に応じて、さまざまな要素で構成される [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) または `torch.Tensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。

[MBartForConditionalGeneration](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartForConditionalGeneration)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、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.Tensor`、形状 `(1,)`、*任意*、`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。
- **logits** (`torch.Tensor`、形状 `(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** (`EncoderDecoderCache`、*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) -- [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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）が含まれます。
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力および初期埋め込み出力における、デコーダーの隠れ状態。
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) -- モデルのエンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力および初期埋め込み出力におけるエンコーダーの隠れ状態。
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*任意*、`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) -- 各レイヤーごとに 1 つの `torch.Tensor` からなるタプルで、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmaxを適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

翻訳例:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, MBartForConditionalGeneration

>>> model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/mbart-large-en-ro")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-en-ro")

>>> example_english_phrase = "42 is the answer"
>>> inputs = tokenizer(example_english_phrase, return_tensors="pt")

>>> # Translate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, num_beams=4, max_length=5)
>>> tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
'42 este răspuns'
```

マスク埋め込みの例:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, MBartForConditionalGeneration

>>> model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25")

>>> # de_DE is the language symbol id <LID> for German
>>> TXT = "</s> Meine Freunde sind <mask> nett aber sie essen zu viel Kuchen. </s> de_DE"

>>> input_ids = tokenizer([TXT], add_special_tokens=False, return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> logits = model(input_ids).logits

>>> masked_index = (input_ids[0] == tokenizer.mask_token_id).nonzero().item()
>>> probs = logits[0, masked_index].softmax(dim=0)
>>> values, predictions = probs.topk(5)

>>> tokenizer.decode(predictions).split()
['nett', 'sehr', 'ganz', 'nicht', 'so']
```

## MBartForQuestionAnswering[[transformers.MBartForQuestionAnswering]]

#### transformers.MBartForQuestionAnswering[[transformers.MBartForQuestionAnswering]]

```python
transformers.MBartForQuestionAnswering(config: MBartConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/modeling_mbart.py#L1165)

**パラメータ:**

config ([MBartConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig)) : 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()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

SQuADのような抽出型質問応答タスク用に、隠れ状態の出力の上に線形層を配置して`span start logits`と`span end logits`を計算するスパン分類ヘッドを備えたMbart transformer。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装し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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.MBartForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = None, start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/modeling_mbart.py#L1178)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : 語彙におけるデコーダー入力シーケンスのトークンインデックス。[AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用してインデックスを取得できます。詳細は [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。[デコーダー入力 ID とは何か？](../glossary#decoder-input-ids) Bart は `decoder_input_ids` の生成の開始トークンとして `eos_token_id` を使用します。`past_key_values` を使用する場合は、オプションとして最後の `decoder_input_ids` だけを入力すれば十分です（`past_key_values` を参照）。翻訳や要約の学習では、`decoder_input_ids` を提供する必要があります。`decoder_input_ids` が提供されない場合、モデルは論文に従い、デノイジング事前学習のために `input_ids` を右にシフトしてこのテンソルを生成します。

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : デフォルトの動作: `decoder_input_ids` 内の pad トークンを無視するテンソルを生成します。デフォルトでは、causal mask も使用されます。パディングの動作を変更する場合は、`modeling_bart._prepare_decoder_attention_mask` を読み、必要に応じて修正してください。デフォルトの戦略に関する詳細は、[論文](https://huggingface.co/papers/1910.13461) の図 1 を参照してください。

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`, *任意*) : (`last_hidden_state`, *任意*: `hidden_states`, *任意*: `attentions`) のタプル。`last_hidden_state` は形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` を持ち、エンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンスです。*任意*) デコーダーのクロスアテンションで使用されます。

start_positions (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size,)`、*任意*) : トークン分類損失の計算に使用する、ラベル付きスパンの開始位置（インデックス）のラベル。位置はシーケンスの長さ（`sequence_length`）にクランプされます。シーケンス外の位置は、損失の計算には考慮されません。

end_positions (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size,)`、*任意*) : トークン分類損失の計算に使用する、ラベル付きスパンの終了位置（インデックス）のラベル。位置はシーケンスの長さ（`sequence_length`）にクランプされます。シーケンス外の位置は、損失の計算には考慮されません。

inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(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参照行列よりも、`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。

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `decoder_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。`past_key_values` を使用する場合、`decoder_inputs_embeds` の最後の部分のみを入力すればよい場合があります（`past_key_values` を参照）。`decoder_input_ids` のインデックスを関連するベクトルに変換する方法を、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも細かく制御したい場合に便利です。 `decoder_input_ids` と `decoder_inputs_embeds` の両方が設定されていない場合、`decoder_inputs_embeds` は `inputs_embeds` の値を採ります。

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:** [Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput) または `tuple(torch.Tensor)`

設定（[MBartConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成される [Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput) または `torch.Tensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。

[MBartForQuestionAnswering](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartForQuestionAnswering)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、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.Tensor`、形状 `(1,)`、*任意*、`labels` が指定された場合に返されます) -- 総スパン抽出損失は、開始位置と終了位置の Cross-Entropy の和です。
- **start_logits** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`) -- スパン開始スコア（SoftMax 適用前）。
- **end_logits** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`) -- スパンの終了スコア（SoftMax 適用前）。
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`、*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) -- [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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）が含まれます。
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力および初期埋め込み出力における、デコーダーの隠れ状態。
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) -- モデルのエンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力および初期埋め込み出力におけるエンコーダーの隠れ状態。
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*任意*、`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) -- 各レイヤーごとに 1 つの `torch.Tensor` からなるタプルで、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmaxを適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

例:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, MBartForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25")
>>> model = MBartForQuestionAnswering.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

## MBartForSequenceClassification[[transformers.MBartForSequenceClassification]]

#### transformers.MBartForSequenceClassification[[transformers.MBartForSequenceClassification]]

