# MarianMT

[MarianMT](https://huggingface.co/papers/1804.00344) は、純粋な C++ で記述された Marian フレームワークで訓練された機械翻訳モデルです。このフレームワークには、独自の自動微分エンジンと、BART などのエンコーダー・デコーダーモデルを訓練するための効率的なメタアルゴリズムが含まれています。

すべての MarianMT モデルは、各コンポーネントが6層の Transformer エンコーダー・デコーダーであり、静的な正弦波位置埋め込みを使用し、LayerNorm 埋め込みを持たず、モデルは `<s/>` ではなく `pad_token_id` をプレフィックスとして生成を開始します。

すべての元のMarianMTチェックポイントは、[ヘルシンキ大学言語技術研究グループ](https://huggingface.co/Helsinki-NLP/models?search=opus-mt)の組織配下で確認できます。

> [!TIP]
> このモデルは[sshleifer](https://huggingface.co/sshleifer)によって提供されました。
>
> MarianMT を翻訳タスクに適用する方法のより多くの例については、右側のサイドバーにある MarianMT モデルをクリックしてください。

以下の例では、[Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline)または[AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoModel)クラスを使用してテキストを翻訳する方法を示しています。

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline("translation_en_to_de", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-de", device=0)
pipeline("Hello, how are you?")
```

```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de", attn_implementation="sdpa", device_map="auto")

inputs = tokenizer("Hello, how are you?", return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, cache_implementation="static")
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```

[AttentionMaskVisualizer](https://github.com/huggingface/transformers/blob/beb9b5b02246b9b7ee81ddf938f93f44cfeaad19/src/transformers/utils/attention_visualizer.py#L139) を使用して、モデルが注意できるトークンと注意できないトークンをより深く理解してください。

```python
from transformers.utils.attention_visualizer import AttentionMaskVisualizer

visualizer = AttentionMaskVisualizer("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")
visualizer("Hello, how are you?")
```

   

## 注記

- MarianMTモデルはディスク上で約298MBを占め、1000以上のモデルが存在します。サポートされている言語ペアについては、この[リスト](https://huggingface.co/Helsinki-NLP)を参照してください。言語コードは不整合がある場合があります。2文字のコードは[こちら](https://developers.google.com/admin-sdk/directory/v1/languages)で確認できますが、3文字のコードについては、さらに検索を行う必要がある場合があります。
- BPE前処理を必要とするモデルはサポートされていません。
- すべてのモデル名は、`Helsinki-NLP/opus-mt-{src}-{tgt}` という形式を使用します。`es_AR` のような形式の言語コードは、通常 `code_{region}` を指します。例えば、`es_AR` はアルゼンチンのスペイン語を指します。
- モデルが複数の言語を出力できる場合、以下に示すように、`src_txt` の先頭に出力したい言語を付加します。[Tatoeba-Challenge](https://github.com/Helsinki-NLP/Tatoeba-Challenge) からの新しい多言語モデルでは、3文字の言語コードが必要です。

```python
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

# Model trained on multiple source languages → multiple target languages
# Example: multilingual to Arabic (arb)
model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-mul-mul"  # Tatoeba Challenge model
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# Prepend the desired output language code (3-letter ISO 639-3)
src_texts = ["arb>> Hello, how are you today?"]

# Tokenize and translate
inputs = tokenizer(src_texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(model.device)
translated = model.generate(**inputs)

# Decode and print result
translated_texts = tokenizer.batch_decode(translated, skip_special_tokens=True)
print(translated_texts[0])
```

- 旧型の多言語モデルでは、2文字の言語コードが使用されます。

```python
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

# Example: older multilingual model (like en → many)
model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-ROMANCE"  # English → French, Spanish, Italian, etc.
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# Prepend the 2-letter ISO 639-1 target language code (older format)
src_texts = [">>fr<< Hello, how are you today?"]

# Tokenize and translate
inputs = tokenizer(src_texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(model.device)
translated = model.generate(**inputs)

# Decode and print result
translated_texts = tokenizer.batch_decode(translated, skip_special_tokens=True)
print(translated_texts[0])
```

