# Dots 3 노트 미리보기 Dots 3 Note Preview는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 입력을 기본적으로 지원하는 mixture-of-experts causal language model입니다. 이미지와 비디오에는 공유된 vision encoder를, 오디오에는 Whisper 스타일의 audio encoder를 사용합니다. 두 encoder 모두 autoregressive text generation 전에 그 출력을 language model의 hidden space로 투영합니다. BF16 및 FP8 추론이 지원됩니다. 체크포인트에는 Qwen 이미지/비디오 구성 요소와 Dots 전처리 설정이 포함된 표준 `processor_config.json`이 필요합니다. 저장된 설정은 Transformers의 네이티브 스키마를 사용하며, 이전 버전의 서빙 프레임워크에는 호환성 어댑터가 필요할 수 있습니다. ## 사용 ```python from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor model_id = "dots-studio/dots3-note-prev" processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto") conversation = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/cats.png"}, {"type": "text", "text": "Describe this image."}, ], } ] inputs = processor.apply_chat_template( conversation, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ).to(model.device, dtype=model.dtype) output_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128) print(processor.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)[0]) ``` 이 사용자 메시지 중 하나를 사용하여 동일한 처리 및 생성 호출을 수행합니다: ```python # Text conversation = [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Briefly introduce yourself."}]}] # Audio: replace the path with a local recording. conversation = [{"role": "user", "content": [ {"type": "audio", "path": "speech.wav"}, {"type": "text", "text": "Transcribe this recording."}, ]}] # Video frames. Pass audio separately to include the soundtrack. conversation = [{"role": "user", "content": [ {"type": "video", "path": "concert.mp4"}, {"type": "text", "text": "Describe what you see."}, ]}] ``` `Dots3NoteModel`은 텍스트, 비전, 오디오 인코더를 결합합니다. `Dots3NoteForConditionalGeneration`은 언어 모델 헤드와 생성 인터페이스를 추가합니다. `Dots3NoteForCausalLM`는 텍스트 전용 변형입니다. ## Dots3NoteConfig[[transformers.Dots3NoteConfig]] #### transformers.Dots3NoteConfig[[transformers.Dots3NoteConfig]] ```python transformers.Dots3NoteConfig(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, text_config: dict | transformers.models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteTextConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteVisionConfig | None = None, audio_config: dict | transformers.models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteAudioConfig | None = None, image_token_id: int = 151660, video_token_id: int = 151680, audio_token_id: int = 151720, tie_word_embeddings: bool = False) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/configuration_dots3_note.py#L391) **매개변수:** text_config (`Union[dict, ~models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteTextConfig]`, *선택*) : 텍스트 백본의 config 객체 또는 사전입니다. vision_config (`Union[dict, ~models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteVisionConfig]`, *선택*) : 비전 백본의 config 객체 또는 사전입니다. audio_config (`Union[dict, ~models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteAudioConfig]`, *선택*) : 오디오 백본의 config 객체 또는 사전입니다. image_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `151660`) : 입력 이미지의 자리표시자로 사용되는 이미지 토큰 인덱스입니다. video_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `151680`) : 입력 비디오의 플레이스홀더로 사용되는 비디오 토큰 인덱스입니다. audio_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `151720`) : 입력 오디오의 플레이스홀더로 사용되는 오디오 토큰 인덱스입니다. tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부. 이것은 Dots3NoteModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Dots3 Note 모델을 초기화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [dots-studio/dots3-note-prev](https://huggingface.co/dots-studio/dots3-note-prev)와 유사한 구성이 생성됩니다. Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요. ## Dots3NoteTextConfig[[transformers.Dots3NoteTextConfig]] #### transformers.Dots3NoteTextConfig[[transformers.Dots3NoteTextConfig]] ```python transformers.Dots3NoteTextConfig(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 = 152064, hidden_size: int = 5120, intermediate_size: int = 13824, moe_intermediate_size: int = 1536, num_hidden_layers: int = 46, num_attention_heads: int = 128, num_key_value_heads: int = 128, n_shared_experts: int = 1, n_routed_experts: int = 256, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 1.0, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int | None = 1024, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int = 128, qk_nope_head_dim: int = 128, n_group: int = 1, topk_group: int = 1, num_experts_per_tok: int = 8, norm_topk_prob: bool = True, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 524288, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 151659, bos_token_id: int | None = 151643, eos_token_id: int | list[int] | None = 151668, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: dict | None = None, mlp_layer_types: list[str] | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, index_topk: int = 2048, index_head_dim: int = 128, index_n_heads: int = 64, mlp_bias: bool = False, head_dim: int = 256, layer_types: list[str] | None = None, sliding_window: int | None = None, shared_experts_intermediate_size: int = 1536) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/configuration_dots3_note.py#L191) **매개변수:** vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `152064`) : 모델의 어휘 크기입니다. `input_ids`로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다. hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `5120`) : 숨겨진 표현의 차원. intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `13824`) : MLP 표현의 차원. moe_intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1536`) : 라우팅된 전문가 MLP의 중간 크기입니다. num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `46`) : Transformer 디코더의 숨겨진 레이어 수. num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `128`) : Transformer 디코더의 각 어텐션 레이어에 사용할 어텐션 헤드 수입니다. num_key_value_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `128`) : Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다. `num_key_value_heads=num_attention_heads`인 경우 모델은 Multi Head Attention(MHA)을 사용하고, `num_key_value_heads=1`인 경우 Multi Query Attention(MQA)을 사용하며, 그 외에는 GQA가 사용됩니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 meanpooling하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 [이 논문](https://huggingface.co/papers/2305.13245)을 참고하세요. 지정되지 않으면 `num_attention_heads`가 기본값으로 사용됩니다. n_shared_experts (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1`) : 공유 전문가의 수. n_routed_experts (`int`, *선택 사항*, 기본값 `256`) : 라우팅된 전문가의 수. output_router_logits (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 모델이 router logits를 반환할지 여부입니다. 이 옵션을 활성화하면 load balancing loss와 router z-loss를 포함한 auxiliary loss도 모델에서 출력할 수 있습니다. routed_scaling_factor (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1.0`) : Scaling factor 또는 routed experts입니다. kv_lora_rank (`int`, *선택 사항*, 기본값 `512`) : key 및 value 투영에 사용되는 LoRA 행렬의 랭크입니다. q_lora_rank (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1024`) : 쿼리 투영에 사용되는 LoRA 행렬의 랭크입니다. qk_rope_head_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 `64`) : 회전 위치 임베딩을 사용하는 쿼리/키 헤드의 차원입니다. v_head_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 `128`) : value head의 차원. qk_nope_head_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 `128`) : 회전 위치 임베딩을 사용하지 않는 쿼리/키 헤드의 차원입니다. n_group (`int`, *선택 사항*, 기본값 1) : 선택 시 라우팅된 전문가가 분할되는 그룹의 수. topk_group (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1`) : 각 토큰에 대해 선택할 그룹의 수 (각 토큰에 대해 선택된 전문가가 `topk_group` 그룹 내에서만 있도록 보장). num_experts_per_tok (`int`, *선택 사항*, 기본값 `8`) : 각 토큰을 라우팅할 전문가의 수입니다. 이는 토큰 선택 라우팅의 top-k 값입니다. norm_topk_prob (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 라우팅된 전문가의 가중치를 정규화할지 여부. hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `silu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다. max_position_embeddings (`int`, *선택 사항*, 기본값 `524288`) : 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다. initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. rms_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-05`) : rms normalization 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다. use_cache (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). `config.is_decoder=True`인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다. pad_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `151659`) : 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다. bos_token_id (`int`, *선택 사항*, 기본값 `151643`) : 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *선택 사항*, 기본값 `151668`) : 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다. tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부. rope_parameters (`dict`, *선택*) : RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 `rope_theta` 값이 포함되어야 하며, 더 긴 `max_position_embeddings`로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다. mlp_layer_types (`list[str]`, *선택 사항*) : 생략된 경우, 공개된 MoE 스케줄에서 파생된 레이어별 `"dense"` 또는 `"sparse"` MLP 유형입니다. attention_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : self-attention에서 query, key, value 및 output projection layer에 bias를 사용할지 여부. attention_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. index_topk (`int`, *선택 사항*, 기본값 2048) : 동적 스파스 어텐션에 의해 선택되는 키 위치의 수입니다. index_head_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 128) : 동적 희소 어텐션 인덱서의 헤드별 폭입니다. index_n_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 64) : 동적 희소 어텐션 인덱서의 헤드 수입니다. mlp_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : MLP 레이어의 up_proj, down_proj, gate_proj 레이어에 bias를 사용할지 여부. head_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 `256`) : 어텐션 헤드 차원입니다. None인 경우 hidden_size // num_attention_heads 값이 기본값으로 사용됩니다. layer_types (`list[str]`, *선택 사항*) : 각 레이어 인덱스를 해당 레이어 유형에 명시적으로 매핑하는 리스트입니다. 제공되지 않으면 config 값에 기반하여 자동으로 생성됩니다. sliding_window (`int`, *선택 사항*) : Sliding window attention의 윈도우 크기입니다. `None`인 경우 sliding window가 적용되지 않습니다. shared_experts_intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 1536) : 각 공유 전문가의 중간 폭입니다. 