# Blenderbot Small

Обратите внимание, что [BlenderbotSmallModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallModel) и [BlenderbotSmallForConditionalGeneration](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallForConditionalGeneration) используются только в сочетании с чекпоинтом [facebook/blenderbot-90M](https://huggingface.co/facebook/blenderbot-90M). Для более крупных чекпоинтов Blenderbot следует использовать [BlenderbotModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotModel) и [BlenderbotForConditionalGeneration](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot#transformers.BlenderbotForConditionalGeneration).

## Обзор

Модель чат-бота Blender была предложена в статье [Recipes for building an open-domain chatbot](https://huggingface.co/papers/2004.13637) Stephen Roller, Emily Dinan, Naman Goyal, Da Ju, Mary Williamson, Yinhan Liu, Jing Xu, Myle Ott, Kurt Shuster, Eric M. Smith, Y-Lan Boureau, Jason Weston от 30 апреля 2020 года.

Аннотация к статье следующая:

*Создание чат-ботов для открытой области — сложная задача в области исследований машинного обучения. Хотя предыдущие работы показали, что масштабирование нейронных моделей по числу параметров и размеру данных, на которых они обучаются, приводит к улучшению результатов, мы демонстрируем, что для высокоэффективного чат-бота важны и другие факторы. Хороший диалог требует набора навыков, которые опытный собеседник гармонично сочетает: предлагать интересные темы для разговора и слушать собеседника, а также уместно проявлять знания, эмпатию и индивидуальность, сохраняя при этом последовательный образ. Мы показываем, что модели большого масштаба способны освоить эти навыки при наличии подходящих данных для обучения и выбора стратегии генерации. Мы создали варианты этих рецептов на моделях с 90 млн, 2,7 млрд и 9,4 млрд параметров и сделали наши модели и код общедоступными. Оценки, выполненные людьми, показывают, что наши лучшие модели превосходят существующие подходы в многоходовом диалоге по показателям вовлечённости и естественности. Затем мы обсуждаем ограничения данной работы, анализируя случаи неудач наших моделей.*

Эта модель была предоставлена пользователем [patrickvonplaten](https://huggingface.co/patrickvonplaten). Код авторов можно найти [здесь](https://github.com/facebookresearch/ParlAI).

## Советы по использованию

Blenderbot Small — это модель с абсолютными позиционными эмбеддингами, поэтому обычно рекомендуется дополнять входные данные справа, а не слева.

## Ресурсы

- [Руководство по задаче каузального языкового моделирования](../tasks/language_modeling)
- [Руководство по задаче перевода](../tasks/translation)
- [Руководство по задаче суммаризации](../tasks/summarization)