## MarianConfig[[transformers.MarianConfig]]

#### transformers.MarianConfig[[transformers.MarianConfig]]

```python
transformers.MarianConfig(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 = 58101, decoder_vocab_size: int | None = None, 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 = 58100, scale_embedding: bool = False, pad_token_id: int | None = 58100, eos_token_id: int | list[int] | None = 0, bos_token_id: int | None = None, forced_eos_token_id: int | list[int] | None = 0, share_encoder_decoder_embeddings: bool = True, is_decoder: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/marian/configuration_marian.py#L24)

**パラメータ:**

is_encoder_decoder (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : モデルがエンコーダー/デコーダーとして使用されるかどうかを示します。

vocab_size (`int`、*任意*、デフォルトは `58101`) : モデルの語彙サイズ。`input_ids` で表すことができるトークンの種類数を定義します。

decoder_vocab_size (`int`, *任意*) : デコーダー層の埋め込みの語彙サイズ。

max_position_embeddings (`int`、*任意*、デフォルトは`1024`) : 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。

encoder_layers (`int`、*任意*、デフォルトは`12`) : Transformerエンコーダーの隠れ層の数。設定されていない場合は、`num_layers`と同じ値が使用されます。

encoder_ffn_dim (`int`、*任意*、デフォルトは `4096`) : エンコーダー内の「intermediate」（feed-forward と呼ばれることが多い）層の次元数。

encoder_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは`16`) : Transformerエン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。

decoder_layers (`int`、*任意*、デフォルトは`12`) : Transformer デコーダーの隠れ層の数。設定されていない場合は、`num_layers` と同じ値が使用されます。

decoder_ffn_dim (`int`、*任意*、デフォルトは `4096`) : デコーダー内の「intermediate」（feed-forward と呼ばれることが多い）層の次元数。

decoder_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは`16`) : 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。

encoder_layerdrop (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : エンコーダーのLayerDrop確率です。詳細については、[LayerDrop論文](see https://huggingface.co/papers/1909.11556)を参照してください。

decoder_layerdrop (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : デコーダーの LayerDrop 確率です。詳細については、[LayerDrop の論文](see https://huggingface.co/papers/1909.11556)を参照してください。

use_cache (`bool`、*任意*、デフォルトは `True`) : モデルが最後のキー/バリューアテンションを返すかどうか（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。

activation_function (`str`、*任意*、デフォルトは`gelu`) : 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。

d_model (`int`、*任意*、デフォルトは`1024`) : エンコーダ層とプーラー層のサイズ。

dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.1`) : すべての dropout 層の比率。

attention_dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : 注意確率のドロップアウト率。

activation_dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : 全結合層内の活性化に対する dropout 率。

init_std (`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。

decoder_start_token_id (`int`、*任意*、デフォルトは `58100`) : エンコーダーデコーダーモデルが `bos` とは異なるトークンでデコーディングを開始する場合、そのトークンの id。

scale_embedding (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : sqrt(d_model) で割って埋め込みをスケーリングするかどうか。

pad_token_id (`int`、*任意*、デフォルトは `58100`) : 語彙内でパディングに使用されるトークン ID。

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`、*任意*、デフォルトは`0`) : 語彙内でストリーム終了に使用されるトークン ID。

bos_token_id (`int`, *任意*) : 語彙内でストリームの開始に使用されるトークン ID。

forced_eos_token_id (`Union[int, list[int]]`、*任意*、デフォルトは`0`) : `max_length`に達した際に、最後に生成されるトークンとして強制するトークンのIDです。通常は`eos_token_id`に設定されます。

share_encoder_decoder_embeddings (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : エンコーダーとデコーダーの埋め込みを結合して共有するかどうか

is_decoder (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : モデルがデコーダーとして使用されるかどうかを指定します。`False` の場合、モデルはエンコーダーとして使用されます。

tie_word_embeddings (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : 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。

これは MarianModel 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 Marian 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、[Helsinki-NLP/opus-mt-en-de](https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-en-de) と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/configuration#transformers.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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。

例:

```python
>>> from transformers import MarianModel, MarianConfig

>>> # Initializing a Marian Helsinki-NLP/opus-mt-en-de style configuration
>>> configuration = MarianConfig()

