Transformers 4.37 中文文档（五十七）（3）

Transformers 4.37 中文文档（五十七）（2）https://developer.aliyun.com/article/1565329

RoCBertForMultipleChoice

class transformers.RoCBertForMultipleChoice

< source >

( config )

参数

• config（RoCBertConfig](/docs/transformers/v4.37.2/en/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained)方法以加载模型权重。

RoCBert 模型在顶部具有多选分类头（在池化输出的顶部和 softmax 之上的线性层），例如用于 RocStories/SWAG 任务。此模型是 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。

forward

<来源>

( input_ids: Optional = None input_shape_ids: Optional = None input_pronunciation_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

• input_ids（形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)的torch.LongTensor）- 词汇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()。
  输入 ID 是什么？
  
• input_shape_ids（形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)的torch.LongTensor）- 形状词汇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()。
  输入 ID 是什么？
  
• input_pronunciation_ids（形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)的torch.LongTensor）- 发音词汇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()。
  输入 ID 是什么？
  
• attention_mask（形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选）- 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。选择的掩码值在[0, 1]中：

• 1 表示未被掩盖的标记，
  
• 对于被“掩盖”的标记为 0。
  

• 注意力掩码是什么？
  
• token_type_ids（形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 指示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。索引在[0, 1]中选择：

• 0 对应于句子 A标记，
  
• 1 对应于句子 B标记。
  

• 令牌类型 ID 是什么？
  
• position_ids（形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 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。
  位置 ID 是什么？
  
• head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor，可选）- 用于使自注意力模块中的选定头部失效的掩码。选择的掩码值在[0, 1]中：

• 1 表示头部未被掩盖，
  
• 0 表示头部被掩盖。
  

• inputs_embeds（形状为(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，可选）- 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
  
• 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，请参阅返回张量中的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，请参阅返回张量中的hidden_states。
  
• return_dict（bool，可选）— 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。
  
• labels（torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选）— 用于计算多项选择分类损失的标签。索引应在 [0, ..., num_choices-1] 范围内，其中 num_choices 是输入张量第二维的大小。（参见上面的 input_ids）
  

返回

transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 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（RoCBertConfig）和输入的不同元素。

• loss（torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回）— 分类损失。
  
• logits（torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, num_choices)）— num_choices 是输入张量的第二维。（参见上面的 input_ids）。
  SoftMax 之前的分类分数。
  
• 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。
  模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  
• 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。
  注意力权重经过注意力 SoftMax 后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  

RoCBertForMultipleChoice 的前向方法，覆盖了 __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，因为前者会处理运行前后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, RoCBertForMultipleChoice
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
>>> model = RoCBertForMultipleChoice.from_pretrained("weiweishi/roc-bert-base-zh")
>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0)  # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1
>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels)  # batch size is 1
>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits

RoCBertForTokenClassification

transformers.RoCBertForTokenClassification 类

< source >

( config )

参数

• config（RoCBertConfig）— 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。

RoCBert 模型，顶部带有一个标记分类头（隐藏状态输出的线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。此模型是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。

forward

< source >

( input_ids: Optional = None input_shape_ids: Optional = None input_pronunciation_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 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。
  索引可以使用 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
  什么是输入 ID？
  
• input_shape_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 形状词汇表中输入序列标记的索引。
  索引可以使用 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
  什么是输入 ID？
  
• input_pronunciation_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 发音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) — 遮罩，避免在填充标记索引上执行注意力。遮罩值选择在[0, 1]范围内：

• 对于未被masked的标记为 1，
  
• 对于被masked的标记为 0。
  

• 什么是注意力遮罩？
  
• 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]范围内：

• 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。选择范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。
  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中的特定头部失效的遮罩。遮罩值选择在[0, 1]范围内：

• 1 表示头部未被masked，
  
• 0 表示头部被masked。
  

• inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，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索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
  
• output_attentions (bool, optional) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的attentions。
  
• output_hidden_states (bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。
  
• return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
  
• labels（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）-用于计算标记分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。
  

返回

transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False时）包含根据配置（RoCBertConfig的torch.FloatTensor，*可选*，当提供labels`时返回）-分类损失。