## BlenderbotSmallConfig[[transformers.BlenderbotSmallConfig]]

#### transformers.BlenderbotSmallConfig[[transformers.BlenderbotSmallConfig]]

```python
transformers.BlenderbotSmallConfig(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 = 512, encoder_layers: int = 8, encoder_ffn_dim: int = 2048, encoder_attention_heads: int = 16, decoder_layers: int = 8, decoder_ffn_dim: int = 2048, 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 = 512, dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.0, activation_dropout: float | int = 0.0, init_std: float = 0.02, decoder_start_token_id: int | None = 1, scale_embedding: bool = False, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, forced_eos_token_id: int | list[int] | None = 2, is_decoder: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/blenderbot_small/configuration_blenderbot_small.py#L24)

**Параметры:**

is_encoder_decoder (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Используется ли модель в качестве энкодера/декодера.

vocab_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `50265`) : Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в `input_ids`.

max_position_embeddings (`int`, *необязательный*, по умолчанию `512`) : Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться данная модель.

encoder_layers (`int`, *optional*, по умолчанию `8`) : Количество скрытых слоев в кодере Transformer. Если не задано, будет использовано то же значение, что и у `num_layers`.

encoder_ffn_dim (`int`, *optional*, по умолчанию `2048`) : Размерность «промежуточного» (часто называемого feed-forward) слоя в энкодере.

encoder_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `16`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в кодере Transformer.

decoder_layers (`int`, *optional*, по умолчанию `8`) : Количество скрытых слоев в декодере Transformer. Если не задано, будет использовано то же значение, что и у `num_layers`.

decoder_ffn_dim (`int`, *необязательный*, по умолчанию `2048`) : Размерность «промежуточного» (часто называемого feed-forward) слоя в декодере.

decoder_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `16`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в декодере Transformer.

encoder_layerdrop (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Вероятность LayerDrop для энкодера. Подробнее см. в [статье о LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556).

decoder_layerdrop (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Вероятность LayerDrop для декодера. Подробнее см. в [статье о LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556).

use_cache (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Следует ли модели возвращать последние значения внимания key/values (не используется во всех моделях). Актуально только при `config.is_decoder=True` или если модель является генеративной моделью только с декодером.

activation_function (`str`, *необязательный*, по умолчанию `gelu`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и т. д.

d_model (`int`, *необязательный*, по умолчанию `512`) : Размер слоев кодировщика и пулера.

dropout (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.1`) : Доля для всех слоёв dropout.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Коэффициент dropout для вероятностей внимания.

activation_dropout (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Коэффициент dropout для активаций внутри полносвязного слоя.

init_std (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.02`) : Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех матриц весов.

decoder_start_token_id (`int`, *optional*, по умолчанию `1`) : Если модель с энкодером-декодером начинает декодирование с токена, отличного от `bos`, идентификатор этого токена.

scale_embedding (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Указывает, следует ли масштабировать эмбеддинги, деля их на sqrt(d_model).

pad_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Идентификатор токена, используемый для выравнивания в словаре.

bos_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1`) : Идентификатор токена, используемый для обозначения начала потока в словаре.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*, по умолчанию `2`) : Идентификатор токена, используемого для обозначения конца потока в словаре.

forced_eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*, по умолчанию `2`) : Идентификатор токена, который принудительно используется как последний сгенерированный токен при достижении `max_length`. Обычно устанавливается в `eos_token_id`.

is_decoder (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Указывает, используется ли модель в качестве декодера. Если `False`, модель используется как энкодер.

tie_word_embeddings (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Связывать ли веса эмбеддингов согласно отображению `tied_weights_keys` модели.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Blenderbot Small. Он используется для создания модели Blenderbot Small в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [facebook/blenderbot_small-90M](https://huggingface.co/facebook/blenderbot_small-90M)

Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig).

Пример:

```python
>>> from transformers import BlenderbotSmallConfig, BlenderbotSmallModel

>>> # Initializing a BlenderbotSmall facebook/blenderbot_small-90M style configuration
>>> configuration = BlenderbotSmallConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the facebook/blenderbot_small-90M style configuration
>>> model = BlenderbotSmallModel(configuration)

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

## BlenderbotSmallTokenizer[[transformers.BlenderbotSmallTokenizer]]

#### transformers.BlenderbotSmallTokenizer[[transformers.BlenderbotSmallTokenizer]]

```python
transformers.BlenderbotSmallTokenizer(vocab_file, merges_file, bos_token = '__start__', eos_token = '__end__', unk_token = '__unk__', pad_token = '__null__', **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/blenderbot_small/tokenization_blenderbot_small.py#L51)

**Параметры:**

vocab_file (`str`) : Файл, содержащий словарь.

merges_file (`str`) : Путь к файлу слияний.

bos_token (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"__start__"`) : Токен начала предложения.

eos_token (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"__end__"`) : Токен конца предложения.

unk_token (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"__unk__"`) : Неизвестный токен. Токен, отсутствующий в словаре, не может быть преобразован в идентификатор, поэтому вместо него устанавливается этот токен.

pad_token (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"__null__"`) : Токен, используемый для выравнивания (padding), например, при пакетной обработке последовательностей разной длины.

kwargs (*необязательный*) : Дополнительные аргументы с ключами, передаваемые в [PreTrainedTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/tokenizer#transformers.PythonBackend)

Создаёт токенизатор Blenderbot-90M на основе BPE (Byte-Pair-Encoding)

Этот токенизатор наследуется от [PreTrainedTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/tokenizer#transformers.PythonBackend), который содержит большинство основных методов. За дополнительной информацией о методах следует обращаться к суперклассу.

#### get_special_tokens_mask[[transformers.BlenderbotSmallTokenizer.get_special_tokens_mask]]