```python
transformers.MBartForSequenceClassification(config: MBartConfig, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/modeling_mbart.py#L1039)

**パラメータ:**

config ([MBartConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig)) : 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()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

シーケンス分類ヘッド（プーリングされた出力の上に線形層を配置したもの）を備えたMBartモデル。GLUEタスクなどに使用されます。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装し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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.MBartForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/modeling_mbart.py#L1053)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : 語彙におけるデコーダー入力シーケンスのトークンインデックス。[AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用してインデックスを取得できます。詳細は [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。[デコーダー入力 ID とは何か？](../glossary#decoder-input-ids) Bart は `decoder_input_ids` の生成の開始トークンとして `eos_token_id` を使用します。`past_key_values` を使用する場合は、オプションとして最後の `decoder_input_ids` だけを入力すれば十分です（`past_key_values` を参照）。翻訳や要約の学習では、`decoder_input_ids` を提供する必要があります。`decoder_input_ids` が提供されない場合、モデルは論文に従い、デノイジング事前学習のために `input_ids` を右にシフトしてこのテンソルを生成します。

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : デフォルトの動作: `decoder_input_ids` 内の pad トークンを無視するテンソルを生成します。デフォルトでは、causal mask も使用されます。パディングの動作を変更する場合は、`modeling_bart._prepare_decoder_attention_mask` を読み、必要に応じて修正してください。デフォルトの戦略に関する詳細は、[論文](https://huggingface.co/papers/1910.13461) の図 1 を参照してください。

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`, *任意*) : (`last_hidden_state`, *任意*: `hidden_states`, *任意*: `attentions`) のタプル。`last_hidden_state` は形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` を持ち、エンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンスです。*任意*) デコーダーのクロスアテンションで使用されます。

inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(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参照行列よりも、`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。

