# XLM-RoBERTa-XL

[XLM-RoBERTa-XL](https://huggingface.co/papers/2105.00572) est un modèle de langage masqué multilingue de 3,5 milliards de paramètres, pré-entraîné sur 100 langues. Il démontre qu’en augmentant la capacité du modèle, les modèles multilingues affichent de fortes performances sur les langues à ressources abondantes et peuvent même traiter en zéro-shot des langues à ressources limitées.

Vous pouvez trouver tous les points de contrôle originaux de XLM-RoBERTa-XL sous l'organisation [AI at Meta](https://huggingface.co/facebook?search_models=xlm).

> [!TIP]
> Cliquez sur les modèles XLM-RoBERTa-XL dans la barre latérale droite pour plus d’exemples sur la façon d’appliquer XLM-RoBERTa-XL à différentes tâches interlinguales telles que la classification, la traduction et la réponse aux questions.

L'exemple ci-dessous montre comment prédire le jeton `<mask>` avec [Pipeline](/docs/transformers/main/fr/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoModel) et depuis la ligne de commande.

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="fill-mask",
    model="facebook/xlm-roberta-xl",
    device=0
)
pipeline("Bonjour, je suis un modèle <mask>.")
```

```python
import torch

from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "facebook/xlm-roberta-xl",
)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(
    "facebook/xlm-roberta-xl",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)
inputs = tokenizer("Bonjour, je suis un modèle <mask>.", return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predictions = outputs.logits

masked_index = torch.where(inputs['input_ids'] == tokenizer.mask_token_id)[1]
predicted_token_id = predictions[0, masked_index].argmax(dim=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)

print(f"The predicted token is: {predicted_token}")
```

La quantification réduit la charge mémoire des grands modèles en représentant les poids avec une précision inférieure. Reportez-vous à l'aperçu de la [Quantization](../quantization/overview) pour plus d'informations sur les backends de quantification disponibles.

L'exemple ci-dessous utilise [torchao](../quantization/torchao) pour quantiser uniquement les poids en int4.

```python
import torch

from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer, TorchAoConfig

quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "facebook/xlm-roberta-xl",
)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(
    "facebook/xlm-roberta-xl",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa",
    quantization_config=quantization_config
)
inputs = tokenizer("Bonjour, je suis un modèle <mask>.", return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predictions = outputs.logits

masked_index = torch.where(inputs['input_ids'] == tokenizer.mask_token_id)[1]
predicted_token_id = predictions[0, masked_index].argmax(dim=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predicted_token_id)

print(f"The predicted token is: {predicted_token}")
```

## Notes

- Contrairement à certains modèles XLM, XLM-RoBERTa-XL n'a pas besoin de tenseurs `lang` pour comprendre la langue utilisée. Il détermine automatiquement la langue à partir des identifiants d'entrée.

## XLMRobertaXLConfig[[transformers.XLMRobertaXLConfig]]

#### transformers.XLMRobertaXLConfig[[transformers.XLMRobertaXLConfig]]

```python
transformers.XLMRobertaXLConfig(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, is_encoder_decoder: bool = False, 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, vocab_size: int = 250880, hidden_size: int = 2560, num_hidden_layers: int = 36, num_attention_heads: int = 32, intermediate_size: int = 10240, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.1, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1, max_position_embeddings: int = 514, type_vocab_size: int = 1, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-05, pad_token_id: int | None = 1, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, use_cache: bool = True, classifier_dropout: float | int | None = None, is_decoder: bool = False, add_cross_attention: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/configuration_xlm_roberta_xl.py#L24)

**Paramètres :**

vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `250880`) : Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par `input_ids`.

hidden_size (`int`, *facultatif*, par défaut `2560`) : Dimension des représentations cachées.

num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `36`) : Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.

num_attention_heads (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `32`) : Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.

intermediate_size (`int`, *facultatif*, par défaut `10240`) : Dimension des représentations MLP.

hidden_act (`str`, *facultatif*, par défaut `gelu`) : La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) dans le décodeur. Par exemple, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *facultatif*, valeur par défaut `0.1`) : La probabilité de dropout pour toutes les couches entièrement connectées des embeddings, de l'encodeur et du pooler.

