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Code World Model (CWM)
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—> このモデルは2025年10月9日にHugging Face Transformersに貢献されました。
Code World Model (CWM)
概要
Code World Model (CWM) モデルは、Meta FAIR CodeGen Team による CWM: An Open-Weights LLM for Research on Code Generation with World Models で提案されました。 CWM はコード生成およびコードに関する推論のための LLM であり、特に、コードやコマンドがプログラムやシステムの状態にどのように影響を与えるかをより適切に表現・推論できるよう訓練されています。 具体的には、CWM は、コンテナ化された環境における Python の実行トレースおよびエージェントとの対話から得られた大量の観測-行動軌跡を用いてミッドトレーニングを行いました。その後、検証可能なコーディング、数学、およびマルチターンソフトウェアエンジニアリング環境において、広範なマルチタスク RL によるポストトレーニングを実施しました。
論文の抄録は以下の通りです。
コード生成におけるワールドモデルの研究を推進するため、320億パラメータのオープンウェイトLLMであるCode World Model (CWM)を公開します。静的なコードの学習だけでは得られない、より深いコード理解を実現するために、CWMはPythonインタプリタおよびエージェント型Docker環境からの大量の観測-行動軌跡を用いてミッドトレーニングを行います。さらに、検証可能なコーディング、数学、およびマルチターンソフトウェアエンジニアリング環境において、広範なマルチタスク推論RLを実行します。CWMにより、研究者が計算環境における推論と計画によるコード生成の改善において、ワールドモデリングがもたらす可能性を探求するための強力なテストベッドを提供します。ワールドモデルがエージェント型コーディングにどのように貢献できるか、Pythonコードの実行をステップバイステップでシミュレートできることを可能にするか、そして推論が後者からどのように恩恵を受けるかを示す初期の成果を提示します。CWMは、最大131kトークンまでのコンテキストサイズで訓練された、デコーダーオンリーの密なLLMです。ワールドモデリングの能力とは独立して、CWMは一般的なコーディングおよび数学タスクにおいて強力なパフォーマンスを発揮します。SWE-bench Verified（テストタイムスケーリングを使用）ではpass@1スコア65.8 %、LiveCodeBenchでは68.9 %、Math-500では96.6 %、AIME 2024では76.0 %を達成しています。コードのワールドモデリングに関するさらなる研究を支援するため、ミッドトレーニング、SFT、RL後のモデルチェックポイントを公開します。
ヒント:
CWMが推論時に最適に機能するには、専用のシステムプロンプトが必要です。適切なプロンプト設定を行わない場合、CWMの出力品質が著しく低下する可能性があります。以下は、推論タスク用のデフォルトのシステムプロンプトです。エージェント型ワークフローでは、このベースプロンプトの後に、関連するツールの仕様を追記してください。詳細については、元のコードリポジトリを参照してください。
You are a helpful AI assistant. You always reason before responding, using the following format: <think> your internal reasoning </think> your external response
このモデルは、Meta FAIR CodeGen Teamによって提供されました。 元のコードはこちらで確認できます。
使用例
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = 'facebook/cwm'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
device_map="auto"
)
system_prompt = """
You are a helpful AI assistant. You always reason before responding, using the following format:
<think>
your internal reasoning
</think>
your external response
""".strip()
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": "Write a haiku about recursion in programming."}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
enable_thinking=True, # Switches between thinking and non-thinking modes. Default is True.
preserve_previous_think=True, # Switches between keeping thinking blocks from previous messages or not. Default is True.