이것은 Dots3NoteModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Dots3 Note 모델을 초기화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [dots-studio/dots3-note-prev](https://huggingface.co/dots-studio/dots3-note-prev)와 유사한 구성이 생성됩니다. Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요. #### convert_rope_params_to_dict[[transformers.Dots3NoteTextConfig.convert_rope_params_to_dict]] ```python convert_rope_params_to_dict(**kwargs) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/configuration_dots3_note.py#L343) 각 레이어 유형별 rotary head fraction을 사용하여 레거시 RoPE 설정을 개별 DSA/SWA 항목으로 변환합니다. ## Dots3NoteVisionConfig[[transformers.Dots3NoteVisionConfig]] #### transformers.Dots3NoteVisionConfig[[transformers.Dots3NoteVisionConfig]] ```python transformers.Dots3NoteVisionConfig(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, hidden_size: int = 1536, intermediate_size: int = 4224, num_hidden_layers: int = 42, num_attention_heads: int = 24, num_channels: int = 3, patch_size: int = 14, hidden_act: str = 'silu', attention_dropout: float | int = 0.0, initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None, moe_intermediate_size: int = 2112, spatial_merge_size: int = 2, rms_norm_eps: float = 1e-05, attention_bias: bool = False, mlp_bias: bool = False, mlp_layer_types: list[str] | None = None, num_local_experts: int = 64, num_experts_per_tok: int | None = None, router_scaling_factor: float | None = None, adapter_in_dim: int = 1536, adapter_out_dim: int = 5120, adapter_merge_size: int = 2) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/configuration_dots3_note.py#L28) **매개변수:** hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1536`) : 숨겨진 표현의 차원. intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `4224`) : MLP 표현의 차원. num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `42`) : Transformer 디코더의 숨겨진 레이어 수. num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `24`) : Transformer 디코더의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다. num_channels (`int`, *선택 사항*, 기본값 `3`) : 입력 채널의 수입니다. patch_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `14`) : 각 패치의 크기(해상도). hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `silu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다. attention_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. rope_parameters (`dict`, *선택*) : RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 `rope_theta` 값이 포함되어야 하며, 더 긴 `max_position_embeddings`로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다. moe_intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `2112`) : 라우팅된 전문가 MLP의 중간 크기입니다. spatial_merge_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `2`) : 인접한 패치를 병합하여 시각 토큰의 수를 줄이는 데 사용되는 공간 병합 윈도우의 크기입니다. rms_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-05`) : rms normalization 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다. attention_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : self-attention에서 query, key, value 및 output projection layer에 bias를 사용할지 여부. mlp_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : MLP 레이어의 up_proj, down_proj, gate_proj 레이어에 bias를 사용할지 여부. mlp_layer_types (`list[str]`, *선택 사항*) : 각 레이어에 대한 Dense 또는 sparse MLP. Expert 수는 `per_layer_config`를 통해 지정됩니다. num_local_experts (`int`, *선택 사항*, 기본값 `64`) : 각 디바이스당 로컬 전문가의 수. `num_experts`는 `num_local_experts`로 나누어떨어져야 합니다. num_experts_per_tok (`int`, *선택 사항*) : 각 토큰을 라우팅할 전문가의 수입니다. 이는 토큰 선택 라우팅의 top-k 값입니다. router_scaling_factor (`float`, *선택 사항*, 기본값 1.0) : 비전 라우터 점수에 적용되는 스케일입니다. adapter_in_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 1536) : 비전 어댑터의 입력 폭입니다. `hidden_size`와 일치해야 합니다. adapter_out_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 5120) : 비전 어댑터의 출력 폭입니다. 텍스트 히든 사이즈와 일치해야 합니다. adapter_merge_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 2) : 비전 어댑터에서 사용하는 공간 병합 계수입니다. 이것은 Dots3NoteModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Dots3 Note 모델을 초기화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [dots-studio/dots3-note-prev](https://huggingface.co/dots-studio/dots3-note-prev)와 유사한 구성이 생성됩니다. Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요. ## Dots3NoteAudioConfig[[transformers.Dots3NoteAudioConfig]] #### transformers.Dots3NoteAudioConfig[[transformers.Dots3NoteAudioConfig]] ```python transformers.Dots3NoteAudioConfig(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, hidden_size: int = 1280, intermediate_size: int = 5120, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 20, num_key_value_heads: int | None = None, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 6000, initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None, attention_dropout: float | int = 0.0, dropout: float = 0.0, sampling_rate: int = 16000, feature_size: int = 128, hop_length: int = 160, downsample_hidden_size: int = 480, head_dim: int | None = None, attention_bias: bool = True, adapter_input_size: int = 1280, adapter_out_dim: int = 5120) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/configuration_dots3_note.py#L116) **매개변수:** hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1280`) : 숨겨진 표현의 차원. intermediate_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `5120`) : MLP 표현의 차원. num_hidden_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `32`) : Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수. num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `20`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다. num_key_value_heads (`int`, *선택 사항*) : Grouped Query Attention 구현에 사용할 key_value 헤드 수입니다. `num_key_value_heads=num_attention_heads`인 경우 모델은 Multi Head Attention(MHA)을, `num_key_value_heads=1`인 경우 Multi Query Attention(MQA)을, 그 외에는 GQA를 사용합니다. 