# InternLM3

[InternLM3](https://huggingface.co/internlm/internlm3-8b-instruct) هو نموذج لغة مُدرَّب على التعليمات بحجم 8B طورته [Shanghai AI Laboratory](https://huggingface.co/internlm). معماريته هي نفسها معمارية [Llama](./llama). تُسمّي إعداداته انحيازات إسقاطات الاستعلام والمفتاح والقيمة `qkv_bias` وانحيازات إسقاط مخرجات الانتباه وطبقات MLP باسم `bias`؛ ويحمّل [InternLM3Config](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/internlm3#transformers.InternLM3Config) هذه القيم على أنها `attention_bias` و`mlp_bias`، ويتطلب أن تكون متساوية، كما هي الحال في نقاط التفتيش المُصدَّرة.

تحمّل فئات auto هذا النموذج باستخدام تنفيذ Llama ([LlamaModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/llama2#transformers.LlamaModel) و [LlamaForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/llama2#transformers.LlamaForCausalLM))، لذا فإن [InternLM3Config](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/internlm3#transformers.InternLM3Config) هو العنصر الوحيد الخاص بـ InternLM3.

يُظهر المثال أدناه كيفية توليد النص باستخدام فئة [AutoModelForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/auto#transformers.AutoModelForCausalLM).

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("internlm/internlm3-8b-instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("internlm/internlm3-8b-instruct", device_map="auto")

messages = [{"role": "user", "content": "Explain the Pythagorean theorem in one sentence."}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True)
output = model.generate(**inputs.to(model.device), max_new_tokens=64)
print(tokenizer.decode(output[0][inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True))
```

## InternLM3Config[[transformers.InternLM3Config]]

#### transformers.InternLM3Config[[transformers.InternLM3Config]]

```python
transformers.InternLM3Config(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 = 128512, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 10240, num_hidden_layers: int = 48, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = 2, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 32768, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 2, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, mlp_bias: bool = False, head_dim: int | None = 128)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internlm3/configuration_internlm3.py#L30)

**المعاملات:**

vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128512`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4096`) : بُعد التمثيلات المخفية.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `10240`) : بُعد تمثيلات MLP.

num_hidden_layers (`int`, *اختياري*, الافتراضي هو `48`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `32`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

num_key_value_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : هذا هو عدد رؤوس key_value التي يجب استخدامها لتنفيذ Grouped Query Attention. إذا كان `num_key_value_heads=num_attention_heads`، فسيستخدم النموذج Multi Head Attention (MHA)، وإذا كان `num_key_value_heads=1` فسيستخدم النموذج Multi Query Attention (MQA)، وإلا فسيتم استخدام GQA. عند تحويل نقطة تحقق متعددة الرؤوس إلى نقطة تحقق GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع [هذا الورق](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فستكون القيمة الافتراضية هي `num_attention_heads`.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `32768`) : أقصى طول تسلسل قد يُستخدم به هذا النموذج.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

rms_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-05`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع rms.

use_cache (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع قيم المفاتيح/القيم الأخيرة للانتباه (لا تستخدمها جميع النماذج). لا ينطبق إلا إذا كان `config.is_decoder=True` أو عندما يكون النموذج نموذجًا توليديًا يعتمد على المُفكِّك فقط.

pad_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات.

bos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

tie_word_embeddings (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان وفقاً لخريطة `tied_weights_keys` الخاصة بالنموذج.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`، *اختياري*) : قاموس يحتوي على معاملات التهيئة الخاصة بتضمينات RoPE. يجب أن يحتوي القاموس على قيمة لـ `rope_theta`، وبشكل اختياري معاملات تُستخدم للتوسيع في حال رغبتَ في استخدام RoPE مع `max_position_embeddings` أطول.

attention_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي.

attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

mlp_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات up_proj و down_proj و gate_proj ضمن طبقات MLP.

head_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `128`) : بُعد رأس الانتباه. إذا كانت القيمة None، فستكون القيمة الافتراضية هي hidden_size // num_attention_heads

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج LlamaModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Internlm3 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [internlm/internlm3-8b-instruct](https://huggingface.co/internlm/internlm3-8b-instruct)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

```python
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, InternLM3Config

>>> # Initializing an InternLM3-8B style configuration
>>> configuration = InternLM3Config()

>>> # Initializing a model (which uses the Llama implementation) from that configuration
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_config(configuration)

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