# Pegasus

[Pegasus](https://huggingface.co/papers/1912.08777) adalah model transformer encoder-decoder (sequence-to-sequence) yang dilatih sebelumnya pada teks tanpa label untuk melakukan ringkasan abstraktif. Pegasus dilatih secara bersama pada dua fungsi tujuan self-supervised, yaitu masked language modeling (MLM) dan gap sentence generation (GSG). Kalimat utuh dimasker dan model harus mengisi celah dalam dokumen. Model ini dapat disempurnakan (fine-tuned) dengan kinerja yang baik bahkan pada dataset kecil yang hanya memiliki 1000 contoh.

Anda dapat menemukan semua checkpoint Pegasus asli di bawah organisasi [Google](https://huggingface.co/google?search_models=pegasus).

> [!TIP]
> Klik pada model Pegasus di bilah sisi kanan untuk melihat lebih banyak contoh cara menerapkan Pegasus ke berbagai tugas bahasa.

Contoh di bawah ini menunjukkan cara merangkum teks dengan [Pipeline](/docs/transformers/main/id/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoModel), dan dari baris perintah.

```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "google/pegasus-xsum"
)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(
    "google/pegasus-xsum",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)

input_text = """Plants are remarkable organisms that produce their own food using a method called photosynthesis.
This process involves converting sunlight, carbon dioxide, and water into glucose, which provides energy for growth.
Plants play a crucial role in sustaining life on Earth by generating oxygen and serving as the foundation of most ecosystems."""
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**input_ids, cache_implementation="static")
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

Quantization mengurangi beban memori model besar dengan merepresentasikan bobot dalam presisi yang lebih rendah. Lihat ringkasan [Quantization](../quantization/overview) untuk backend quantization lain yang tersedia.

Contoh di bawah menggunakan [bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes) untuk hanya mengkuantisasi bobot ke int4.

```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4"
)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(
    "google/pegasus-xsum",
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "google/pegasus-xsum"
)
input_text = """Plants are remarkable organisms that produce their own food using a method called photosynthesis.
This process involves converting sunlight, carbon dioxide, and water into glucose, which provides energy for growth.
Plants play a crucial role in sustaining life on Earth by generating oxygen and serving as the foundation of most ecosystems."""
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**input_ids, cache_implementation="static")
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```

## Catatan

- `AdaFactor` adalah optimizer yang direkomendasikan untuk fine-tuning Pegasus.
- Implementasi Pegasus ini mewarisi dari [BartForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/id/model_doc/bart#transformers.BartForConditionalGeneration) tetapi menggunakan positional embeddings statis/sinusoidal sebagai gantinya. Pegasus juga memulai proses generasi dengan `pad_token_id` sebagai prefiks dan menggunakan `num_beams=8`.

## PegasusConfig[[transformers.PegasusConfig]]

#### transformers.PegasusConfig[[transformers.PegasusConfig]]

```python
transformers.PegasusConfig(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 = 1024, encoder_layers: int = 12, encoder_ffn_dim: int = 4096, encoder_attention_heads: int = 16, decoder_layers: int = 12, decoder_ffn_dim: int = 4096, 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 = 1024, 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 = 0, scale_embedding: bool = False, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 1, forced_eos_token_id: int | list[int] | None = 1, is_decoder: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pegasus/configuration_pegasus.py#L24)

**Parameter:**

is_encoder_decoder (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah model digunakan sebagai encoder/decoder atau tidak.

vocab_size (`int`, *opsional*, defaultnya `50265`) : Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh `input_ids`.

max_position_embeddings (`int`, *opsional*, defaultnya `1024`) : Panjang urutan maksimum yang mungkin digunakan oleh model ini.

encoder_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `12`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam encoder Transformer. Akan menggunakan nilai yang sama dengan `num_layers` jika tidak diatur.

encoder_ffn_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `4096`) : Dimensi dari lapisan "intermediate" (sering disebut feed-forward) di encoder.

encoder_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `16`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam encoder Transformer.

decoder_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `12`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer. Akan menggunakan nilai yang sama dengan `num_layers` jika tidak diatur.

decoder_ffn_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `4096`) : Dimensi dari lapisan "intermediate" (sering disebut feed-forward) dalam decoder.

decoder_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `16`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

encoder_layerdrop (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Probabilitas LayerDrop untuk encoder. Lihat [makalah LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556) untuk detail lebih lanjut.

decoder_layerdrop (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Probabilitas LayerDrop untuk decoder. Lihat [makalah LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556) untuk detail lebih lanjut.

use_cache (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika `config.is_decoder=True` atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.

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

d_model (`int`, *opsional*, defaultnya `1024`) : Ukuran lapisan encoder dan lapisan pooler.

dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.1`) : Rasio untuk semua lapisan dropout.

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

activation_dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk aktivasi di dalam lapisan fully connected.

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

decoder_start_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `0`) : Jika model encoder-decoder memulai decoding dengan token yang berbeda dari `bos`, id dari token tersebut.

scale_embedding (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menskalakan embedding dengan membaginya oleh sqrt(d_model).

pad_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `0`) : ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*, defaultnya `1`) : Token id yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.

forced_eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*, defaultnya `1`) : id token yang dipaksa sebagai token terakhir yang dihasilkan ketika `max_length` tercapai. Biasanya diset ke `eos_token_id`.

is_decoder (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah model digunakan sebagai decoder atau tidak. Jika `False`, model digunakan sebagai encoder.

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

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari PegasusModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Pegasus sesuai dengan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [google/pegasus-large](https://huggingface.co/google/pegasus-large)

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

Contoh:

```python
>>> from transformers import PegasusConfig, PegasusModel

>>> # Initializing a PEGASUS google/pegasus-large style configuration
>>> configuration = PegasusConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the google/pegasus-large style configuration
>>> model = PegasusModel(configuration)

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

## PegasusTokenizer[[transformers.PegasusTokenizer]]

peringatan: `add_tokens` saat ini tidak berfungsi.

#### transformers.PegasusTokenizer[[transformers.PegasusTokenizer]]

```python
transformers.PegasusTokenizer(vocab: str | list[tuple[str, float]] | None = None, pad_token = '<pad>', eos_token = '</s>', unk_token = '<unk>', mask_token = '<mask_2>', mask_token_sent = '<mask_1>', _spm_precompiled_charsmap = None, additional_special_tokens = None, offset = 103, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pegasus/tokenization_pegasus.py#L28)

**Parameter:**

vocab_file (`str`, *opsional*) : file [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece) (umumnya memiliki ekstensi *.spm*) yang berisi kosakata yang diperlukan untuk menginstansiasi tokenizer.

pad_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<pad>"`) : Token yang digunakan untuk padding, misalnya saat membatching urutan dengan panjang yang berbeda.

eos_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"</s>"`) : Token akhir urutan. Saat membangun urutan menggunakan token khusus, ini bukan token yang digunakan untuk akhir urutan. Token yang digunakan adalah `sep_token`.

unk_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<unk>"`) : Token yang tidak diketahui. Token yang tidak ada dalam kosakata tidak dapat dikonversi menjadi ID dan akan diset sebagai token ini.

mask_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<mask_2>"`) : Token yang digunakan untuk masking nilai token tunggal. Ini adalah token yang digunakan saat melatih model ini dengan masked language modeling (MLM). Ini adalah token yang akan dicoba diprediksi oleh encoder PEGASUS selama pretraining. Token ini sesuai dengan *[MASK2]* dalam [PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization](https://huggingface.co/papers/1912.08777).

mask_token_sent (`str`, *opsional*, defaultnya `"<mask_1>"`) : Token yang digunakan untuk mem-mask seluruh kalimat target. Ini adalah token yang digunakan saat melatih model ini dengan gap sentences generation (GSG). Ini adalah kalimat yang akan coba diprediksi oleh decoder PEGASUS selama pretraining. Ini sesuai dengan *[MASK1]* di [PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization](https://huggingface.co/papers/1912.08777).

additional_special_tokens (`List[str]`, *opsional*) : Token khusus tambahan yang digunakan oleh tokenizer. Jika tidak ada additional_special_tokens yang diberikan,  dan  digunakan sebagai token khusus tambahan yang sesuai dengan [tokenizer PEGASUS asli](https://github.com/google-research/pegasus/blob/939830367bcf411193d2b5eca2f2f90f3f9260ca/pegasus/ops/pretrain_parsing_ops.cc#L66) yang hanya menggunakan token 2 - 104 untuk pra-pelatihan

offset (`int`, *opsional*, default 103) : Offset untuk token khusus tambahan.

vocab (`str` atau `list[tuple[str, float]]`, *opsional*) : Kosakata kustom dengan tuple `(token, score)`. Jika tidak disediakan, kosakata kosong akan diinisialisasi.

Konstruksi tokenizer PEGASUS (didukung oleh pustaka *tokenizers* HuggingFace). Berbasis pada [Unigram](https://huggingface.co/docs/tokenizers/python/latest/components.html?highlight=unigram#models).

Tokenizer ini mewarisi dari [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/id/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) yang berisi sebagian besar metode utama. Pengguna harus merujuk ke superclass ini untuk informasi lebih lanjut mengenai metode-metode tersebut.

## PegasusModel[[transformers.PegasusModel]]

#### transformers.PegasusModel[[transformers.PegasusModel]]

```python
transformers.PegasusModel(config: PegasusConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pegasus/modeling_pegasus.py#L703)

**Parameter:**

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

Model Pegasus polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

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

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

#### forward[[transformers.PegasusModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_outputs: tuple[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'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pegasus/modeling_pegasus.py#L752)

**Parameter:**

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

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

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input decoder dalam kosakata. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu decoder input IDs?](../glossary#decoder-input-ids) Pegasus menggunakan `pad_token_id` sebagai token awal untuk generasi `decoder_input_ids`. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_input_ids` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`).

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Perilaku default: menghasilkan tensor yang mengabaikan token pad di `decoder_input_ids`. Mask kausal juga akan digunakan secara default.

encoder_outputs (`tuple[torch.Tensor]`, *opsional*) : Tuple terdiri dari (`last_hidden_state`, *opsional*: `hidden_states`, *opsional*: `attentions`) `last_hidden_state` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) adalah rangkaian hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention decoder.