멀티 헤드 체크포인트를 GQA 체크포인트로 변환할 때, 각 그룹의 key 및 value 헤드는 해당 그룹 내 모든 원래 헤드를 meanpooling하여 구성해야 합니다. 자세한 내용은 [이 논문](https://huggingface.co/papers/2305.13245)을 참고하세요. 지정되지 않으면 기본값으로 `num_attention_heads`가 사용됩니다. hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `silu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다. max_position_embeddings (`int`, *선택 사항*, 기본값 `6000`) : 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다. initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. rope_parameters (`dict`, *선택*) : RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 `rope_theta` 값이 포함되어야 하며, 더 긴 `max_position_embeddings`로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다. attention_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. dropout (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : 모든 dropout 레이어에 적용할 비율입니다. sampling_rate (`int`, *선택 사항*, 기본값 `16000`) : 오디오 파일을 디지털화할 때 사용할 샘플링 주파수입니다. 헤르츠(Hz) 단위로 표시됩니다. feature_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 128) : log-mel 필터 뱅크 채널 수. hop_length (`int`, *선택 사항*, 기본값 160) : 인접한 log-mel 프레임 사이의 웨이브폼 샘플 수. downsample_hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 480) : 시간적 다운샘플링 투영의 숨겨진 폭입니다. head_dim (`int`, *선택 사항*) : 어텐션 헤드 차원입니다. None인 경우, 기본값은 hidden_size // num_attention_heads입니다. attention_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : self-attention에서 query, key, value 및 output projection layer에 bias를 사용할지 여부. adapter_input_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 1280) : 오디오-텍스트 어댑터의 입력 폭. adapter_out_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 5120) : 오디오-텍스트 어댑터의 출력 폭입니다. 텍스트 히든 사이즈와 일치해야 합니다. 이것은 Dots3NoteModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Dots3 Note 모델을 초기화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [dots-studio/dots3-note-prev](https://huggingface.co/dots-studio/dots3-note-prev)와 유사한 구성이 생성됩니다. Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요. ## Dots3NoteForCausalLM[[transformers.Dots3NoteForCausalLM]] #### transformers.Dots3NoteForCausalLM[[transformers.Dots3NoteForCausalLM]] ```python transformers.Dots3NoteForCausalLM(config: Dots3NoteTextConfig) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L783) **매개변수:** config ([Dots3NoteTextConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteTextConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요. causal language modeling을 위한 Dots3 Note Model입니다. 이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. 이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요. #### forward[[transformers.Dots3NoteForCausalLM.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L799) **매개변수:** input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다. inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다. labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 인과 언어 모델링 손실을 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 범위여야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 라벨이 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위에 있는 토큰에 대해서만 계산됩니다. 라벨은 **내부적으로 시프트**되어 `labels[..., 1:]`이 `logits[..., :-1, :]`를 예측하는 데 사용됩니다. `input_ids`와 일치하는 시프트되지 않은 라벨을 전달하세요(즉, `labels = input_ids`). 라벨을 전달하기 전에 직접 시프트하지 마세요(**금지**). 라벨이 이미 시프트된 경우(예: 시퀀스 병렬 처리)에는 `shift_labels` 키워드 인수로 전달하면 그대로 사용됩니다. 손실이 계산되려면 `labels`를 전달해야 합니다. use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : `int`인 경우, 마지막 `logits_to_keep` 토큰에 대한 logits를 계산합니다. `0`인 경우, 모든 `input_ids`에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. `torch.Tensor`인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 packed tensor 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다. **반환값:** `MoeCausalLMOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)` `MoeCausalLMOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, [Dots3NoteConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteConfig) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다. [Dots3NoteForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteForCausalLM)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다. `Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다. - **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용). - **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수). - **aux_loss** (`torch.Tensor`, *선택*, `output_router_logits=True`가 전달되었거나 `config.output_router_logits=True`인 경우, 그리고 모델이 로드 밸런싱 손실로 라우터를 학습하는 경우 반환됨) -- 희소 모듈에 대한 로드 밸런싱 보조 손실입니다. 