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `decoder_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。`past_key_values` を使用する場合、`decoder_inputs_embeds` の最後の部分のみを入力すればよい場合があります（`past_key_values` を参照）。`decoder_input_ids` のインデックスを関連するベクトルに変換する方法を、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも細かく制御したい場合に便利です。 `decoder_input_ids` と `decoder_inputs_embeds` の両方が設定されていない場合、`decoder_inputs_embeds` は `inputs_embeds` の値を採ります。

labels (`torch.LongTensor`、形状 `(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:** [Seq2SeqSequenceClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput) または `tuple(torch.Tensor)`

設定（[MBartConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig)）と入力に応じて、さまざまな要素で構成される、[Seq2SeqSequenceClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput)または`torch.Tensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。

[MBartForSequenceClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartForSequenceClassification)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、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.Tensor`、shape `(1,)`、*optional*、`label` が指定された場合に返されます) -- 分類（config.num_labels==1 の場合は回帰）の損失。
- **logits** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, config.num_labels)`) -- SoftMax 適用前の分類（または config.num_labels==1 の場合は回帰）スコア。
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`、*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) -- [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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）が含まれます。
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力および初期埋め込み出力における、デコーダーの隠れ状態。
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) -- モデルのエンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力および初期埋め込み出力におけるエンコーダーの隠れ状態。
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*任意*、`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) -- 各レイヤーごとに 1 つの `torch.Tensor` からなるタプルで、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmaxを適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

単一ラベル分類の例:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MBartForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25")
>>> model = MBartForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = MBartForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

マルチラベル分類の例:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MBartForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25")
>>> model = MBartForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = MBartForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "facebook/mbart-large-cc25", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```

## MBartForCausalLM[[transformers.MBartForCausalLM]]

#### transformers.MBartForCausalLM[[transformers.MBartForCausalLM]]

```python
transformers.MBartForCausalLM(config: MBartConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/modeling_mbart.py#L1288)

#### forward[[transformers.MBartForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/mbart/modeling_mbart.py#L1310)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

encoder_hidden_states (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : エンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。モデルがデコーダーとして設定されている場合、クロスアテンションで使用されます。

encoder_attention_mask (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : エンコーダー入力のpaddingトークンインデックスに対するattentionの実行を回避するためのマスクです。モデルがデコーダーとして設定されている場合、このマスクはcross-attentionで使用されます。`[0, 1]`から選択されるマスクの値:  - **マスクされない**トークンは1、 - **マスクされる**トークンは0。

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 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 hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.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` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(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参照行列よりも、`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*) : 言語モデリング損失の計算に使用するラベル。インデックスは `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内、または -100 である必要があります（`input_ids` のドキュメント文字列を参照）。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。モデル内部ではラベルは**シフトされません**。`labels[..., i]` は `logits[..., i, :]` のターゲットとなるため、次のトークン予測を行う場合は、ラベルは `input_ids` に対して既に 1 位置左にシフトされている必要があります。

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）。

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`、*任意*、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る形式）を使用する場合に有用です。

**戻り値:** [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) または `tuple(torch.Tensor)`

設定（[MBartConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartConfig)）と入力に応じて、さまざまな要素で構成される、[CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) または `torch.Tensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。

[MBartForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/mbart#transformers.MBartForCausalLM)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、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.Tensor`、形状 `(1,)`、*任意*、`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(次のトークンの予測用)。
- **logits** (`torch.Tensor`、形状 `(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）。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（モデルに埋め込み層がある場合はその出力用 1 つ、各層の出力用 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.Tensor)`、*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.Tensor` 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。
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  クロスアテンションのsoftmax後の重み。クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。
- **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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  シーケンシャルな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 hidden-states（アテンションブロック内のキーとバリュー）が含まれます。

例:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, MBartForCausalLM

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25")
>>> model = MBartForCausalLM.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25")
>>> assert model.config.is_decoder, f"{model.__class__} has to be configured as a decoder."
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> logits = outputs.logits
>>> expected_shape = [1, inputs.input_ids.shape[-1], model.config.vocab_size]
>>> list(logits.shape) == expected_shape
True
```