• logits（形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)的torch.FloatTensor）-分类分数（SoftMax 之前）。
  
• hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，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torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层的输出，+每层的输出）。
  模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  
• attentions（tuple(torch.FloatTensor)，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torch.FloatTensor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。
  

RoCBertForTokenClassification 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, RoCBertForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ArthurZ/dummy-rocbert-ner")
>>> model = RoCBertForTokenClassification.from_pretrained("ArthurZ/dummy-rocbert-ner")
>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)
>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
['S-EVENT', 'S-FAC', 'I-ORDINAL', 'I-ORDINAL', 'E-ORG', 'E-LANGUAGE', 'E-ORG', 'E-ORG', 'E-ORG', 'E-ORG', 'I-EVENT', 'S-TIME', 'S-TIME', 'E-LANGUAGE', 'S-TIME', 'E-DATE', 'I-ORDINAL', 'E-QUANTITY', 'E-LANGUAGE', 'S-TIME', 'B-ORDINAL', 'S-PRODUCT', 'E-LANGUAGE', 'E-LANGUAGE', 'E-ORG', 'E-LOC', 'S-TIME', 'I-ORDINAL', 'S-FAC', 'O', 'S-GPE', 'I-EVENT', 'S-GPE', 'E-LANGUAGE', 'E-ORG', 'S-EVENT', 'S-FAC', 'S-FAC', 'S-FAC', 'E-ORG', 'S-FAC', 'E-ORG', 'S-GPE']
>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
3.62

RoCBertForQuestionAnswering

class transformers.RoCBertForQuestionAnswering

<来源>

( config )

参数

• config（RoCBertConfig](/docs/transformers/v4.37.2/en/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained)方法以加载模型权重。

RoCBert 模型在抽取式问答任务（如 SQuAD）上具有一个跨度分类头部（在隐藏状态输出的线性层上计算跨度起始对数和跨度结束对数）。此模型是 PyTorch torch.nn.Module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信息。

forward

<来源>

( input_ids: Optional = None input_shape_ids: Optional = None input_pronunciation_ids: Optional = None attention_mask: 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.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

• input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）-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？
  
• input_shape_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 输入序列标记在形状词汇中的索引。
  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？
  
• input_pronunciation_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 输入序列标记在发音词汇中的索引。
  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) — 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 表示标记未被遮蔽。
  
• 0 表示标记被遮蔽。
  

• 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 (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。选在范围 [0, config.max_position_embeddings - 1]。
  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中选择的头部失效的掩码。掩码值选在 [0, 1]：

• 1 表示头部未被遮蔽，
  
• 0 表示头部被遮蔽。
  

• inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。
  
• output_attentions (bool, optional) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的attentions。
  
• output_hidden_states (bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。
  
• return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
  
• start_positions（形状为(batch_size,)的torch.LongTensor，可选）- 用于计算标记跨度起始位置的位置（索引）的标签。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）- 用于计算标记跨度结束位置的位置（索引）的标签。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.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False时）包含各种元素，取决于配置（RoCBertConfig）和输入。

• loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。
  
• start_logits（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor）- 跨度起始分数（SoftMax 之前）。
  
• end_logits（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor）- 跨度结束分数（SoftMax 之前）。
  
• hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，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torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出+每一层的输出）。
  模型在每一层输出处的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  
• attentions（tuple(torch.FloatTensor)，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torch.FloatTensor元组（每层一个）。
  注意权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  

RoCBertForQuestionAnswering 的前向方法，覆盖了__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，而不是这个，因为前者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, RoCBertForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ArthurZ/dummy-rocbert-qa")
>>> model = RoCBertForQuestionAnswering.from_pretrained("ArthurZ/dummy-rocbert-qa")
>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"
>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)
>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()
>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
''
>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])
>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
3.75

RoFormer

原始文本：huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/roformer

概述

RoFormer 模型由苏建林、陆宇、潘胜峰、文波和刘云峰在 RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding 中提出。