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *facultatif*, valeur par défaut `0.1`) : Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.

max_position_embeddings (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `514`) : La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.

type_vocab_size (`int`, *facultatif*, par défaut `1`) : La taille du vocabulaire des `token_type_ids`.

initializer_range (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `0.02`) : L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour l'initialisation de toutes les matrices de poids.

layer_norm_eps (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `1e-05`) : L'épsilon utilisé par les couches de normalisation de couche.

pad_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1`) : Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.

bos_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `0`) : Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*, valeur par défaut `2`) : Identifiant de jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire.

use_cache (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). Pertinent uniquement si `config.is_decoder=True` ou si le modèle est un modèle génératif de type décodeur uniquement.

classifier_dropout (`Union[float, int]`, *facultatif*) : Le taux de dropout pour le classifieur.

is_decoder (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique si le modèle est utilisé comme décodeur. Si `False`, le modèle est utilisé comme encodeur.

add_cross_attention (`bool`, *facultatif*, par défaut `False`) : Indique si des couches d'attention croisée doivent être ajoutées au modèle.

tie_word_embeddings (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance `tied_weights_keys` du modèle.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un modèle Xlm Roberta XlModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Xlm Roberta Xl en fonction des arguments spécifiés, en définissant l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de [facebook/xlm-roberta-xl](https://huggingface.co/facebook/xlm-roberta-xl)

Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations.

Exemples :

```python
>>> from transformers import XLMRobertaXLConfig, XLMRobertaXLModel

>>> # Initializing a XLM_ROBERTA_XL google-bert/bert-base-uncased style configuration
>>> configuration = XLMRobertaXLConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the google-bert/bert-base-uncased style configuration
>>> model = XLMRobertaXLModel(configuration)

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

## XLMRobertaXLModel[[transformers.XLMRobertaXLModel]]

#### transformers.XLMRobertaXLModel[[transformers.XLMRobertaXLModel]]

```python
transformers.XLMRobertaXLModel(config: XLMRobertaXLConfig, add_pooling_layer = True)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L558)

**Paramètres :**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

add_pooling_layer (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut ajouter une couche de pooling

Le modèle peut se comporter comme un encodeur (avec uniquement de l'auto-attention) ainsi que comme un décodeur, auquel cas une couche d'attention croisée est ajoutée entre les couches d'auto-attention, conformément à l'architecture décrite dans [Attention is all you need](https://huggingface.co/papers/1706.03762) par Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser et Illia Polosukhin.

Pour se comporter comme un décodeur, le modèle doit être initialisé avec l'argument `is_decoder` de la configuration défini sur `True`. Pour être utilisé dans un modèle Seq2Seq, le modèle doit être initialisé avec à la fois l'argument `is_decoder` et `add_cross_attention` définis sur `True` ; un `encoder_hidden_states` est alors attendu en entrée de la passe avant.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.XLMRobertaXLModel.forward]]

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

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L584)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de segment pour indiquer les première et deuxième parties des entrées. Les indices sont sélectionnés dans `[0, 1]` : - 0 correspond à un jeton de *phrase A*, - 1 correspond à un jeton de *phrase B*. [Que sont les identifiants de type de jeton ?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`.  [Que sont les position IDs ?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur. Utilisée dans l'attention croisée si le modèle est configuré comme un décodeur.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage de l'entrée de l'encodeur. Ce masque est utilisé dans l'attention croisée si le modèle est configuré comme un décodeur. Valeurs du masque sélectionnées dans `[0, 1]` :  - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut.  Le modèle renverra le même format de cache que celui fourni en entrée.  Si `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`.

use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`).

**Retourne :** [BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) et les entrées.

La méthode forward de [XLMRobertaXLModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLModel) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, hidden_size)`) -- État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire par les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` et `config.add_cross_attention=True` sont passés ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids d'attention de la couche d'attention croisée du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.
- **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si `config.is_encoder_decoder=True`, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel.