```python
get_special_tokens_mask(token_ids_0: list, token_ids_1: list | None = None, already_has_special_tokens: bool = False)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/tokenization_python.py#L972)

**Параметры:**

token_ids_0 (`list[int]`) : Список идентификаторов первой последовательности.

token_ids_1 (`list[int]`, *необязательный*) : Список идентификаторов второй последовательности.

already_has_special_tokens (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Указывает, является ли список токенов уже отформатированным со специальными токенами для модели.

**Возвращаемое значение:** список целых чисел в диапазоне [0, 1]

1 для специального токена, 0 для токена последовательности.

Получает идентификаторы последовательностей из списка токенов, в который не добавлены специальные токены. Этот метод вызывается при добавлении специальных токенов с помощью методов `prepare_for_model` или `encode_plus` токенизатора.

Этот метод динамически формирует маску специальных токенов на основе `special_tokens_pattern` токенизатора:
- `"none"`: без специальных токенов (по умолчанию, возвращает все нули)
- `"cls_sep"`: [CLS] seq0 [SEP] или [CLS] seq0 [SEP] seq1 [SEP]
- `"eos"`: seq0 [EOS] или seq0 [EOS] seq1 [EOS]
- `"bos"`: [BOS] seq0 или [BOS] seq0 [BOS] seq1
- `"bos_eos"`: [BOS] seq0 [EOS] или [BOS] seq0 [EOS] seq1 [EOS]
- `"cls_double_sep"`: [CLS] seq0 [SEP] или [CLS] seq0 [SEP] [SEP] seq1 [SEP]
- `"prefix_suffix"`: `<prefix_tokens> seq0 [seq1] <suffix_tokens>`

#### save_vocabulary[[transformers.BlenderbotSmallTokenizer.save_vocabulary]]

```python
save_vocabulary(save_directory: str, filename_prefix: str | None = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/blenderbot_small/tokenization_blenderbot_small.py#L192)

## BlenderbotSmallModel[[transformers.BlenderbotSmallModel]]

#### transformers.BlenderbotSmallModel[[transformers.BlenderbotSmallModel]]

```python
transformers.BlenderbotSmallModel(config: BlenderbotSmallConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/blenderbot_small/modeling_blenderbot_small.py#L611)

**Параметры:**

config ([BlenderbotSmallConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель Blenderbot Small, выводящая необработанные скрытые состояния без какого-либо специализированного слоя наверху.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.BlenderbotSmallModel.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, 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, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/blenderbot_small/modeling_blenderbot_small.py#L637)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, target_sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности декодера в словаре. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы декодера?](../glossary#decoder-input-ids) BlenderbotSmall использует `bos_token_id` в качестве начального токена для генерации `decoder_input_ids`. Если используется `past_key_values`, необязательно вводить только последние `decoder_input_ids` (см. `past_key_values`).

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, target_sequence_length)`, *необязательный*) : Поведение по умолчанию: генерировать тензор, игнорирующий токены заполнения в `decoder_input_ids`. Маска причинности также будет использоваться по умолчанию.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`, *необязательный*) : Кортеж, состоящий из (`last_hidden_state`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `last_hidden_state` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) представляет собой последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя кодировщика. Используется в кросс-внимании декодера.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `decoder_input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Если используется `past_key_values`, по желанию на вход нужно передавать только последние `decoder_inputs_embeds` (см. `past_key_values`). Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `decoder_input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это делает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. Если `decoder_input_ids` и `decoder_inputs_embeds` не заданы, `decoder_inputs_embeds` принимает значение `inputs_embeds`.

use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`).

**Возвращает:** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) или кортеж из `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([BlenderbotSmallConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallConfig)) и входных данных.

Метод forward модели [BlenderbotSmallModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallModel) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя декодера модели.