该论文的摘要如下：

在 transformer 架构中的位置编码为序列中不同位置的元素之间的依赖建模提供了监督。我们研究了在基于  transformer 的语言模型中编码位置信息的各种方法，并提出了一种名为旋转位置嵌入（RoPE）的新颖实现。所提出的 RoPE  使用旋转矩阵编码绝对位置信息，并自然地将显式相对位置依赖性结合到自注意力公式中。值得注意的是，RoPE  具有诸如能够扩展到任何序列长度、随着相对距离增加而减少标记间依赖性、以及能够为线性自注意力提供相对位置编码等有价值的特性。因此，具有旋转位置嵌入的增强型  transformer，即  RoFormer，在长文本任务中实现了卓越的性能。我们发布了关于中国数据的理论分析以及一些初步实验结果。正在进行的英文基准实验将很快更新。

该模型由 junnyu 贡献。原始代码可在 这里 找到。

使用提示

RoFormer 是一种类似 BERT 的自编码模型，具有旋转位置嵌入。旋转位置嵌入已经在长文本分类任务中表现出改进的性能。

资源

• 文本分类任务指南
  
• 标记分类任务指南
  
• 问答任务指南
  
• 因果语言建模任务指南
  
• 掩码语言建模任务指南
  
• 多项选择任务指南
  

RoFormerConfig

class transformers.RoFormerConfig

<来源>

( vocab_size = 50000 embedding_size = None hidden_size = 768 num_hidden_layers = 12 num_attention_heads = 12 intermediate_size = 3072 hidden_act = 'gelu' hidden_dropout_prob = 0.1 attention_probs_dropout_prob = 0.1 max_position_embeddings = 1536 type_vocab_size = 2 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-12 pad_token_id = 0 rotary_value = False use_cache = True **kwargs )

参数

• vocab_size (int, 可选, 默认为 50000) — RoFormer 模型的词汇量。定义了在调用 RoFormerModel 或 TFRoFormerModel 时可以表示的不同标记数量。
  
• embedding_size (int, 可选, 默认为 None) — 编码器层和池化层的维度。如果未提供，则默认为 hidden_size。
  
• hidden_size (int, 可选, 默认为 768) — 编码器层和池化层的维度。
  
• num_hidden_layers (int, 可选, 默认为 12) — Transformer 编码器中的隐藏层数量。
  
• num_attention_heads (int, 可选, 默认为 12) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数量。
  
• intermediate_size (int, 可选, 默认为 3072) — Transformer 编码器中“中间”（即前馈）层的维度。
  
• hidden_act (str 或 function, 可选, 默认为 "gelu") — 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。如果是字符串，则支持 "gelu"、"relu"、"selu" 和 "gelu_new"。
  
• hidden_dropout_prob (float, 可选, 默认为 0.1) — 用于嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的丢弃概率。
  
• attention_probs_dropout_prob (float, optional, 默认为 0.1) — 注意力概率的丢弃比率。
  
• max_position_embeddings (int, optional, 默认为 1536) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常将其设置为较大的值以防万一（例如，512、1024 或 1536）。
  
• type_vocab_size (int, optional, 默认为 2) — 在调用 RoFormerModel 或 TFRoFormerModel 时传递的 token_type_ids 的词汇表大小。
  
• initializer_range (float, optional, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的截断正态初始化器的标准差。
  
• layer_norm_eps (float, optional, 默认为 1e-12) — 层归一化层使用的 epsilon。
  
• is_decoder (bool, optional, 默认为 False) — 模型是否用作解码器。如果为 False，则模型用作编码器。
  
• use_cache (bool, optional, 默认为 True) — 模型是否应返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅在 config.is_decoder=True 时相关。
  
• rotary_value (bool, optional, 默认为 False) — 是否在值层上应用旋转位置嵌入。
  

这是用于存储 RoFormerModel 配置的配置类。根据指定的参数实例化 RoFormer 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于 RoFormer junnyu/roformer_chinese_base 架构的配置。

配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读来自 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。

示例：

>>> from transformers import RoFormerModel, RoFormerConfig
>>> # Initializing a RoFormer junnyu/roformer_chinese_base style configuration
>>> configuration = RoFormerConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the junnyu/roformer_chinese_base style configuration
>>> model = RoFormerModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

Transformers 4.37 中文文档（五十七）（4）https://developer.aliyun.com/article/1565335