라우터 바이어스로 전문가를 균형 맞추는 모델(DeepSeek-V3 및 이를 기반으로 파생된 아키텍처)은 `router_logits`를 반환하되, 여기서는 `None`을 반환합니다. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_router_logits=True`가 전달되었거나 `config.output_router_logits=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(스파스 레이어마다 하나)로, shape는 `(batch_size * sequence_length, num_experts)`입니다. MoE 라우터가 계산한 원시 라우터 로짓입니다. 로드 밸런싱 손실을 계산하거나 토큰이 전문가로 어떻게 분배되는지 확인하는 데 사용할 수 있습니다. - **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. 순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. 예: ```python >>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer >>> model_id = "dots-studio/dots3-note-prev" >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) >>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto") >>> inputs = tokenizer("Briefly introduce yourself.", return_tensors="pt").to(model.device) >>> output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=32) >>> text = tokenizer.batch_decode(output, skip_special_tokens=True) ``` ## Dots3NoteModel[[transformers.Dots3NoteModel]] #### transformers.Dots3NoteModel[[transformers.Dots3NoteModel]] ```python transformers.Dots3NoteModel(config: Dots3NoteConfig) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L1562) **매개변수:** config ([Dots3NoteConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요. 특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 순수 Dots3 Note Model입니다. 이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. 이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요. #### forward[[transformers.Dots3NoteModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, chunk_sample_lengths: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L1641) **매개변수:** input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다. inputs_embeds (`torch.FloatTensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대한 더 세밀한 제어가 필요한 경우 유용합니다. pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *선택 사항*) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([Dots3NoteProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteProcessor)는 이미지 처리에 [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor)를 사용합니다). image_grid_thw (`torch.Tensor`, shape `(num_images, 3)`, *선택 사항*) : LLM에서 각 이미지의 feature shape의 시간, 높이, 너비입니다. pixel_values_videos (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *선택 사항*) : 입력 비디오에 해당하는 텐서입니다. 비디오의 픽셀 값은 [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__)를 참조하세요 ([Dots3NoteProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteProcessor)는 비디오 처리에 [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor)를 사용합니다). video_grid_thw (`torch.Tensor`, shape `(num_videos, 3)`, *선택 사항*) : LLM에서 각 비디오의 feature shape의 시간, 높이, 너비입니다. input_features (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`, *선택 사항*) : 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 [Dots3NoteFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteFeatureExtractor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 `Dots3NoteFeatureExtractor.__call__()`를 참조하세요 ([Dots3NoteProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteProcessor)는 오디오 처리에 [Dots3NoteFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteFeatureExtractor)를 사용합니다). chunk_sample_lengths (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 각 오디오 특징 청크의 웨이브폼 샘플 수. mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *선택 사항*) : 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 Dict입니다. 각 인코딩된 출력은 (`pooler_output`, *선택 사항*: `last_hidden_states`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`)의 튜플로 구성되며, `pooler_output`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)입니다. 이는 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩으로 병합한 시퀀스입니다. **반환값:** `MoeModelOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)` `MoeModelOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)이며, [Dots3NoteConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteConfig)와 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다. [Dots3NoteModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다. `Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다. - **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. 순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 `config.is_encoder_decoder=True`인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_router_probs=True`와 `config.add_router_probs=True`가 전달되었거나 `config.output_router_probs=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, num_experts)`입니다. MoE 라우터가 계산하는 softmax 적용 후의 원시 라우터 로짓(raw router logits)입니다. 이 값들은 Mixture of Experts 모델의 보조 손실을 계산하는 데 사용됩니다. ## Dots3NoteForConditionalGeneration[[transformers.Dots3NoteForConditionalGeneration]] #### transformers.Dots3NoteForConditionalGeneration[[transformers.Dots3NoteForConditionalGeneration]] ```python transformers.Dots3NoteForConditionalGeneration(config: Dots3NoteConfig) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L1724) **매개변수:** config ([Dots3NoteConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요. 