Transformers 4.37 中文文档（二十三）（4）

Transformers 4.37 中文文档（二十三）（3）https://developer.aliyun.com/article/1563764

BigBirdForQuestionAnswering

class transformers.BigBirdForQuestionAnswering

< source >

( config add_pooling_layer = False )

参数

• config (BigBirdConfig) — 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

BigBird 模型，在顶部带有一个用于提取问题回答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出的顶部有线性层，用于计算 span start logits 和 span end logits）。

此模型是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

forward

< source >

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None question_lengths: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None start_positions: Optional = None end_positions: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.models.big_bird.modeling_big_bird.BigBirdForQuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

• input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选择在 [0, 1] 中：

• 1 代表未被遮蔽的标记，
  
• 0 代表被遮蔽的标记。
  

• 什么是注意力掩码？
  
• token_type_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引选择在 [0, 1] 中：

• 0 对应于 句子 A 标记，
  
• 1 对应于 句子 B 标记。
  

• 什么是标记类型 ID？
  
• position_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围 [0, config.max_position_embeddings - 1] 中选择。
  什么是位置 ID？
  
• head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选择在 [0, 1] 中：

• 1 表示头部未被遮蔽，
  
• 0 表示头部被遮蔽。
  

• inputs_embeds（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，可选）— 可选地，您可以直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为关联向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵。
  
• output_attentions（bool，可选）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。
  
• output_hidden_states（bool，可选）— 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。
  
• return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
  
• start_positions（形状为(batch_size,)的torch.LongTensor，可选）— 用于计算标记分类损失的标记范围开始位置的位置（索引）。位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。
  
• end_positions（形状为(batch_size,)的torch.LongTensor，可选）— 用于计算标记范围结束位置的位置（索引）的标签，以计算标记分类损失。位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。序列外的位置不会被考虑在内以计算损失。
  

返回

transformers.models.big_bird.modeling_big_bird.BigBirdForQuestionAnsweringModelOutput或tuple(torch.FloatTensor)

一个transformers.models.big_bird.modeling_big_bird.BigBirdForQuestionAnsweringModelOutput或一个torch.FloatTensor元组（如果传递了return_dict=False或当config.return_dict=False时）包含根据配置（BigBirdConfig）和输入的各种元素。

• loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 总跨度提取损失是开始和结束位置的交叉熵之和。
  
• start_logits（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor）— 跨度开始分数（SoftMax 之前）。
  
• end_logits（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor）— 跨度结束分数（SoftMax 之前）。
  
• pooler_output（形状为(batch_size, 1)的torch.FloatTensor）— 来自 BigBigModel 的池化器输出
  
• hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出）。
  模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  
• attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
  在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  

BigBirdForQuestionAnswering 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例：

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, BigBirdForQuestionAnswering
>>> from datasets import load_dataset
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> model = BigBirdForQuestionAnswering.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> squad_ds = load_dataset("squad_v2", split="train")
>>> # select random article and question
>>> LONG_ARTICLE = squad_ds[81514]["context"]
>>> QUESTION = squad_ds[81514]["question"]
>>> QUESTION
'During daytime how high can the temperatures reach?'
>>> inputs = tokenizer(QUESTION, LONG_ARTICLE, return_tensors="pt")
>>> # long article and question input
>>> list(inputs["input_ids"].shape)
[1, 929]
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)
>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()
>>> predict_answer_token_ids = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> predict_answer_token = tokenizer.decode(predict_answer_token_ids)

>>> target_start_index, target_end_index = torch.tensor([130]), torch.tensor([132])
>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss

JAXHide JAX 内容

FlaxBigBirdModel

class transformers.FlaxBigBirdModel

<来源>

( config: BigBirdConfig input_shape: Optional = None seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )

参数

• config (BigBirdConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
  
• dtype (jax.numpy.dtype，可选，默认为 jax.numpy.float32) — 计算的数据类型。可以是 jax.numpy.float32、jax.numpy.float16（在 GPU 上）和 jax.numpy.bfloat16（在 TPU 上）之一。
  这可以用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推断。如果指定了 dtype，则所有计算将使用给定的 dtype 执行。
  请注意，这仅指定计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。
  如果您希望更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16() 和 to_bf16()。
  

裸的 BigBird 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。

此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。查看超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（例如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。

此模型还是一个 flax.linen.Module 子类。将其用作常规的 Flax linen 模块，并参考 Flax 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。