>>> # Initializing a model from the Helsinki-NLP/opus-mt-en-de style configuration
>>> model = MarianModel(configuration)

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

## MarianTokenizer[[transformers.MarianTokenizer]]

#### transformers.MarianTokenizer[[transformers.MarianTokenizer]]

```python
transformers.MarianTokenizer(source_spm, target_spm, vocab, target_vocab_file = None, source_lang = None, target_lang = None, unk_token = '<unk>', eos_token = '</s>', pad_token = '<pad>', model_max_length = 512, sp_model_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, separate_vocabs = False, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/marian/tokenization_marian.py#L45)

**パラメータ:**

source_spm (`str`) : 元の言語の語彙を含む [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece) ファイル（通常は .spm 拡張子を持っています）。

target_spm (`str`) : 対象言語の語彙を含む [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece) ファイル（通常は .spm 拡張子を持っています）。

source_lang (`str`, *任意*) : ソース言語を表す文字列。

target_lang (`str`, *任意*) : ターゲット言語を表す文字列。

unk_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"<unk>"`) : 不明トークン。語彙に存在しないトークンは ID に変換できず、代わりにこのトークンが設定されます。

eos_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"</s>"`) : シーケンスの終了トークン。

pad_token (`str`、*任意*、デフォルトは `"<pad>"`) : パディングに使用されるトークンです。長さの異なるシーケンスをバッチ処理する場合などに使用します。

model_max_length (`int`、*任意*、デフォルトは 512) : モデルが受け入れる文の最大長です。

additional_special_tokens (`list[str]`、*任意*、デフォルトは `["<eop>", "<eod>"]`) : トークナイザーで使用される追加の特殊トークン。

sp_model_kwargs (`dict`、*任意*) : `SentencePieceProcessor.__init__()` メソッドに渡されます。[SentencePiece の Python ラッパー](https://github.com/google/sentencepiece/tree/master/python) は、次のような設定を行うために使用できます。 - `enable_sampling`: サブワード正規化を有効にします。 - `nbest_size`: ユニグラムのサンプリングパラメータ。BPE-Dropout では無効です。  - `nbest_size = {0,1}`: サンプリングは行われません。 - `nbest_size > 1`: nbest_size 個の結果からサンプリングします。 - `nbest_size < 0`: nbest_size が無限であると仮定し、forward-filtering-and-backward-sampling アルゴリズムを使用してすべての仮説（ラティス）からサンプリングします。  - `alpha`: ユニグラムサンプリングのスムーthingパラメータ、および BPE-dropout におけるマージ操作のドロップアウト確率。

Marian トークナイザーを構築します。[SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece) をベースにしています。

このトークナイザーは、[PreTrainedTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/tokenizer#transformers.PythonBackend) を継承しており、主要なメソッドのほとんどが含まれています。これらのメソッドに関する詳細については、このスーパークラスを参照してください。

例:

```python
>>> from transformers import MarianForCausalLM, MarianTokenizer

>>> model = MarianForCausalLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")
>>> tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")
>>> src_texts = ["I am a small frog.", "Tom asked his teacher for advice."]
>>> tgt_texts = ["Ich bin ein kleiner Frosch.", "Tom bat seinen Lehrer um Rat."]  # optional
>>> inputs = tokenizer(src_texts, text_target=tgt_texts, return_tensors="pt", padding=True)

>>> outputs = model(**inputs)  # should work
```

#### build_inputs_with_special_tokens[[transformers.MarianTokenizer.build_inputs_with_special_tokens]]

```python
build_inputs_with_special_tokens(token_ids_0, token_ids_1 = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/marian/tokenization_marian.py#L295)

