# GlmAsr

## Ikhtisar

**GLM-ASR-Nano-2512** adalah model pengenalan ucapan open-source yang robust dengan **1.5B parameter**. Dirancang untuk kompleksitas dunia nyata, model ini melampaui OpenAI Whisper V3 pada beberapa benchmark sambil mempertahankan ukuran yang ringkas.

Kemampuan utama meliputi:

* **Dukungan Dialek yang Luar Biasa** Di luar Mandarin standar dan bahasa Inggris, model ini sangat dioptimalkan untuk **Cantonese (粤语)** dan dialek lainnya, secara efektif menjembatani kesenjangan dalam pengenalan ucapan dialek.

* **Robustness untuk Bicara Volume Rendah** Dikhususkan untuk skenario **"Whisper/Quiet Speech"**. Model ini menangkap dan mentranskripsi audio dengan volume sangat rendah secara akurat, yang sering terlewatkan oleh model tradisional.

* **Kinerja SOTA** Mencapai **tingkat kesalahan rata-rata terendah (4,10)** di antara model open-source yang sebanding, menunjukkan keunggulan signifikan pada benchmark bahasa Mandarin (Wenet Meeting, Aishell-1, dll.).

Model ini disumbangkan oleh [Eustache Le Bihan](https://huggingface.co/eustlb) dan [Yuxuan Zhang](https://huggingface.co/ZHANGYUXUAN-zR). Anda dapat memeriksa [model card](https://huggingface.co/zai-org/GLM-ASR-Nano-2512) untuk detail lebih lanjut dan [repo github](https://github.com/zai-org/GLM-ASR) kami.

## Penggunaan

### Penggunaan dasar

```py
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoProcessor

processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512", device_map="auto")

inputs = processor.apply_transcription_request("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3")

inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)

decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
assert len(decoded_outputs) == 1  # nodoc
print(decoded_outputs)
```

### Penggunaan lanjutan

`apply_transcription_request` dari prosesor setara dengan menggunakan template chat dengan cara berikut:

```py
from transformers import AutoProcessor, GlmAsrForConditionalGeneration

processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512")
model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512", device_map="auto")

inputs = processor.apply_transcription_request("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3")

# which is equivalent to
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "audio",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
            },
            {"type": "text", "text": "Please transcribe this audio into text"},
        ],
    },
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    conversation,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
)

inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)

decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
print(decoded_outputs)
```

Anda juga dapat menggunakan array audio secara langsung:

```python
from datasets import Audio, load_dataset

from transformers import AutoProcessor, GlmAsrForConditionalGeneration

processor = AutoProcessor.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512")
model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained("zai-org/GLM-ASR-Nano-2512", device_map="auto")

# loading audio directly from dataset
ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
ds = ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=processor.feature_extractor.sampling_rate))
audio_array = ds[0]["audio"]["array"]

inputs = processor.apply_transcription_request(audio_array)

inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)
outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)

decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
print(decoded_outputs)
```

### Inferensi berbatch

Anda dapat memproses beberapa file audio sekaligus:

```python
import torch

from transformers import AutoProcessor, GlmAsrForConditionalGeneration

checkpoint_name = "zai-org/GLM-ASR-Nano-2512"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(checkpoint_name)

conversation = [
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "audio",
                    "url": "https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
                },
                {"type": "text", "text": "Please transcribe this audio into text"},
            ],
        },
    ],
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "audio",
                    "url": "https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/obama2.mp3",
                },
                {"type": "text", "text": "Please transcribe this audio into text"},
            ],
        },
    ],
]

model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained(checkpoint_name, device_map="auto")

inputs = processor.apply_chat_template(
    conversation, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_dict=True
).to(model.device, dtype=model.dtype)

inputs_transcription = processor.apply_transcription_request(
    [
        "https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3",
        "https://huggingface.co/datasets/eustlb/audio-samples/resolve/main/obama2.mp3",
    ],
).to(model.device, dtype=model.dtype)

for key in inputs:
    assert torch.equal(inputs[key], inputs_transcription[key])

outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)

decoded_outputs = processor.batch_decode(
    outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True
)

EXPECTED_OUTPUT = [
    "Yesterday it was thirty five degrees in Barcelona, but today the temperature will go down to minus twenty degrees.",
    "This week, I traveled to Chicago to deliver my final farewell address to the nation, following in the tradition of presidents before me. It was an opportunity to say thank you. Whether we've seen eye to eye or rarely agreed at all, my conversations with you, the American people, in living rooms and schools, at farms and on factory floors, at diners and on distant military outposts, all these conversations are what have kept me honest, kept me inspired, and kept me going. Every day, I learned from you. You made me a better president, and you made me a better man. Over the",
]
assert decoded_outputs == EXPECTED_OUTPUT
```