最后，此模型支持 JAX 的固有特性，例如：

• 即时 (JIT) 编译
  
• 自动微分
  
• 向量化
  
• 并行化
  

__call__

<来源>

( input_ids attention_mask = None token_type_ids = None position_ids = None head_mask = None encoder_hidden_states = None encoder_attention_mask = None params: dict = None dropout_rng: Optional = None indices_rng: Optional = None train: bool = False output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None past_key_values: dict = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)

参数

• input_ids (numpy.ndarray，形状为 (batch_size, sequence_length)） — 输入序列标记在词汇表中的索引。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。查看 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call() 获取详细信息。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask (numpy.ndarray，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选在 [0, 1]：

• 1 表示未被掩盖的标记，
  
• 0 表示被掩盖的标记。
  

• 什么是注意力掩码？
  
• token_type_ids (numpy.ndarray，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引选在 [0, 1]：

• 0 对应于一个 句子 A 标记，
  
• 1 对应于一个 句子 B 标记。
  

• 什么是标记类型 ID？
  
• position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。
  
• head_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）-- 用于使注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选择在[0, 1]`中：

• 1 表示头部未被遮罩，
  
• 0 表示头部被遮罩。
  

• return_dict（bool，可选）- 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
  

返回

transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或tuple(torch.FloatTensor)

transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递了return_dict=False或config.return_dict=False时）包含根据配置（BigBirdConfig）和输入的不同元素。

• last_hidden_state（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray）- 模型最后一层的隐藏状态序列。
  
• pooler_output（形状为(batch_size, hidden_size)的jnp.ndarray）- 序列第一个标记的最后一层隐藏状态（分类标记）经过线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。
  
• hidden_states（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- jnp.ndarray元组（一个用于嵌入输出，一个用于每个层的输出）的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。
  模型在每一层的输出隐藏状态以及初始嵌入输出。
  
• attentions（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- jnp.ndarray元组（每个层一个）的形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。
  注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  

FlaxBigBirdPreTrainedModel的前向方法重写了__call__特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是在此处调用，因为前者会负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxBigBirdModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> model = FlaxBigBirdModel.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="jax")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

FlaxBigBirdForPreTraining

class transformers.FlaxBigBirdForPreTraining

< source >

( config: BigBirdConfig input_shape: Optional = None seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )

参数

• config（BigBirdConfig）- 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。
  
• dtype（jax.numpy.dtype，可选，默认为jax.numpy.float32）- 计算的数据类型。可以是jax.numpy.float32、jax.numpy.float16（在 GPU 上）和jax.numpy.bfloat16（在 TPU 上）之一。
  这可以用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推断。如果指定了dtype，则所有计算将使用给定的dtype执行。
  请注意，这仅指定计算的 dtype，不影响模型参数的 dtype。
  如果要更改模型参数的 dtype，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。
  

BigBird 模型在预训练期间顶部有两个头部：一个“掩码语言建模”头部和一个“下一个句子预测（分类）”头部。

这个模型继承自 FlaxPreTrainedModel。检查超类文档，了解库为其所有模型实现的通用方法（如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。

这个模型也是一个flax.linen.Module子类。将其用作常规的 Flax 亚麻模块，并参考 Flax 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。

最后，这个模型支持 JAX 的固有特性，如：

• 即时（JIT）编译
  
• 自动微分
  
• 矢量化
  
• 并行化
  

__call__

<来源>

( input_ids attention_mask = None token_type_ids = None position_ids = None head_mask = None encoder_hidden_states = None encoder_attention_mask = None params: dict = None dropout_rng: Optional = None indices_rng: Optional = None train: bool = False output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None past_key_values: dict = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.models.big_bird.modeling_flax_big_bird.FlaxBigBirdForPreTrainingOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

• input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray）- 词汇表中输入序列标记的索引。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：

• 1 表示未被“掩码”的令牌，
  
• 0 表示被“掩码”的令牌。
  

• 什么是注意力掩码？
  
• token_type_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 段令牌索引，用于指示输入的第一部分和第二部分。索引在[0, 1]中选择：

• 0 对应于句子 A令牌，
  
• 1 对应于句子 B令牌。
  

• 什么是令牌类型 ID？
  
• position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 位置嵌入中每个输入序列标记的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。
  
• head_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 用于使注意力模块的选定头部无效的掩码。掩码值在[0, 1]`中选择：