## XLMRobertaXLForCausalLM[[transformers.XLMRobertaXLForCausalLM]]

#### transformers.XLMRobertaXLForCausalLM[[transformers.XLMRobertaXLForCausalLM]]

```python
transformers.XLMRobertaXLForCausalLM(config: XLMRobertaXLConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L734)

**Paramètres :**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Modèle XLM-RoBERTa-XL avec une tête de `language modeling` pour l'ajustement fin CLM.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.XLMRobertaXLForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: tuple[tuple[torch.Tensor]] | None = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L758)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices de jetons de segment indiquant les première et deuxième parties des entrées. Les indices sont sélectionnés dans `[0, 1]` : - 0 correspond à un jeton de *phrase A*, - 1 correspond à un jeton de *phrase B*. [Que sont les identifiants de type de jeton ?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`.  [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur. Utilisée dans l'attention croisée si le modèle est configuré comme un décodeur.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage de l'entrée de l'encodeur. Ce masque est utilisé dans l'attention croisée si le modèle est configuré comme un décodeur. Valeurs du masque sélectionnées dans `[0, 1]` :  - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**.

labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation du langage de gauche à droite (prédiction du mot suivant). Les indices doivent être dans `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (voir la docstring de `input_ids`). Les jetons dont l'indice est défini sur `-100` sont ignorés (masqués) ; la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est dans `[0, ..., config.vocab_size]`.

past_key_values (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`. Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, consultez notre [guide du cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) sera initialisé par défaut. Le modèle produira le même format de cache que celui fourni en entrée. Si des `past_key_values` sont utilisés, l'utilisateur doit fournir uniquement les `input_ids` non traités (ceux dont les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme `(batch_size, unprocessed_length)` au lieu de tous les `input_ids` de forme `(batch_size, sequence_length)`.

use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *facultatif*, valeur par défaut `0`) : Si c'est un `int`, calcule les logits pour les `logits_to_keep` derniers jetons. Si c'est `0`, calcule les logits pour tous les `input_ids` (cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut faire économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est un `torch.Tensor`, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. C'est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence).

**Retourne :** [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) et les entrées.

La méthode forward de [XLMRobertaXLForCausalLM](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForCausalLM) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant).
- **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Poids des attentions croisées après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.
- **past_key_values** (`Cache`, *facultatif*, renvoyé lorsque `use_cache=True` est passé ou lorsque `config.use_cache=True`) -- Il s'agit d'une instance de [Cache](/docs/transformers/main/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'attention) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée `past_key_values`) pour accélérer le décodage séquentiel.

Exemple :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaForCausalLM, RobertaConfig
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> config = RobertaConfig.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base")
>>> config.is_decoder = True
>>> model = RobertaForCausalLM.from_pretrained("FacebookAI/roberta-base", config=config)
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> prediction_logits = outputs.logits
```

## XLMRobertaXLForMaskedLM[[transformers.XLMRobertaXLForMaskedLM]]

#### transformers.XLMRobertaXLForMaskedLM[[transformers.XLMRobertaXLForMaskedLM]]

```python
transformers.XLMRobertaXLForMaskedLM(config: XLMRobertaXLConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L831)

**Paramètres :**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le modèle Xlm Roberta Xl avec une tête de `language modeling` au sommet."

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.XLMRobertaXLForMaskedLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L858)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices de jetons de segment indiquant les première et deuxième parties des entrées. Les indices sont sélectionnés dans `[0, 1]` : - 0 correspond à un jeton de *phrase A*, - 1 correspond à un jeton de *phrase B*. [Que sont les identifiants de type de jeton ?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`.  [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur. Utilisée dans l'attention croisée si le modèle est configuré comme un décodeur.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage de l'entrée de l'encodeur. Ce masque est utilisé dans l'attention croisée si le modèle est configuré comme un décodeur. Valeurs du masque sélectionnées dans `[0, 1]` :  - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**.

labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage masquée. Les indices doivent être dans `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (voir la docstring de `input_ids`). Les jetons dont l'indice est défini sur `-100` sont ignorés (masqués) ; la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est dans `[0, ..., config.vocab_size]`.

**Retourne :** [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) et les entrées.

La méthode forward de [XLMRobertaXLForMaskedLM](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForMaskedLM) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de modélisation de langage masquée (MLM).
- **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, XLMRobertaXLForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl")
>>> model = XLMRobertaXLForMaskedLM.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl")

>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]

>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
>>> tokenizer.decode(predicted_token_id)
...

>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-<mask> tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)

>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)
>>> round(outputs.loss.item(), 2)
...
```