## GlmAsrEncoderConfig[[transformers.GlmAsrEncoderConfig]]

#### transformers.GlmAsrEncoderConfig[[transformers.GlmAsrEncoderConfig]]

```python
transformers.GlmAsrEncoderConfig(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, is_encoder_decoder: bool = False, 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, hidden_size: int = 1280, intermediate_size: int = 5120, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 20, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'gelu', max_position_embeddings: int = 1500, initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None, attention_dropout: float | int = 0.0, num_mel_bins: int = 128)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/configuration_glmasr.py#L25)

**Parameter:**

hidden_size (`int`, *opsional*, defaultnya `1280`) : Dimensi dari representasi tersembunyi.

intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `5120`) : Dimensi dari representasi MLP.

num_hidden_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `32`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `20`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opsional*) : Ini adalah jumlah key_value heads yang harus digunakan untuk mengimplementasikan Grouped Query Attention. Jika `num_key_value_heads=num_attention_heads`, model akan menggunakan Multi Head Attention (MHA), jika `num_key_value_heads=1` model akan menggunakan Multi Query Attention (MQA), selain itu GQA yang digunakan. Saat mengonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam grup tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat [paper ini](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Jika tidak ditentukan, akan default ke `num_attention_heads`.

hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `gelu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya.

max_position_embeddings (`int`, *opsional*, defaultnya `1500`) : Panjang maksimum urutan yang mungkin akan digunakan dengan model ini.

initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.

rope_parameters (`dict`, *opsional*) : Kamus yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Kamus ini harus berisi nilai untuk `rope_theta` dan secara opsional parameter yang digunakan untuk penskalaan jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan `max_position_embeddings` yang lebih panjang.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.

num_mel_bins (`int`, *opsional*, defaultnya `128`) : Jumlah fitur mel yang digunakan per bingkai input. Seharusnya sesuai dengan nilai yang digunakan di kelas `AutoFeatureExtractor`.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari GlmAsrModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Glmasr berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [zai-org/GLM-ASR-Nano-2512](https://huggingface.co/zai-org/GLM-ASR-Nano-2512)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

```python
>>> from transformers import GlmAsrEncoderConfig, GlmAsrEncoder

>>> # Initializing a GlmAsrEncoderConfig
>>> configuration = GlmAsrEncoderConfig()

>>> # Initializing a GlmAsrEncoder (with random weights)
>>> model = GlmAsrEncoder(configuration)

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

## GlmAsrConfig[[transformers.GlmAsrConfig]]

#### transformers.GlmAsrConfig[[transformers.GlmAsrConfig]]

```python
transformers.GlmAsrConfig(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, is_encoder_decoder: bool = False, 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, audio_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, audio_token_id: int = 59260, projector_hidden_act: str = 'gelu', tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/configuration_glmasr.py#L66)

**Parameter:**

audio_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opsional*) : Objek config atau dictionary dari audio backbone.

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opsional*) : Objek config atau dictionary dari text backbone.

audio_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `59260`) : Indeks token audio yang digunakan sebagai placeholder untuk audio input.

projector_hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `gelu`) : Fungsi aktivasi yang digunakan oleh proyektor multimodal.

tie_word_embeddings (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah mengikat embedding bobot sesuai dengan pemetaan `tied_weights_keys` model.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari GlmAsrModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Glmasr berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [zai-org/GLM-ASR-Nano-2512](https://huggingface.co/zai-org/GLM-ASR-Nano-2512)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

```python
>>> from transformers import GlmAsrForConditionalGeneration, GlmAsrConfig

>>> # Initializing a glmasr configuration
>>> configuration = GlmAsrConfig()

>>> # Initializing a GLM-ASR-Nano-2512 model with random weights
>>> model = GlmAsrForConditionalGeneration(configuration)

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

## GlmAsrPreTrainedModel[[transformers.GlmAsrPreTrainedModel]]

#### transformers.GlmAsrPreTrainedModel[[transformers.GlmAsrPreTrainedModel]]

```python
transformers.GlmAsrPreTrainedModel(config: PreTrainedConfig, *inputs, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L264)

**Parameter:**

config ([PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.GlmAsrPreTrainedModel.forward]]