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=1024
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()
print(tokenizer.decode(output_ids))Produces the following output:
では、プログラミングにおける再帰についての俳句を書いてみましょう。まず、再帰とは何かを思い出します。再帰とは、関数が自身の定義の中で自身を呼び出すプログラミング手法であり、より小さな類似のサブ問題に分解できる問題を解決するために頻繁に使用されます。
俳句は5-7-5の音数で構成される3行の詩です。したがって、再帰の本質を簡潔かつ詩的に表現する必要があります。再帰の主要な要素について考えてみましょう。関数が自身を呼び出すこと、再帰を停止させるベースケース、そして問題をより小さな部分に分解するという考え方です。
再帰は関数が自身を反映したり反復したりする仕組みを含むため、鏡や反射に関連するイメージを使うこともできます。あるいは、自己相似的なパターンを示唆する螺旋や木などの自然のイメージを使うこともできます。
いくつかのアイデアを考えてみます。例えば、「関数が自分自身を呼び出す」を起点にするのはどうでしょう。しかし、それをどのように俳句に落とし込むのでしょうか。例えば、次のようなものはいかがでしょうか。
関数が自身を呼び出す ベースケースが無限ループを止める コードの螺旋
うーん、まずはその程度か。でも、もっと詩的に表現できるかもしれない。関数が自分自身を呼び出すことを、一種の無限ループと捉えつつ、それを止めるベースケースがあるというアイデアを考えてみよう。それはまるで、中心でほどけていく螺旋のようだ。
もう一つの視点として、再帰は木構造の走査や階乗の計算など、再帰的な構造を持つ問題によく用いられます。この点を、自然なイメージを使って表現できるかもしれません。
どうでしょうか：
ブランチが再び分岐する 葉が無限の舞いを広げる 根がベースケースを支える
もう少し詩的な表現ですね。枝が分かれる様子は再帰呼び出しを表し、葉が広がる様子は各サブ問題の処理を表し、ベースケースを支える根が再帰を停止させます。
あるいは、もっとシンプルな方法もあります:
鏡の中の鏡 無限に深い反射 ベースケースがガラスを割る
これは鏡のメタファーを用いて、関数が自身を呼び出すことを表現しています。ベースケースは再帰が停止する点であり、無限の反射を断ち切ります。
ミラーのアイデアの方が良いと思います。少し整理してみます:
鏡の中の鏡 無限の反射が踊る ベースケースがガラスを打ち砕く
はい、その説明は再帰の概念をよく捉えていると思います。鏡は関数が自身を呼び出すことを表し、無限に続く反射は再帰呼び出しを、そしてガラスが割れるベースケースは再帰を停止させる要素を表しています。
音節数を確認します:
鏡の中の鏡（5音節：Mir-ror-with-in-mir-ror） 無限の反射が踊る（7音節：In-fi-nite-ref-lec-tions-dance） ベースケースがガラスを砕く（5音節：Base-case-shat-ters-glass）
はい、5-7-5の構造に合っています。再帰についての良い俳句だと思います。
</think> Mirror within mirror Infinite reflections dance Base case shatters glass<|eot_id|>CwmConfig
class transformers.CwmConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 128256hidden_size: int = 6144intermediate_size: int = 21504num_hidden_layers: int = 64num_attention_heads: int = 48num_key_value_heads: int = 8hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int = 128000eos_token_id: int | list[int] | None = Nonepretraining_tp: int = 1tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: dict | None = Noneattention_dropout: float | int = 0.0mlp_bias: bool = Falsehead_dim: int = 128sliding_window: int = 8192layer_types: list[str] | None = None )
パラメータ
- vocab_size (
int、任意、デフォルトは128256) — モデルの語彙サイズです。input_idsで表現できるトークンの種類数を定義します。 - hidden_size (
int、任意、デフォルトは6144) — 隠れ表現の次元数。 - intermediate_size (
int、任意、デフォルトは21504) — MLP 表現の次元数。 - num_hidden_layers (
int、任意、デフォルトは64) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。 - num_attention_heads (
int、任意、デフォルトは48) — Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。 - num_key_value_heads (
int、任意、デフォルトは8) — Grouped Query Attention の実装に使用する key_value ヘッドの数を指定します。num_key_value_heads=num_attention_headsの場合、モデルは Multi Head Attention (MHA) を使用し、num_key_value_heads=1の場合は Multi Query Attention (MQA) を使用し、それ以外の場合は GQA が使用されます。 マルチヘッドのチェックポイントを GQA のチェックポイントに変換する際は、各グループの key ヘッドと value ヘッドを、そのグループ内の元のすべてのヘッドの平均プーリングによって構築する必要があります。詳細については、この論文を参照してください。指定しない場合、デフォルトでnum_attention_headsが使用されます。 - hidden_act (
str、任意、デフォルトはsilu) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、"gelu"、"relu"、"silu"など。 - max_position_embeddings (
int、任意、デフォルトは131072) — このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長です。 - initializer_range (
float、任意、デフォルトは0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。 - rms_norm_eps (
float、任意、デフォルト値は1e-05) — RMS正規化レイヤーで使用するepsilonです。 - use_cache (
bool、任意、デフォルトはTrue) — モデルが最後のキー/バリューの注意を返すかどうか（すべてのモデルで利用されるわけではありません）。config.is_decoder=Trueの場合、またはモデルがデコーダー専用の生成モデルである場合にのみ関連します。 - pad_token_id (
int, 任意) — 語彙内でパディングに使用されるトークン ID。 - bos_token_id (
int、任意、デフォルトは128000) — 語彙におけるストリーム開始に使用されるトークン ID。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 省略可) — 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。 - pretraining_tp (
int、任意、デフォルトは1) — 実験的な機能です。事前学習中に使用される Tensor parallelism のランクです。詳細については、このドキュメントを参照してください。この値は、事前学習の結果を正確に再現するために必要です。詳細については、この issueを参照してください。 - tie_word_embeddings (
bool、任意、デフォルトはFalse) — モデルのtied_weights_keysマッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうかを指定します。 - rope_parameters (
dict, 任意) — RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。辞書にはrope_thetaの値が含まれており、より長いmax_position_embeddingsで RoPE を使用する場合、スケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。 - attention_dropout (
Union[float, int]、任意、デフォルトは0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。 - mlp_bias (
bool、任意、デフォルトはFalse) — MLP層のup_proj、down_proj、gate_proj層でバイアスを使用するかどうかを指定します。 - head_dim (
int、任意、デフォルトは128) — アテンションヘッドの次元です。None の場合、hidden_size // num_attention_heads がデフォルトとして使用されます。 - sliding_window (
int、任意、デフォルトは8192) — スライディングウィンドウアテンションのウィンドウサイズ。Noneの場合、スライディングウィンドウは適用されません。 - layer_types (
list[str]、省略可) — 各レイヤーのインデックスとレイヤータイプを明示的に対応付けるリストです。指定しない場合、config の値に基づいて自動的に生成されます。
これは CwmModel の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Cwm モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、facebook/cwm と同様の設定が得られます。
設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。
