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GlmAsr

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Este modelo foi contribuído para o Hugging Face Transformers em 2025-12-24.

GlmAsr

Visão geral

GLM-ASR-Nano-2512 é um modelo robusto de reconhecimento de fala de código aberto com 1,5 bilhões de parâmetros. Projetado para a complexidade do mundo real, ele supera o OpenAI Whisper V3 em vários benchmarks, mantendo um tamanho compacto.

As principais funcionalidades incluem:

  • Suporte excepcional a dialetos Além do mandarim e do inglês padrão, o modelo é altamente otimizado para cantonês (粤语) e outros dialetos, preenchendo efetivamente a lacuna no reconhecimento de fala dialetal.

  • Robustez para fala de baixo volume Treinado especificamente para cenários de “Whisper/Quiet Speech”. Captura e transcreve com precisão áudio de volume extremamente baixo, que modelos tradicionais frequentemente perdem.

  • Desempenho SOTA Alcança a menor taxa de erro média (4,10) entre modelos open-source comparáveis, demonstrando vantagens significativas em benchmarks em chinês (Wenet Meeting, Aishell-1, etc.).

Este modelo foi contribuído por Eustache Le Bihan e Yuxuan Zhang. Você pode verificar o model card para mais detalhes e nosso repositório no GitHub.

Uso

Uso básico

AutoModel
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)

Uso avançado

O apply_transcription_request do processador é equivalente a usar o modelo de chat da seguinte maneira:

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)

Também é possível usar diretamente os arrays de áudio:

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)

Inferência em lote

Você pode processar vários arquivos de áudio de uma vez:

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

classe transformers.GlmAsrEncoderConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 1280intermediate_size: int = 5120num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 20num_key_value_heads: int | None = Nonehidden_act: str = 'gelu'max_position_embeddings: int = 1500initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = Noneattention_dropout: float | int = 0.0num_mel_bins: int = 128 )

Parâmetros

  • hidden_size (int, opcional, padrão 1280) — Dimensão das representações ocultas.
  • intermediate_size (int, opcional, padrão 5120) — Dimensão das representações do MLP.
  • num_hidden_layers (int, opcional, padrão 32) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, padrão 20) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opcional) — Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Se num_key_value_heads=num_attention_heads, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); se num_key_value_heads=1, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada grupo de cabeças de chave e valor deve ser construído por meio do meanpooling de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte este artigo. Se não for especificado, o valor padrão será num_attention_heads.
  • hidden_act (str, opcional, padrão gelu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • max_position_embeddings (int, opcional, padrão 1500) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado.
  • initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
  • rope_parameters (dict, opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para rope_theta e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com max_position_embeddings maiores.
  • attention_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
  • num_mel_bins (int, opcional, padrão 128) — Número de recursos mel usados por quadro de entrada. Deve corresponder ao valor utilizado na classe AutoFeatureExtractor.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um GlmAsrModel. Ela é usada para instanciar um modelo Glmasr de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do zai-org/GLM-ASR-Nano-2512

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

Exemplo:

>>> 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

classe transformers.GlmAsrConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Noneaudio_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneaudio_token_id: int = 59260projector_hidden_act: str = 'gelu'tie_word_embeddings: bool = True )

Parâmetros

  • audio_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — O objeto de configuração ou dicionário do backbone de áudio.
  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — O objeto de configuração ou dicionário do backbone de texto.
  • audio_token_id (int, opcional, padrão 59260) — O índice do token de áudio usado como marcador para o áudio de entrada.
  • projector_hidden_act (str, opcional, padrão gelu) — A função de ativação usada pelo projetor multimodal.
  • tie_word_embeddings (bool, opcional, padrão True) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento tied_weights_keys do modelo.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um GlmAsrModel. Ela é usada para instanciar um modelo Glmasr de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do zai-org/GLM-ASR-Nano-2512

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

Exemplo:

>>> 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

classe transformers.GlmAsrPreTrainedModel

< >

( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )

Parâmetros

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

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

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

forward

( *args**kwargs )

Um valor simulado para um caminho pontilhado (por exemplo, torch.float32): cadeias de acesso a atributos, chamadas se comportam como decoradores de passagem, repr é o caminho pontilhado, e usá-lo como classe base substitui uma base de type simples (PEP 560 __mro_entries__), de modo que subclasses reais mantêm uma metaclass normal e inspect.signature lê o __init__ real delas, em vez do de um mock.