```python
forward(*args, **kwargs)
```

Nilai mock untuk jalur bertitik (misalnya `torch.float32`): rantai akses atribut, panggilan berperilaku sebagai dekorator pass-through, `repr` adalah jalur bertitik, dan penggunaannya sebagai kelas dasar menggantikan kelas dasar `type` polos (PEP 560 `__mro_entries__`), sehingga subclass asli tetap mempertahankan metaclass normal dan `inspect.signature` membaca `__init__` asli mereka, bukan milik mock.

## GlmAsrProcessor[[transformers.GlmAsrProcessor]]

#### transformers.GlmAsrProcessor[[transformers.GlmAsrProcessor]]

```python
transformers.GlmAsrProcessor(feature_extractor, tokenizer, chat_template = None, audio_token = '<|pad|>', default_transcription_prompt = 'Please transcribe this audio into text', max_audio_len = 655)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/processing_glmasr.py#L58)

**Parameter:**

feature_extractor (`WhisperFeatureExtractor`) : Ekstraktor fitur adalah input yang wajib.

tokenizer (`TokenizersBackend`) : Tokenizer adalah input yang wajib.

chat_template (`str`) : Template Jinja untuk mengonversi daftar pesan dalam chat menjadi string yang dapat ditokenisasi.

audio_token (`Optional[str]`, *opsional*, defaultnya `"<|pad|>`") : Token khusus yang digunakan untuk merepresentasikan input audio dalam template chat.

default_transcription_prompt (`str`, *opsional*, defaultnya `"Please transcribe this audio into text"`) : Prompt default yang digunakan untuk tugas transkripsi saat menerapkan permintaan transkripsi.

max_audio_len (`int`, *opsional*, default 655) : Panjang maksimum urutan audio dalam detik. Audio yang lebih panjang dari ini akan dipotong. 655 menghasilkan sekitar 8192 token, yang sesuai dengan panjang maksimum urutan model teks.

Membangun GlmAsrProcessor yang membungkus feature extractor dan tokenizer menjadi satu processor.

[GlmAsrProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrProcessor) menyediakan semua fungsionalitas dari [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/id/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) dan [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/id/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend). Lihat [~WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/id/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) dan [~TokenizersBackend](/docs/transformers/main/id/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) untuk informasi lebih lanjut.

#### __call__[[transformers.GlmAsrProcessor.__call__]]

```python
__call__(text: str | list[str], audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, output_labels: bool | None = False, **kwargs: *<class 'transformers.models.glmasr.processing_glmasr.GlmAsrProcessorKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/processing_glmasr.py#L85)

**Parameter:**

text (`Union[str, list[str]]`) : Urutan atau batch dari urutan yang akan dienkod. Setiap urutan dapat berupa string atau daftar string (string pretokenized). Jika Anda memasukkan input pretokenized, setel `is_split_into_words=True` untuk menghindari ambiguitas dengan input batched.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *opsional*) : Audio atau batch audio yang akan disiapkan. Setiap audio dapat berupa array NumPy atau tensor PyTorch. Jika berupa array NumPy/tensor PyTorch, setiap audio harus memiliki bentuk (C, T), di mana C adalah jumlah channel, dan T adalah panjang sampel audio.

output_labels (`bool`, *opsional*, default=False) : Apakah akan mengembalikan label untuk pelatihan.

return_tensors (`str` atau [TensorType](/docs/transformers/main/id/internal/file_utils#transformers.TensorType), *opsional*) : Jika diatur, akan mengembalikan tensor dari framework tertentu. Nilai yang dapat diterima adalah:  - `'pt'`: Mengembalikan objek `torch.Tensor` PyTorch. - `'np'`: Mengembalikan objek `np.ndarray` NumPy.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/id/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *opsional*) : Opsi pemrosesan tambahan untuk setiap modalitas (teks, gambar, video, audio). Parameter spesifik model tercantum di atas; lihat kelas TypedDict untuk daftar lengkap argumen yang didukung.

**Mengembalikan:** [BatchFeature](/docs/transformers/main/id/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature)

Kamus dengan teks yang ditokenisasi (`input_ids`, `attention_mask`) dan fitur audio (`input_features`, `input_features_mask`).

## GlmAsrEncoder[[transformers.GlmAsrEncoder]]

#### transformers.GlmAsrEncoder[[transformers.GlmAsrEncoder]]