## XLMRobertaXLForSequenceClassification[[transformers.XLMRobertaXLForSequenceClassification]]

#### transformers.XLMRobertaXLForSequenceClassification[[transformers.XLMRobertaXLForSequenceClassification]]

```python
transformers.XLMRobertaXLForSequenceClassification(config: XLMRobertaXLConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L905)

**Paramètres :**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Modèle transformer XLM-RoBERTa-XL avec une tête de classification/régression de séquence au sommet (une couche linéaire au-dessus de la sortie agrégée), par exemple pour les tâches GLUE.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.XLMRobertaXLForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L916)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices de jetons de segment indiquant les première et deuxième parties des entrées. Les indices sont sélectionnés dans `[0, 1]` : - 0 correspond à un jeton de *phrase A*, - 1 correspond à un jeton de *phrase B*. [Que sont les identifiants de type de jeton ?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`.  [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size,)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de classification/régression de séquence. Les indices doivent être dans `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Si `config.num_labels == 1`, une perte de régression est calculée (perte du carré moyen). Si `config.num_labels > 1`, une perte de classification est calculée (entropie croisée).

**Retourne :** [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) et les entrées.

La méthode forward de [XLMRobertaXLForSequenceClassification](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForSequenceClassification) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de classification (ou de régression si config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, config.num_labels)`) -- Scores de classification (ou de régression si config.num_labels==1) (avant SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple de classification mono-étiquette :

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, XLMRobertaXLForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl")
>>> model = XLMRobertaXLForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = XLMRobertaXLForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

Exemple de classification multi-étiquettes :

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, XLMRobertaXLForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl")
>>> model = XLMRobertaXLForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = XLMRobertaXLForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "facebook/xlm-roberta-xl", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```

## XLMRobertaXLForMultipleChoice[[transformers.XLMRobertaXLForMultipleChoice]]

#### transformers.XLMRobertaXLForMultipleChoice[[transformers.XLMRobertaXLForMultipleChoice]]

```python
transformers.XLMRobertaXLForMultipleChoice(config: XLMRobertaXLConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L972)

**Paramètres :**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le modèle Xlm Roberta Xl avec une tête de classification à choix multiples au sommet (une couche linéaire au-dessus de la sortie agrégée et un softmax), par exemple pour les tâches RocStories/SWAG.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.XLMRobertaXLForMultipleChoice.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L982)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, num_choices, sequence_length)`) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices de jetons de segment pour indiquer les première et deuxième parties des entrées. Les indices sont sélectionnés dans `[0, 1]` : - 0 correspond à un jeton de *phrase A*, - 1 correspond à un jeton de *phrase B*. [Que sont les identifiants de type de jeton ?](../glossary#token-type-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size,)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de classification à choix multiples. Les indices doivent être dans `[0, ..., num_choices-1]` où `num_choices` est la taille de la deuxième dimension des tenseurs d'entrée. (Voir `input_ids` ci-dessus)

position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.max_position_embeddings - 1]`. [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la façon de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégrations interne du modèle.

**Retourne :** [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) et les entrées.

La méthode forward de [XLMRobertaXLForMultipleChoice](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForMultipleChoice) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme *(1,)*, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de classification.
- **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, num_choices)`) -- *num_choices* est la deuxième dimension des tenseurs d'entrée. (voir *input_ids* ci-dessus).

  Scores de classification (avant SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, XLMRobertaXLForMultipleChoice
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl")
>>> model = XLMRobertaXLForMultipleChoice.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl")

>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0)  # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1

>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels)  # batch size is 1

>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits
```

## XLMRobertaXLForTokenClassification[[transformers.XLMRobertaXLForTokenClassification]]

#### transformers.XLMRobertaXLForTokenClassification[[transformers.XLMRobertaXLForTokenClassification]]

```python
transformers.XLMRobertaXLForTokenClassification(config: XLMRobertaXLConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L1055)

**Paramètres :**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le transformateur Xlm Roberta Xl avec une tête de classification de jetons au sommet (une couche linéaire au-dessus de la sortie des états cachés), par exemple pour des tâches de reconnaissance d'entités nommées (NER).