• 1 表示头部未被“掩码”，
  
• 0 表示头部是“掩码”。
  

• return_dict（bool，可选）- 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
  

返回

transformers.models.big_bird.modeling_flax_big_bird.FlaxBigBirdForPreTrainingOutput或tuple(torch.FloatTensor)

一个transformers.models.big_bird.modeling_flax_big_bird.FlaxBigBirdForPreTrainingOutput或一个torch.FloatTensor元组（如果传递了return_dict=False或config.return_dict=False）包含根据配置（BigBirdConfig）和输入的各种元素。

• prediction_logits（形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的jnp.ndarray）—语言建模头部的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  
• seq_relationship_logits（形状为(batch_size, 2)的jnp.ndarray）—下一个序列预测（分类）头部的预测分数（SoftMax 之前的 True/False 连续性分数）。
  
• hidden_states（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）—形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入的输出+一个用于每一层的输出）。
  模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  
• attentions（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）—形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。
  在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  

FlaxBigBirdPreTrainedModel的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxBigBirdForPreTraining
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> model = FlaxBigBirdForPreTraining.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="np")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> prediction_logits = outputs.prediction_logits
>>> seq_relationship_logits = outputs.seq_relationship_logits

FlaxBigBirdForCausalLM

class transformers.FlaxBigBirdForCausalLM

<来源>

( config: BigBirdConfig input_shape: Optional = None seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )

参数

• config（BigBirdConfig）—具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。
  
• dtype（jax.numpy.dtype，可选，默认为jax.numpy.float32）—计算的数据类型。可以是jax.numpy.float32、jax.numpy.float16（在 GPU 上）和jax.numpy.bfloat16（在 TPU 上）之一。
  这可以用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推断。如果指定了 dtype，所有计算将使用给定的 dtype 执行。
  请注意，这仅指定计算的 dtype，不影响模型参数的 dtype。
  如果您希望更改模型参数的 dtype，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。
  

BigBird 模型顶部带有语言建模头部（隐藏状态输出的线性层），例如用于自回归任务。

此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。检查超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（例如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。

此模型也是flax.linen.Module的子类。将其用作常规的 Flax linen 模块，并参考 Flax 文档以获取有关一般用法和行为的所有信息。

最后，该模型支持 JAX 的固有特性，例如：

• 即时编译 (JIT)
  
• 自动微分
  
• 向量化
  
• 并行化
  

__call__

<来源>

( input_ids attention_mask = None token_type_ids = None position_ids = None head_mask = None encoder_hidden_states = None encoder_attention_mask = None params: dict = None dropout_rng: Optional = None indices_rng: Optional = None train: bool = False output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None past_key_values: dict = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.FloatTensor)

参数

• input_ids (numpy.ndarray of shape (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask (numpy.ndarray of shape (batch_size, sequence_length), 可选) — 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选择在 [0, 1]：

• 1 用于未被掩盖的标记，
  
• 0 用于被掩盖的标记。
  

• 什么是注意力掩码？
  
• token_type_ids (numpy.ndarray of shape (batch_size, sequence_length), 可选) — 指示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。索引选择在 [0, 1]：

• 0 对应于 句子 A 标记，
  
• 1 对应于 句子 B 标记。
  

• 什么是标记类型 ID？
  
• position_ids (numpy.ndarray of shape (batch_size, sequence_length), 可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围为 [0, config.max_position_embeddings - 1]。
  
• head_mask (numpy.ndarray of shape (batch_size, sequence_length), 可选) -- 用于使注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选择在 [0, 1]`：

• 1 表示头部未被掩盖，
  
• 0 表示头部被掩盖。
  

• return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
  

返回

transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时）包含根据配置（BigBirdConfig）和输入的不同元素。

• logits (jnp.ndarray of shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  
• hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传递了 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 jnp.ndarray 元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出）。
  模型在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  
• attentions（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。
  注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  
• cross_attentions（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。
  交叉注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  
• past_key_values（tuple(tuple(jnp.ndarray))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回） — 长度为config.n_layers的jnp.ndarray元组的元组，每个元组包含自注意力和交叉注意力层的缓存键、值状态。仅在config.is_decoder = True时相关。
  包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参阅past_key_values输入）。
  

FlaxBigBirdPreTrainedModel的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxBigBirdForCausalLM
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> model = FlaxBigBirdForCausalLM.from_pretrained("google/bigbird-roberta-base")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="np")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> # retrieve logts for next token
>>> next_token_logits = outputs.logits[:, -1]

Transformers 4.37 中文文档（二十三）（5）https://developer.aliyun.com/article/1563767