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

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

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `decoder_input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_inputs_embeds` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`). Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `decoder_input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model. Jika `decoder_input_ids` dan `decoder_inputs_embeds` keduanya tidak disetel, `decoder_inputs_embeds` mengambil nilai dari `inputs_embeds`.

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

**Mengembalikan:** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) atau `tuple(torch.Tensor)`

A [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([PegasusConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/pegasus#transformers.PegasusConfig)) dan input.

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

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

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Urutan hidden-state pada keluaran lapisan terakhir dari decoder model.

  Jika `past_key_values` digunakan, hanya hidden-state terakhir dari sekuens dengan bentuk `(batch_size, 1, hidden_size)` yang dioutput.
- **past_key_values** (`EncoderDecoderCache`, *opsional*, dikembalikan ketika `use_cache=True` diteruskan atau ketika `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

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

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

  Bobot perhatian dari decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari lapisan cross-attention decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir dari encoder model.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_hidden_states=True` diteruskan atau ketika `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

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

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

Contoh:

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

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/pegasus-large")
>>> model = PegasusModel.from_pretrained("google/pegasus-large")

>>> 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")
>>> 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, 4, 1024]
```

## PegasusForConditionalGeneration[[transformers.PegasusForConditionalGeneration]]

#### transformers.PegasusForConditionalGeneration[[transformers.PegasusForConditionalGeneration]]

```python
transformers.PegasusForConditionalGeneration(config: PegasusConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pegasus/modeling_pegasus.py#L844)

**Parameter:**

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

Model PEGASUS dengan kepala pemodelan bahasa. Dapat digunakan untuk ringkasan.

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

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

#### forward[[transformers.PegasusForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_outputs: tuple[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.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pegasus/modeling_pegasus.py#L899)

**Parameter:**

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

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

decoder_input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input decoder dalam kosakata. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu decoder input IDs?](../glossary#decoder-input-ids) Pegasus menggunakan `pad_token_id` sebagai token awal untuk generasi `decoder_input_ids`. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_input_ids` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`).

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length)`, *opsional*) : Perilaku default: menghasilkan tensor yang mengabaikan token pad di `decoder_input_ids`. Mask kausal juga akan digunakan secara default.

encoder_outputs (`tuple[torch.Tensor]`, *opsional*) : Tuple terdiri dari (`last_hidden_state`, *opsional*: `hidden_states`, *opsional*: `attentions`) `last_hidden_state` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) adalah rangkaian hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention decoder.

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

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

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `decoder_input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Jika `past_key_values` digunakan, secara opsional hanya `decoder_inputs_embeds` terakhir yang perlu diinput (lihat `past_key_values`). Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `decoder_input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model. Jika `decoder_input_ids` dan `decoder_inputs_embeds` keduanya tidak disetel, `decoder_inputs_embeds` mengambil nilai dari `inputs_embeds`.

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

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

**Mengembalikan:** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) atau `tuple(torch.Tensor)`

A [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([PegasusConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/pegasus#transformers.PegasusConfig)) dan input.

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

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

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

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

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

  Bobot perhatian dari decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian dari lapisan cross-attention decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir dari encoder model.
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_hidden_states=True` diteruskan atau ketika `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

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

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

Contoh Ringkasan:

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

>>> model = PegasusForConditionalGeneration.from_pretrained("google/pegasus-xsum")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/pegasus-xsum")

>>> ARTICLE_TO_SUMMARIZE = (
...     "PG&E stated it scheduled the blackouts in response to forecasts for high winds "
...     "amid dry conditions. The aim is to reduce the risk of wildfires. Nearly 800 thousand customers were "
...     "scheduled to be affected by the shutoffs which were expected to last through at least midday tomorrow."
... )
>>> inputs = tokenizer(ARTICLE_TO_SUMMARIZE, max_length=1024, return_tensors="pt")

>>> # Generate Summary
>>> summary_ids = model.generate(inputs["input_ids"])
>>> tokenizer.batch_decode(summary_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"California's largest electricity provider has turned off power to hundreds of thousands of customers."
```

## PegasusForCausalLM[[transformers.PegasusForCausalLM]]

#### transformers.PegasusForCausalLM[[transformers.PegasusForCausalLM]]

```python
transformers.PegasusForCausalLM(config: PegasusConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pegasus/modeling_pegasus.py#L1016)

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

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pegasus/modeling_pegasus.py#L1061)

**Parameter:**

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

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

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention jika model dikonfigurasi sebagai decoder.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding dari input encoder. Mask ini digunakan dalam cross-attention jika model dikonfigurasi sebagai decoder. Nilai mask yang dipilih dalam `[0, 1]`: - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

- **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan saat `labels` disediakan) -- Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).
- **logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

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

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot cross attention setelah softmax attention, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.

Contoh:

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

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/pegasus-large")
>>> model = PegasusForCausalLM.from_pretrained("google/pegasus-large")
>>> 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
```