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.XLMRobertaXLForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L1069)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices de jetons de segment indiquant les première et deuxième parties des entrées. Les indices sont sélectionnés dans `[0, 1]` : - 0 correspond à un jeton de *phrase A*, - 1 correspond à un jeton de *phrase B*. [Que sont les identifiants de type de jeton ?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`.  [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

labels (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Étiquettes pour le calcul de la perte de classification de jetons. Les indices doivent être dans `[0, ..., config.num_labels - 1]`.

**Retourne :** [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) et les entrées.

La méthode forward de [XLMRobertaXLForTokenClassification](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForTokenClassification) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de classification.
- **logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- Scores de classification (avant SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, XLMRobertaXLForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl")
>>> model = XLMRobertaXLForTokenClassification.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

## XLMRobertaXLForQuestionAnswering[[transformers.XLMRobertaXLForQuestionAnswering]]

#### transformers.XLMRobertaXLForQuestionAnswering[[transformers.XLMRobertaXLForQuestionAnswering]]

```python
transformers.XLMRobertaXLForQuestionAnswering(config: XLMRobertaXLConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L1119)

**Paramètres :**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L'initialisation à partir d'un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le transformateur Xlm Roberta Xl avec une tête de classification de segments au sommet pour les tâches de question-réponse extractives comme SQuAD (une couche linéaire au sommet de la sortie des états cachés pour calculer `span start logits` et `span end logits`).

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l’utilisation et le comportement généraux.

#### forward[[transformers.XLMRobertaXLForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/xlm_roberta_xl/modeling_xlm_roberta_xl.py#L1129)

**Paramètres :**

input_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut. Les indices peuvent être obtenus à l'aide de [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans `[0, 1]` : - 1 pour les jetons qui ne sont **pas masqués**, - 0 pour les jetons qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices de jetons de segment indiquant les première et deuxième parties des entrées. Les indices sont sélectionnés dans `[0, 1]` : - 0 correspond à un jeton de *phrase A*, - 1 correspond à un jeton de *phrase B*. [Que sont les identifiants de type de jeton ?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`, *facultatif*) : Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle `[0, config.n_positions - 1]`.  [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *facultatif*) : Facultativement, au lieu de passer `input_ids`, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices `input_ids` en vecteurs associés, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

start_positions (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size,)`, *facultatif*) : Étiquettes pour la position (index) du début de l'interval étiqueté, utilisées pour le calcul de la perte de classification de jetons. Les positions sont limitées à la longueur de la séquence (`sequence_length`). Les positions situées en dehors de la séquence ne sont pas prises en compte pour le calcul de la perte.

end_positions (`torch.LongTensor` de forme `(batch_size,)`, *facultatif*) : Étiquettes pour la position (index) de la fin de l'intervalle étiqueté, utilisées pour calculer la perte de classification de jetons. Les positions sont limitées à la longueur de la séquence (`sequence_length`). Les positions situées en dehors de la séquence ne sont pas prises en compte pour le calcul de la perte.

**Retourne :** [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) ou `tuple(torch.Tensor)`

Un [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/fr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) et les entrées.

La méthode forward de [XLMRobertaXLForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/fr/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForQuestionAnswering) redéfinit la méthode spéciale `__call__`.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance `Module` plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

- **loss** (`torch.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- La perte totale d'extraction de spans est la somme d'une entropie croisée pour les positions de début et de fin.
- **start_logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`) -- Scores de début de segment (avant SoftMax).
- **end_logits** (`torch.Tensor` de forme `(batch_size, sequence_length)`) -- Scores de fin de segment (avant SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, XLMRobertaXLForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl")
>>> model = XLMRobertaXLForQuestionAnswering.from_pretrained("facebook/xlm-roberta-xl")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```