  Если используется `past_key_values`, выводится только последнее скрытое состояние последовательностей формы `(batch_size, 1, hidden_size)`.
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или при `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или при `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода эмбеддингов, если у модели есть слой эмбеддингов, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния декодера на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального эмбеддинга.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или когда `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания декодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) — Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания кросс-внимания декодера, после применения softmax к вниманию, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или при `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния энкодера на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального эмбеддинга.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания энкодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

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

>>> model = BlenderbotSmallModel.from_pretrained("facebook/blenderbot_small-90M")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot_small-90M")

>>> inputs = tokenizer("Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt")
>>> decoder_inputs = tokenizer("Studies show that", return_tensors="pt")  # Batch size 1
>>> outputs = model(input_ids=inputs.input_ids, decoder_input_ids=decoder_inputs.input_ids)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 3, 512]
```

## BlenderbotSmallForConditionalGeneration[[transformers.BlenderbotSmallForConditionalGeneration]]

#### transformers.BlenderbotSmallForConditionalGeneration[[transformers.BlenderbotSmallForConditionalGeneration]]

```python
transformers.BlenderbotSmallForConditionalGeneration(config: BlenderbotSmallConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/blenderbot_small/modeling_blenderbot_small.py#L727)

**Параметры:**

config ([BlenderbotSmallConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель BlenderbotSmall с головой для моделирования языка. Может использоваться для суммаризации.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.BlenderbotSmallForConditionalGeneration.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, 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, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/blenderbot_small/modeling_blenderbot_small.py#L759)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, target_sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности декодера в словаре. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы декодера?](../glossary#decoder-input-ids) BlenderbotSmall использует `bos_token_id` в качестве начального токена для генерации `decoder_input_ids`. Если используется `past_key_values`, необязательно вводить только последние `decoder_input_ids` (см. `past_key_values`).

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, target_sequence_length)`, *необязательный*) : Поведение по умолчанию: генерировать тензор, игнорирующий токены заполнения в `decoder_input_ids`. Маска причинности также будет использоваться по умолчанию.

encoder_outputs (`list[torch.Tensor]`, *необязательный*) : Кортеж, состоящий из (`last_hidden_state`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `last_hidden_state` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) представляет собой последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя кодировщика. Используется в кросс-внимании декодера.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `decoder_input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Если используется `past_key_values`, по желанию на вход нужно передавать только последние `decoder_inputs_embeds` (см. `past_key_values`). Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `decoder_input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это делает внутренняя матрица поиска встраиваний модели. Если `decoder_input_ids` и `decoder_inputs_embeds` не заданы, `decoder_inputs_embeds` принимает значение `inputs_embeds`.

labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]` или равняться -100 (см. docstring `input_ids`). Токены с индексами, установленными в `-100`, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`).

**Возвращает:** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) или кортеж из `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([BlenderbotSmallConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallConfig)) и входных данных.

Метод forward класса [BlenderbotSmallForConditionalGeneration](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallForConditionalGeneration) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потеря языковой модели.
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или при `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования.
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или при `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода эмбеддингов, если у модели есть слой эмбеддингов, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния декодера на выходе каждого слоя, а также выходные значения начального слоя встраивания.
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или когда `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания декодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) — Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания кросс-внимания декодера, после применения softmax к вниманию, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или при `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния кодировщика на выходе каждого слоя, а также выходные значения начального слоя встраиваний.
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания энкодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример диалога:

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

>>> mname = "facebook/blenderbot_small-90M"
>>> model = BlenderbotSmallForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mname)
>>> UTTERANCE = "My friends are cool but they eat too many carbs."
>>> print("Human: ", UTTERANCE)
Human:  My friends are cool but they eat too many carbs.

>>> inputs = tokenizer([UTTERANCE], return_tensors="pt")
>>> reply_ids = model.generate(**inputs)
>>> print("Bot: ", tokenizer.batch_decode(reply_ids, skip_special_tokens=True)[0])
Bot:  what kind of carbs do they eat? i don't know much about carbs.