>>> from transformers import CwmModel, CwmConfig
>>> # Initializing a Cwm cwm-7b style configuration
>>> configuration = CwmConfig()
>>> # Initializing a model from the cwm-7b style configuration
>>> model = CwmModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configCwmPreTrainedModel
クラス transformers.CwmPreTrainedModel
< source >( config: PreTrainedConfig*inputs**kwargs )
パラメータ
- config (PreTrainedConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
CwmModel
クラス transformers.CwmModel
< source >( config: CwmConfig )
パラメータ
- config (CwmConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
特定のヘッドを付加せずに、生の隠れ状態を出力する素のCwm Model。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CwmModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。
戻り値
CwmModelOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
CwmModelOutputWithPast または、torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（CwmConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
CwmModelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
last_hidden_state (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。past_key_valuesが使用されている場合、出力されるのは、形状(batch_size, 1, hidden_size)のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。自己アテンションブロック（および
config.is_encoder_decoder=Trueの場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values入力参照）。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
CwmForCausalLM
クラス transformers.CwmForCausalLM
< source >( config: CwmConfig )
パラメータ
- config (CwmConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
因果言語モデリング用の Cwm Model。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- input_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、省略可) — 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトではパディングは無視されます。インデックスはAutoTokenizerを使用して取得できます。詳細については、PreTrainedTokenizer.encode()およびPreTrainedTokenizer.call()を参照してください。
- attention_mask (
torch.Tensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — パディングトークンのインデックスに対するアテンションを回避するためのマスク。[0, 1]:- マスクされていないトークンに対して1
- マスクされたトークンに対しては 0 です。
- position_ids (
torch.LongTensorの形状(batch_size, sequence_length), 、任意) — 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックス。範囲[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 省略可) — 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された隠れ状態(自己アテンションブロックおよびクロスアテンションブロックのキーとバリュー)。通常、これはデコードの以前の段階でモデルが返したpast_key_valuesであり、use_cache=Trueまたはconfig.use_cache=True.入力として許可されるのは Cache インスタンスのみです。kv cache ガイドを参照してください。
past_key_valuesが渡されない場合、デフォルトで DynamicCache が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。
past_key_valuesを使用する場合、すべてのinput_ids（形状(batch_size, sequence_length)）ではなく、このモデルに過去のキー・バリュー状態が与えられていない未処理のinput_ids（形状(batch_size, unprocessed_length)）のみを入力することになります。 - inputs_embeds (
torch.FloatTensor、形状(batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) —input_idsを渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも、input_idsのインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 - labels (
torch.LongTensor、shape(batch_size, sequence_length)、任意) — マスク言語モデリング損失を計算するためのラベルです。インデックスは[0, ..., config.vocab_size]の範囲内であるか、-100 である必要があります（input_idsの docstring を参照）。インデックスが-100に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は[0, ..., config.vocab_size]の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。 - use_cache (
bool、任意) —Trueに設定すると、past_key_valuesのキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（past_key_valuesを参照）。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor]、省略可、デフォルトは0) —intの場合、最後のlogits_to_keepトークンについて logits を計算します。0の場合、すべてのinput_idsについて logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。torch.Tensorの場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元テンソルである必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめた形式）を使用する場合に有用です。
戻り値
CausalLMOutputWithPast または tuple(torch.FloatTensor)
torch.FloatTensor のタプル（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）、または CausalLMOutputWithPast。設定（CwmConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
CwmForCausalLM の forward メソッドは、__call__ という特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
loss (
torch.FloatTensor、shape(1,)、optional、labelsが指定された場合に返されます) — 言語モデリングの損失（次のトークン予測用）。logits (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。past_key_values (
Cache、任意、use_cache=Trueが渡された場合またはconfig.use_cache=Trueの場合に返されます) — Cache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。逐次デコーディングを高速化するために使用できる（
past_key_values入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, sequence_length, hidden_size)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=Trueが渡された場合またはconfig.output_attentions=Trueの場合に返されます)—torch.FloatTensorのタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
例:
>>> from transformers import AutoTokenizer, CwmForCausalLM
>>> model = CwmForCausalLM.from_pretrained("meta-cwm/Cwm-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-cwm/Cwm-2-7b-hf")
>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."