シーケンスからモデルのインプットを構築し、eos_token_id を追加します。

## MarianModel[[transformers.MarianModel]]

#### transformers.MarianModel[[transformers.MarianModel]]

```python
transformers.MarianModel(config: MarianConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/marian/modeling_marian.py#L625)

**パラメータ:**

config ([MarianConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/marian#transformers.MarianConfig)) : モデルのすべてのパラメータを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()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

特定のヘッドを付加せず、生のhidden-statesを出力する素のMarian Model。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装し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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.MarianModel.forward]]

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

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/marian/modeling_marian.py#L705)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : 語彙におけるデコーダー入力シーケンスのトークンインデックスです。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [デコーダー入力IDとは何ですか？](../glossary#decoder-input-ids)  Marian は、`decoder_input_ids` の生成の開始トークンとして `pad_token_id` を使用します。`past_key_values` を使用する場合は、オプションとして最後の `decoder_input_ids` だけを入力すれば十分です（`past_key_values` を参照）。

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : デフォルトの動作: `decoder_input_ids` 内の pad トークンを無視するテンソルを生成します。デフォルトでは、causal mask も使用されます。

encoder_outputs (`Union[tuple[torch.Tensor], ~modeling_outputs.BaseModelOutput]`, *任意*) : (`last_hidden_state`、*任意*: `hidden_states`、*任意*: `attentions`) のタプル。`last_hidden_state` の形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) で、エンコーダの最終層の出力における隠れ状態のシーケンスです。デコーダのクロスアテンションで使用されます。

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 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 hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.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` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(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参照行列よりも、`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。

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `decoder_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。`past_key_values` を使用する場合、`decoder_inputs_embeds` の最後の部分のみを入力すればよい場合があります（`past_key_values` を参照）。`decoder_input_ids` のインデックスを関連するベクトルに変換する方法を、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも細かく制御したい場合に便利です。 `decoder_input_ids` と `decoder_inputs_embeds` の両方が設定されていない場合、`decoder_inputs_embeds` は `inputs_embeds` の値を採ります。

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）。

**戻り値:** [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) または `tuple(torch.Tensor)`

設定（[MarianConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/marian#transformers.MarianConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成される [Seq2SeqModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput) または `torch.Tensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。

[MarianModel](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/marian#transformers.MarianModel)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、後者はそれらを無視してしまいます。

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルのデコーダーの最終層の出力における、隠れ状態のシーケンスです。

  `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** (`EncoderDecoderCache`、*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) -- [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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）が含まれます。
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 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デコーダーのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) -- モデルのエンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 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エンコーダーのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*任意*、`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) -- 各レイヤーごとに 1 つの `torch.Tensor` からなるタプルで、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmaxを適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

例:

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

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")
>>> model = MarianModel.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-en-de")

>>> inputs = tokenizer("Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt")
>>> decoder_inputs = tokenizer(
...     "<pad> Studien haben gezeigt dass es hilfreich ist einen Hund zu besitzen",
...     return_tensors="pt",
...     add_special_tokens=False,
... )
>>> 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, 26, 512]
```