다른 모달리티(예: 이미지-텍스트-텍스트 생성)에 조건부화된 토큰 생성을 위한 Dots3 Note Model 이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. 이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요. #### forward[[transformers.Dots3NoteForConditionalGeneration.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, input_features: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, chunk_sample_lengths: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L1738) **매개변수:** input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids) input_features (`torch.FloatTensor`, shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`, *선택 사항*) : 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 [Dots3NoteFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteFeatureExtractor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 `Dots3NoteFeatureExtractor.__call__()`를 참조하세요 ([Dots3NoteProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteProcessor)는 오디오 처리에 [Dots3NoteFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteFeatureExtractor)를 사용합니다). attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다. inputs_embeds (`torch.FloatTensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대한 더 세밀한 제어가 필요한 경우 유용합니다. labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : masked language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위 내이거나 -100이어야 합니다(`input_ids` docstring 참조). 인덱스가 `-100`으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다. use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조). logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *선택 사항*, 기본값 `0`) : `int`인 경우, 마지막 `logits_to_keep` 토큰에 대한 logits를 계산합니다. `0`인 경우, 모든 `input_ids`에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. `torch.Tensor`인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 packed tensor 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다. pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *선택 사항*) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([Dots3NoteProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteProcessor)는 이미지 처리에 [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor)를 사용합니다). pixel_values_videos (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *선택 사항*) : 입력 비디오에 해당하는 텐서입니다. 비디오의 픽셀 값은 [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__)를 참조하세요 ([Dots3NoteProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteProcessor)는 비디오 처리에 [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor)를 사용합니다). image_grid_thw (`torch.LongTensor`, shape `(num_images, 3)`, *선택 사항*) : LLM에서 각 이미지의 feature shape의 시간, 높이, 너비입니다. video_grid_thw (`torch.LongTensor`, shape `(num_videos, 3)`, *선택 사항*) : LLM에서 각 비디오의 feature shape의 temporal, height, width입니다. chunk_sample_lengths (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : 각 오디오 청크의 웨이브폼 샘플 수. mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *선택 사항*) : 키가 지원되는 모달리티이고 값이 해당 모달리티의 인코딩된 출력인 Dict입니다. 각 인코딩된 출력은 (`pooler_output`, *선택 사항*: `last_hidden_states`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`)의 튜플로 구성되며, `pooler_output`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)입니다. 이는 인코더의 멀티모달 특징을 텍스트 임베딩으로 병합한 시퀀스입니다. **반환값:** `MoeCausalLMOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)` `MoeCausalLMOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, [Dots3NoteConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteConfig) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다. [Dots3NoteForConditionalGeneration](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteForConditionalGeneration)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다. `Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다. - **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용). - **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수). - **aux_loss** (`torch.Tensor`, *선택*, `output_router_logits=True`가 전달되었거나 `config.output_router_logits=True`인 경우, 그리고 모델이 로드 밸런싱 손실로 라우터를 학습하는 경우 반환됨) -- 희소 모듈에 대한 로드 밸런싱 보조 손실입니다. 라우터 바이어스로 전문가를 균형 맞추는 모델(DeepSeek-V3 및 이를 기반으로 파생된 아키텍처)은 `router_logits`를 반환하되, 여기서는 `None`을 반환합니다. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_router_logits=True`가 전달되었거나 `config.output_router_logits=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(스파스 레이어마다 하나)로, shape는 `(batch_size * sequence_length, num_experts)`입니다. MoE 라우터가 계산한 원시 라우터 로짓입니다. 로드 밸런싱 손실을 계산하거나 토큰이 전문가로 어떻게 분배되는지 확인하는 데 사용할 수 있습니다. - **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. 순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. 