```python
transformers.GlmAsrEncoder(config: GlmAsrEncoderConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L277)

#### forward[[transformers.GlmAsrEncoder.forward]]

```python
forward(input_features, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L300)

**Parameter:**

input_features (`` of shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`) : Tensor yang sesuai dengan fitur audio input. Fitur audio dapat diperoleh menggunakan [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/id/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor). Lihat [WhisperFeatureExtractor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor.__call__) untuk detailnya ([GlmAsrProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrProcessor) menggunakan [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/id/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) untuk memproses audio).

Metode forward dari [GlmAsrEncoder](/docs/transformers/main/id/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrEncoder) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

## GlmAsrModel[[transformers.GlmAsrModel]]

#### transformers.GlmAsrModel[[transformers.GlmAsrModel]]

```python
transformers.GlmAsrModel(config: GlmAsrConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L354)

**Parameter:**

config ([GlmAsrConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model GlmAsr yang terdiri dari encoder Whisper yang telah dihaluskan (fine-tuned), proyektor multi-modal, dan model bahasa Llama.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.GlmAsrModel.forward]]

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

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L424)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

input_features (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan fitur audio input. Fitur audio dapat diperoleh menggunakan [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/id/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor). Lihat [WhisperFeatureExtractor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor.__call__) untuk detailnya ([GlmAsrProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrProcessor) menggunakan [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/id/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) untuk memproses audio).

input_features_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, feature_sequence_length)`) : Mask untuk menghindari pelaksanaan perhatian pada indeks fitur padding.

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

**Mengembalikan:** `GlmAsrModelOutputWithPast` atau `tuple(torch.Tensor)`

A `GlmAsrModelOutputWithPast` atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([GlmAsrConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrConfig)) dan input.

Metode forward dari [GlmAsrModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrModel) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **audio_hidden_states** (`torch.Tensor`, *opsional*) -- Hidden states audio yang diproyeksikan.

## GlmAsrForConditionalGeneration[[transformers.GlmAsrForConditionalGeneration]]

#### transformers.GlmAsrForConditionalGeneration[[transformers.GlmAsrForConditionalGeneration]]

```python
transformers.GlmAsrForConditionalGeneration(config: GlmAsrConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L506)

**Parameter:**

config ([GlmAsrConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model GlmAsr yang terdiri dari encoder Whisper yang telah dihaluskan (fine-tuned), proyektor multi-modal, dan model bahasa Llama.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.GlmAsrForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/glmasr/modeling_glmasr.py#L519)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

input_features (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan fitur audio input. Fitur audio dapat diperoleh menggunakan [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/id/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor). Lihat [WhisperFeatureExtractor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor.__call__) untuk detailnya ([GlmAsrProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrProcessor) menggunakan [WhisperFeatureExtractor](/docs/transformers/main/id/model_doc/whisper#transformers.WhisperFeatureExtractor) untuk memproses audio).

input_features_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, feature_sequence_length)`) : Mask untuk menghindari pelaksanaan perhatian pada indeks fitur padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak dimask**, - 0 untuk token yang **dimask**.

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan. Indeks harus berada di `[0, ..., config.vocab_size]` atau -100 (lihat docstring `input_ids`). Token dengan indeks yang disetel ke `-100` diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label di `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opsional*, defaultnya `0`) : Jika berupa `int`, hitung logits untuk `logits_to_keep` token terakhir. Jika `0`, hitung logits untuk semua `input_ids` (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa `torch.Tensor`, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

**Mengembalikan:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) atau `tuple(torch.Tensor)`

[CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([GlmAsrConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrConfig)) dan input.

Metode forward dari [GlmAsrForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/id/model_doc/glmasr#transformers.GlmAsrForConditionalGeneration) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan saat `labels` disediakan) -- Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).
- **logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

Contoh:

```python
>>> from transformers import GlmAsrForConditionalGeneration, AutoProcessor

>>> model_id = "zai-org/GLM-ASR-Nano-2512"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
>>> model = GlmAsrForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, dtype="auto", device_map="auto")
>>> inputs = processor.apply_transcription_request("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/dummy-audio-samples/resolve/main/bcn_weather.mp3")

>>> inputs = inputs.to(model.device, dtype=model.dtype)

>>> outputs = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=500)

>>> decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)
>>> print(decoded_outputs)
```