GlmAsrProcessor

classe transformers.GlmAsrProcessor

< >

( feature_extractortokenizerchat_template = Noneaudio_token = '<|pad|>'default_transcription_prompt = 'Please transcribe this audio into text'max_audio_len = 655 )

Parâmetros

  • feature_extractor (WhisperFeatureExtractor) — O extrator de recursos é uma entrada obrigatória.
  • tokenizer (TokenizersBackend) — O tokenizer é uma entrada obrigatória.
  • chat_template (str) — Um modelo Jinja para converter listas de mensagens em um chat em uma string tokenizável.
  • audio_token (Optional[str], opcional, padrão "<|pad|>") — Token especial usado para representar entradas de áudio no modelo de chat.
  • default_transcription_prompt (str, opcional, padrão "Please transcribe this audio into text") — Prompt padrão a ser usado em tarefas de transcrição ao aplicar solicitações de transcrição.
  • max_audio_len (int, opcional, padrão 655) — Comprimento máximo das sequências de áudio em segundos. Áudios mais longos que isso serão truncados. 655 corresponde a aproximadamente 8192 tokens, o que equivale ao comprimento máximo de sequência do modelo de texto.

Constrói um GlmAsrProcessor que encapsula um extrator de recursos e um tokenizador em um único processador.

GlmAsrProcessor oferece todas as funcionalidades de WhisperFeatureExtractor e TokenizersBackend. Consulte ~WhisperFeatureExtractor e ~TokenizersBackend para mais informações.

__call__

< >

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

Parâmetros

  • text (Union[str, list[str]]) — A sequência ou lote de sequências a ser codificada. Cada sequência pode ser uma string ou uma lista de strings (string pré-tokenizada). Se você passar uma entrada pré-tokenizada, defina is_split_into_words=True para evitar ambiguidade com entradas em lote.
  • audio (Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], opcional) — O áudio ou lote de áudios a ser preparado. Cada áudio pode ser um array NumPy ou um tensor PyTorch. No caso de um array NumPy/tensor PyTorch, cada áudio deve ter a forma (C, T), onde C é o número de canais e T é o comprimento de amostras do áudio.
  • output_labels (bool, opcional, padrão=False) — Se deve retornar rótulos para o treinamento.
  • return_tensors (str ou TensorType, opcional) — Se definido, retornará tensors de um framework específico. Os valores aceitos são:
    • 'pt': Retorna objetos torch.Tensor do PyTorch.
    • 'np': Retorna objetos np.ndarray do NumPy.
  • **kwargs (ProcessingKwargs, opcional) — Opções de processamento adicionais para cada modalidade (texto, imagens, vídeos, áudio). Os parâmetros específicos do modelo estão listados acima; consulte a classe TypedDict para a lista completa de argumentos suportados.

Retorna

BatchFeature

Um dicionário com texto tokenizado (input_ids, attention_mask) e recursos de áudio (input_features, input_features_mask).

GlmAsrEncoder

classe transformers.GlmAsrEncoder

< >

( config: GlmAsrEncoderConfig )

forward

< >

( input_features**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )

Parâmetros

O método forward de GlmAsrEncoder substitui o método especial __call__.

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

GlmAsrModel

classe transformers.GlmAsrModel

< >

( config: GlmAsrConfig )

Parâmetros

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

O modelo GlmAsr, que consiste em um codificador Whisper ajustado finamente, um projetor multimodal e um modelo de linguagem Llama.

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

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

forward

< >

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

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • input_features (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, feature_dim), opcional) — Os tensores correspondentes às características de áudio de entrada. As características de áudio podem ser obtidas usando WhisperFeatureExtractor. Consulte WhisperFeatureExtractor.call() para detalhes (GlmAsrProcessor usa WhisperFeatureExtractor para processar áudios).
  • input_features_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, feature_sequence_length)) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de recurso de preenchimento.
  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

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

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).

Retorna

GlmAsrModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

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

O método forward do GlmAsrModel substitui o método especial __call__.

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

  • audio_hidden_states (torch.Tensor, opcional) — Estados ocultos de áudio projetados.

GlmAsrForConditionalGeneration

classe transformers.GlmAsrForConditionalGeneration

< >

( config: GlmAsrConfig )

Parâmetros

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

O modelo GlmAsr, que consiste em um codificador Whisper ajustado finamente, um projetor multimodal e um modelo de linguagem Llama.

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

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

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinput_features: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinput_features_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.

    Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

    O que são IDs de entrada?

  • input_features (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, feature_dim), opcional) — Os tensores correspondentes às características de áudio de entrada. As características de áudio podem ser obtidas usando WhisperFeatureExtractor. Consulte WhisperFeatureExtractor.call() para detalhes (GlmAsrProcessor usa WhisperFeatureExtractor para processar áudios).
  • input_features_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, feature_sequence_length)) — Máscara para evitar a execução de atenção em índices de recursos de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.
  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
    • 1 para tokens que não estão mascarados,
    • 0 para tokens que estão mascarados.

    O que são máscaras de atenção?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].

    O que são IDs de posição?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

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

    Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em [0, ..., config.vocab_size] ou ser -100 (veja a docstring de input_ids). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão 0) — Se for um int, calcula os logits para os últimos logits_to_keep tokens. Se for 0, calcula os logits para todos os input_ids (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um torch.Tensor, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).

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CausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

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

O método forward de GlmAsrForConditionalGeneration substitui o método especial __call__.

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

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).

  • past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

    Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

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

Exemplo:

>>> 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)
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