예: ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, Dots3NoteForConditionalGeneration >>> model = Dots3NoteForConditionalGeneration.from_pretrained("dots-studio/dots3-note-prev") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("dots-studio/dots3-note-prev") >>> messages = [ ... { ... "role": "user", "content": [ ... {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, ... {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"}, ... ] ... }, ... ] >>> inputs = processor.apply_chat_template( ... messages, ... tokenize=True, ... return_dict=True, ... return_tensors="pt", ... add_generation_prompt=True ... ) >>> # Generate >>> generate_ids = model.generate(**inputs) >>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0] ``` ## Dots3NoteTextModel[[transformers.Dots3NoteTextModel]] #### transformers.Dots3NoteTextModel[[transformers.Dots3NoteTextModel]] ```python transformers.Dots3NoteTextModel(config: Dots3NoteTextConfig) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L694) **매개변수:** config ([Dots3NoteTextConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteTextConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요. 특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 순수 Dots3 Note Text Model입니다. 이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. 이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요. #### forward[[transformers.Dots3NoteTextModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L712) **매개변수:** input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 어휘(input sequence tokens)의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다. [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer)를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 및 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)를 참조하세요. [입력 ID란 무엇인가요?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids) past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다. inputs_embeds (`torch.FloatTensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대한 더 세밀한 제어가 필요한 경우 유용합니다. use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조). **반환값:** `MoeModelOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)` `MoeModelOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)이며, [Dots3NoteConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteConfig)와 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다. [Dots3NoteTextModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteTextModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다. `Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다. - **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. 순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 `config.is_encoder_decoder=True`인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. - **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_router_probs=True`와 `config.add_router_probs=True`가 전달되었거나 `config.output_router_probs=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, num_experts)`입니다. MoE 라우터가 계산하는 softmax 적용 후의 원시 라우터 로짓(raw router logits)입니다. 이 값들은 Mixture of Experts 모델의 보조 손실을 계산하는 데 사용됩니다. ## Dots3NoteVisionModel[[transformers.Dots3NoteVisionModel]] #### transformers.Dots3NoteVisionModel[[transformers.Dots3NoteVisionModel]] ```python transformers.Dots3NoteVisionModel(config: Dots3NoteVisionConfig) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L1508) **매개변수:** config ([Dots3NoteVisionConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteVisionConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요. 특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 순수 Dots3 Note Model입니다. 이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. 이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요. #### forward[[transformers.Dots3NoteVisionModel.forward]] ```python forward(pixel_values: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L1534) **매개변수:** pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 ([Dots3NoteProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteProcessor)는 이미지 처리에 [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor)를 사용합니다). grid_thw (`torch.Tensor`) : 각 입력에 대한 시간, 높이, 너비 패치 그리드 차원. **반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)` 구성([Dots3NoteConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우). [Dots3NoteVisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteVisionModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다. `Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다. - **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. ## Dots3NoteAudioModel[[transformers.Dots3NoteAudioModel]] #### transformers.Dots3NoteAudioModel[[transformers.Dots3NoteAudioModel]] ```python transformers.Dots3NoteAudioModel(config: Dots3NoteAudioConfig) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L1129) **매개변수:** config ([Dots3NoteAudioConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteAudioConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요. 특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 순수 Dots3 Note Model입니다. 이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. 이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요. #### forward[[transformers.Dots3NoteAudioModel.forward]] ```python forward(input_features: Tensor, chunk_sample_lengths: Tensor, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/modeling_dots3_note.py#L1142) **매개변수:** input_features (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`) : 입력 오디오 특징에 해당하는 텐서입니다. 