>>> REPLY = "I'm not sure"
>>> print("Human: ", REPLY)
Human: I'm not sure

>>> NEXT_UTTERANCE = (
...     "My friends are cool but they eat too many carbs.__end__ __start__what kind of carbs do they eat? "
...     "i don't know much about carbs__end__ "
...     "__start__ I'm not sure."
... )
>>> inputs = tokenizer([NEXT_UTTERANCE], return_tensors="pt")
>>> next_reply_ids = model.generate(**inputs)
>>> print("Bot: ", tokenizer.batch_decode(next_reply_ids, skip_special_tokens=True)[0])
Bot:  they eat a lot of carbs. carbs are high in fat, protein, and fats.
```

## BlenderbotSmallForCausalLM[[transformers.BlenderbotSmallForCausalLM]]

#### transformers.BlenderbotSmallForCausalLM[[transformers.BlenderbotSmallForCausalLM]]

```python
transformers.BlenderbotSmallForCausalLM(config: BlenderbotSmallConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/blenderbot_small/modeling_blenderbot_small.py#L884)

#### forward[[transformers.BlenderbotSmallForCausalLM.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'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/blenderbot_small/modeling_blenderbot_small.py#L906)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) : Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя кодировщика. Используется в кросс-внимании, если модель настроена как декодер.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отступов во входных данных кодировщика. Эта маска используется в кросс-внимании, если модель настроена как декодер. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *необязательный*) : Предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках само-внимания и кросс-внимания), которые можно использовать для ускорения последовательного декодирования. Обычно это `past_key_values`, возвращаемые моделью на предыдущем этапе декодирования, когда `use_cache=True` или `config.use_cache=True`. В качестве входного значения допускается только экземпляр [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache), см. наше [руководство по kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Если `past_key_values` не переданы, по умолчанию будет инициализирован [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache). Модель будет выводить тот же формат кэша, который был передан на вход. Если используются `past_key_values`, ожидается, что пользователь передаст только необработанные `input_ids` (те, для которых не заданы их прошлые состояния ключей и значений в этой модели) с формой `(batch_size, unprocessed_length)` вместо всех `input_ids` с формой `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Метки для вычисления функции потерь языковой модели. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]` или равняться -100 (см. docstring для `input_ids`). Токены с индексами, установленными в `-100`, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне `[0, ..., config.vocab_size]`. Метки **не сдвигаются** внутри модели. `labels[..., i]` является целевым значением для `logits[..., i, :]`, поэтому для предсказания следующего токена метки должны уже быть сдвинуты на одну позицию влево относительно `input_ids`.

use_cache (`bool`, *необязательный*) : Если установлено в `True`, состояния ключей и значений `past_key_values` возвращаются и могут использоваться для ускорения декодирования (см. `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Если передано значение типа `int`, вычисляются logits для последних `logits_to_keep` токенов. Если передано `0`, logits вычисляются для всех `input_ids` (специальный случай). Для генерации нужны logits только последнего токена, и вычисление их только для этого токена позволяет сэкономить память, что становится весьма значимым для длинных последовательностей или большого размера словаря. Если передано значение типа `torch.Tensor`, оно должно быть одномерным и соответствовать индексам, которые нужно сохранить в измерении длины последовательности. Это полезно при использовании упакованного формата тензоров (одно измерение для batch и длины последовательности).

**Возвращает:** [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([BlenderbotSmallConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallConfig)) и входных данных.

Метод forward класса [BlenderbotSmallForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/blenderbot-small#transformers.BlenderbotSmallForCausalLM) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потеря языковой модели (для предсказания следующего токена).
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) — Оценки предсказаний языковой модели (оценки для каждого токена словаря до применения SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) — Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса кросс-внимания после softmax-функции внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.
- **past_key_values** (`Cache`, *необязательный*, возвращается при передаче `use_cache=True` или когда `config.use_cache=True`) -- это экземпляр [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/generation_utils#transformers.Cache). Подробнее см. в нашем [руководстве по кэшированию kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Содержит предварительно вычисленные скрытые состояния (ключи и значения в блоках внимания), которые можно использовать (см. вход `past_key_values`) для ускорения последовательного декодирования.

Пример:

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

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/blenderbot_small-90M")
>>> model = BlenderbotSmallForCausalLM.from_pretrained("facebook/blenderbot_small-90M")
>>> 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
```