## MarianMTModel[[transformers.MarianMTModel]]

#### transformers.MarianMTModel[[transformers.MarianMTModel]]

```python
transformers.MarianMTModel(config: MarianConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/marian/modeling_marian.py#L801)

**パラメータ:**

config ([MarianConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/marian#transformers.MarianConfig)) : モデルのすべてのパラメータを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()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

言語モデリングヘッドを備えたMarianモデル。要約に使用できます。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装し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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.MarianMTModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_outputs: tuple[torch.Tensor] | transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/marian/modeling_marian.py#L903)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

decoder_input_ids (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : 語彙におけるデコーダー入力シーケンスのトークンインデックスです。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [デコーダー入力IDとは何ですか？](../glossary#decoder-input-ids)  Marian は、`decoder_input_ids` の生成の開始トークンとして `pad_token_id` を使用します。`past_key_values` を使用する場合は、オプションとして最後の `decoder_input_ids` だけを入力すれば十分です（`past_key_values` を参照）。

decoder_attention_mask (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, target_sequence_length)`、*任意*) : デフォルトの動作: `decoder_input_ids` 内の pad トークンを無視するテンソルを生成します。デフォルトでは、causal mask も使用されます。

encoder_outputs (`Union[tuple[torch.Tensor], ~modeling_outputs.BaseModelOutput]`, *任意*) : (`last_hidden_state`、*任意*: `hidden_states`、*任意*: `attentions`) のタプル。`last_hidden_state` の形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) で、エンコーダの最終層の出力における隠れ状態のシーケンスです。デコーダのクロスアテンションで使用されます。

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 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 hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.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` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(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参照行列よりも、`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。

decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `decoder_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。`past_key_values` を使用する場合、`decoder_inputs_embeds` の最後の部分のみを入力すればよい場合があります（`past_key_values` を参照）。`decoder_input_ids` のインデックスを関連するベクトルに変換する方法を、モデル内部の埋め込みルックアップ行列よりも細かく制御したい場合に便利です。 `decoder_input_ids` と `decoder_inputs_embeds` の両方が設定されていない場合、`decoder_inputs_embeds` は `inputs_embeds` の値を採ります。

labels (`torch.LongTensor`、形状 `(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。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` のドキュメント文字列を参照）。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）。

**戻り値:** [Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput) または `tuple(torch.Tensor)`

設定（[MarianConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/marian#transformers.MarianConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成される、[Seq2SeqLMOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput)または`torch.Tensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。

[MarianMTModel](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/marian#transformers.MarianMTModel)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、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.Tensor`、形状 `(1,)`、*任意*、`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。
- **logits** (`torch.Tensor`、形状 `(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** (`EncoderDecoderCache`、*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) -- [EncoderDecoderCache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.EncoderDecoderCache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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）が含まれます。
- **decoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力および初期埋め込み出力における、デコーダーの隠れ状態。
- **decoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) -- モデルのエンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **encoder_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用 1 つ + 各層の出力用 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力および初期埋め込み出力におけるエンコーダーの隠れ状態。
- **encoder_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*任意*、`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) -- 各レイヤーごとに 1 つの `torch.Tensor` からなるタプルで、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmaxを適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

例:

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

>>> src = "fr"  # source language
>>> trg = "en"  # target language

>>> model_name = f"Helsinki-NLP/opus-mt-{src}-{trg}"
>>> model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

>>> sample_text = "où est l'arrêt de bus ?"
>>> batch = tokenizer([sample_text], return_tensors="pt")

>>> generated_ids = model.generate(**batch)
>>> tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
"Where's the bus stop?"
```

## MarianForCausalLM[[transformers.MarianForCausalLM]]

#### transformers.MarianForCausalLM[[transformers.MarianForCausalLM]]

```python
transformers.MarianForCausalLM(config: MarianConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/marian/modeling_marian.py#L1017)

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

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/marian/modeling_marian.py#L1039)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

encoder_hidden_states (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : エンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。モデルがデコーダーとして設定されている場合、クロスアテンションで使用されます。

encoder_attention_mask (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : エンコーダー入力のpaddingトークンインデックスに対するattentionの実行を回避するためのマスクです。モデルがデコーダーとして設定されている場合、このマスクはcross-attentionで使用されます。`[0, 1]`から選択されるマスクの値:  - **マスクされない**トークンは1、 - **マスクされる**トークンは0。

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 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 hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.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` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(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参照行列よりも、`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`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 言語モデリング損失の計算に使用するラベル。インデックスは `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内、または -100 である必要があります（`input_ids` のドキュメント文字列を参照）。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。モデル内部ではラベルは**シフトされません**。`labels[..., i]` は `logits[..., i, :]` のターゲットとなるため、次のトークン予測を行う場合は、ラベルは `input_ids` に対して既に 1 位置左にシフトされている必要があります。

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]`、*任意*、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る形式）を使用する場合に有用です。

**戻り値:** [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) または `tuple(torch.Tensor)`

[MarianConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/marian#transformers.MarianConfig) や入力に応じて、さまざまな要素で構成される、[CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/v5.23.0/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) または `torch.Tensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。

[MarianForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/ja/model_doc/marian#transformers.MarianForCausalLM)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、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.Tensor`、形状 `(1,)`、*任意*、`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(次のトークンの予測用)。
- **logits** (`torch.Tensor`、形状 `(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）。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` のタプル（モデルに埋め込み層がある場合はその出力用 1 つ、各層の出力用 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.Tensor)`、*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.Tensor` 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。
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`、*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.Tensor` 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)`。

  クロスアテンションのsoftmax後の重み。クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。
- **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](/docs/transformers/v5.23.0/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  シーケンシャルな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 hidden-states（アテンションブロック内のキーとバリュー）が含まれます。

例:

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

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en")
>>> model = MarianForCausalLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en")
>>> 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
```