오디오 특징은 [Dots3NoteFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteFeatureExtractor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 `Dots3NoteFeatureExtractor.__call__()`을 참조하세요 ([Dots3NoteProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteProcessor)는 오디오 처리에 [Dots3NoteFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteFeatureExtractor)를 사용합니다). chunk_sample_lengths (`torch.LongTensor`, shape `(num_chunks,)`) : 각 오디오 청크의 웨이브폼 샘플 수. **반환값:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `tuple(torch.Tensor)` 구성([Dots3NoteConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우). [Dots3NoteAudioModel](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteAudioModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다. `Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다. - **pooler_output** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 보조 사전학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 값입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전학습 단계에서 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. ## Dots3NoteProcessor[[transformers.Dots3NoteProcessor]] #### transformers.Dots3NoteProcessor[[transformers.Dots3NoteProcessor]] ```python transformers.Dots3NoteProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, feature_extractor = None, chat_template = None) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/processing_dots3_note.py#L25) **매개변수:** image_processor (`Qwen2VLImageProcessor`) : 이미지 프로세서가 필수 입력입니다. tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : 토크나이저는 필수 입력값입니다. video_processor (`Qwen3VLVideoProcessor`) : 비디오 프로세서가 필수 입력입니다. feature_extractor (`Dots3NoteFeatureExtractor`) : feature extractor는 필수 입력입니다. chat_template (`str`) : 채팅의 메시지 목록을 토큰화 가능한 문자열로 변환하는 Jinja 템플릿입니다. 이미지 프로세서, 토크나이저, 비디오 프로세서, 피처 추출기를 단일 프로세서로 래핑하는 Dots3NoteProcessor를 생성합니다. [Dots3NoteProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteProcessor)는 [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor), [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer), [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor), [Dots3NoteFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteFeatureExtractor)의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 [~Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor), [~Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer), [~Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor), [~Dots3NoteFeatureExtractor](/docs/transformers/v5.23.0/ko/model_doc/dots3_note#transformers.Dots3NoteFeatureExtractor)를 참고하세요. #### __call__[[transformers.Dots3NoteProcessor.__call__]] ```python __call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/processing_utils.py#L670) **매개변수:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *선택*) : 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위로 이루어진 이미지를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요. text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *선택*) : 인코딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 문자열 또는 문자열 목록(사전 토큰화된 문자열)일 수 있습니다. 사전 토큰화된 입력을 전달하는 경우, 배치 입력과의 혼동을 피하기 위해 `is_split_into_words=True`를 설정하세요. videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *선택*) : 전처리할 비디오입니다. 픽셀 값이 0에서 255 범위를 가지는 단일 비디오 또는 비디오 배치(batch)를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위를 가지는 비디오를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요. audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *선택 사항*) : 준비할 오디오 또는 오디오 배치입니다. 각 오디오는 NumPy 배열 또는 PyTorch 텐서일 수 있습니다. NumPy 배열/PyTorch 텐서의 경우, 각 오디오의 shape은 (C, T)여야 하며, 여기서 C는 채널 수, T는 오디오의 샘플 길이입니다. return_mm_token_type_ids (`bool`, *kwargs*) : 멀티모달 플레이스홀더 토큰의 위치를 나타내는 멀티모달 토큰 타입 ID를 반환할지 여부. return_text_replacement_offsets (`bool`, *kwargs*) : 각 멀티모달 플레이스홀더 및 그 대체 문자열의 문자 오프셋을 반환할지 여부. return_tensors (`str` 또는 [TensorType](/docs/transformers/v5.23.0/ko/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : 설정된 경우, 특정 프레임워크의 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다: - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` 객체를 반환합니다. - `'np'`: NumPy `np.ndarray` 객체를 반환합니다. - ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/v5.23.0/ko/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요. ## Dots3NoteFeatureExtractor[[transformers.Dots3NoteFeatureExtractor]] #### transformers.Dots3NoteFeatureExtractor[[transformers.Dots3NoteFeatureExtractor]] ```python transformers.Dots3NoteFeatureExtractor(feature_size: int = 128, sampling_rate: int = 16000, padding_value: float = 0.0, n_fft: int = 400, hop_length: int = 160, chunk_length: int = 60, chunk_seconds: int | None = None, return_attention_mask: bool = False, dither: float = 0.0, **kwargs) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/dots3_note/feature_extraction_dots3_note.py#L36) 16 kHz 모노 웨이브폼을 Dots 3 Note Preview log-mel 청크로 변환합니다.