# XLM-RoBERTa-XL

[XLM-RoBERTa-XL](https://huggingface.co/papers/2105.00572) es un modelo de lenguaje enmascarado multilingüe de 3.500 millones de parámetros, preentrenado en 100 idiomas. Demuestra que, al escalar la capacidad del modelo, los modelos multilingües muestran un rendimiento sólido en idiomas con muchos recursos e incluso pueden abordar idiomas con pocos recursos de forma zero-shot.

Puedes encontrar todos los puntos de control originales de XLM-RoBERTa-XL en la organización [AI at Meta](https://huggingface.co/facebook?search_models=xlm).

> [!TIP]
> Haz clic en los modelos XLM-RoBERTa-XL de la barra lateral derecha para ver más ejemplos sobre cómo aplicar XLM-RoBERTa-XL a diferentes tareas multilingües, como clasificación, traducción y respuesta a preguntas.

El siguiente ejemplo demuestra cómo predecir el token `<mask>` con [Pipeline](/docs/transformers/main/es/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoModel) y desde la línea de comandos.

```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 cuantización reduce la carga de memoria de los modelos grandes al representar los pesos con una precisión inferior. Consulte el resumen de [Cuantización](../quantization/overview) para conocer más backends de cuantización disponibles.

El ejemplo siguiente utiliza [torchao](../quantization/torchao) para cuantizar únicamente los pesos a 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}")
```

## Notas

- A diferencia de algunos modelos XLM, XLM-RoBERTa-XL no requiere tensores `lang` para comprender qué idioma se utiliza. Determina automáticamente el idioma a partir de los ids de entrada.

## 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)
```

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

**Parámetros:**

vocab_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `250880`) : Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `2560`) : Dimensión de las representaciones ocultas.

num_hidden_layers (`int`, *opcional*, valor predeterminado `36`) : Número de capas ocultas en el decodificador Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `32`) : Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador del Transformer.

intermediate_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `10240`) : Dimensión de las representaciones del MLP.

hidden_act (`str`, *opcional*, valor predeterminado `gelu`) : La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `0.1`) : La probabilidad de dropout para todas las capas totalmente conectadas en los embeddings, el codificador y el pooler.

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `0.1`) : La proporción de dropout para las probabilidades de atención.

max_position_embeddings (`int`, *opcional*, valor predeterminado `514`) : La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo.

type_vocab_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `1`) : El tamaño del vocabulario de `token_type_ids`.

initializer_range (`float`, *opcional*, valor predeterminado `0.02`) : La desviación estándar de truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.

layer_norm_eps (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1e-05`) : El epsilon utilizado por las capas de normalización de capas.

pad_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `1`) : Id de token utilizado para el relleno en el vocabulario.

bos_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `0`) : Id de token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opcional*, valor predeterminado `2`) : Identificador de token utilizado para el fin de la secuencia en el vocabulario.

use_cache (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si el modelo debe devolver las últimas atenciones de claves/valores (no se utiliza en todos los modelos). Solo es relevante si `config.is_decoder=True` o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador.

classifier_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*) : La proporción de dropout para el clasificador.

is_decoder (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Indica si el modelo se utiliza como decodificador. Si es `False`, el modelo se utiliza como codificador.

add_cross_attention (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Si se deben añadir capas de atención cruzada al modelo.

tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se deben vincular las incrustaciones de pesos según el mapeo `tied_weights_keys` del modelo.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Xlm Roberta XlModel. Se utiliza para instanciar un modelo Xlm Roberta Xl según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [facebook/xlm-roberta-xl](https://huggingface.co/facebook/xlm-roberta-xl)

Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información.

Ejemplos:

```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)
```

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

**Parámetros:**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

add_pooling_layer (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe añadir una capa de pooling

El modelo puede funcionar como un codificador (con solo autoatención) y también como un decodificador, en cuyo caso se añade una capa de atención cruzada entre las capas de autoatención, siguiendo la arquitectura descrita en [Attention is all you need](https://huggingface.co/papers/1706.03762) de Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser e Illia Polosukhin.

Para que el modelo se comporte como un decodificador, debe inicializarse con el argumento `is_decoder` de la configuración establecido en `True`. Para su uso en un modelo Seq2Seq, el modelo debe inicializarse con tanto el argumento `is_decoder` como `add_cross_attention` establecidos en `True`; en ese caso, se espera que `encoder_hidden_states` se proporcione como entrada para la pasada hacia adelante.

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

#### 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'>)
```

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

**Parámetros:**

input_ids (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`:  - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*.  [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del codificador. Se utiliza en la atención cruzada si el modelo está configurado como decodificador.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno de la entrada del codificador. Esta máscara se utiliza en la atención cruzada si el modelo está configurado como decodificador. Valores de máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden utilizar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`.  Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada.  El modelo devolverá el mismo formato de caché que se haya proporcionado como entrada.  Si se utilizan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor previos dados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`).

**Devuelve:** [BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) y las entradas.

El método forward de [XLMRobertaXLModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLModel) reemplaza el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, hidden_size)`) -- Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` y `config.add_cross_attention=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención de la capa de atención cruzada del decodificador, después del softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de atención cruzada.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si `config.is_encoder_decoder=True`, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada `past_key_values`) para acelerar la decodificación secuencial.

## XLMRobertaXLForCausalLM[[transformers.XLMRobertaXLForCausalLM]]

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

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

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

**Parámetros:**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

Modelo XLM-RoBERTa-XL con una cabeza de `language modeling` en la parte superior para el ajuste fino de CLM.

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

#### 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'>)
```

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

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`:  - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*.  [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del codificador. Se utiliza en la atención cruzada si el modelo está configurado como decodificador.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno de la entrada del codificador. Esta máscara se utiliza en la atención cruzada si el modelo está configurado como decodificador. Valores de máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje de izquierda a derecha (predicción de la siguiente palabra). Los índices deben estar en `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (ver la docstring de `input_ids`). Los tokens con índices establecidos en `-100` se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en `[0, ..., config.vocab_size]`

past_key_values (`tuple[tuple[torch.Tensor]]`, *opcional*) : Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto suele consistir en los `past_key_values` devueltos por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando `use_cache=True` o `config.use_cache=True`.  Solo se permite una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache) como entrada, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si no se pasan `past_key_values`, se inicializará [DynamicCache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) de forma predeterminada.  El modelo devolverá el mismo formato de caché que se le haya proporcionado como entrada.  Si se usan `past_key_values`, se espera que el usuario introduzca solo los `input_ids` no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados a este modelo) con forma `(batch_size, unprocessed_length)` en lugar de todos los `input_ids` con forma `(batch_size, sequence_length)`.

use_cache (`bool`, *opcional*) : Si se establece en `True`, se devuelven los estados de valores clave `past_key_values` y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opcional*, valor predeterminado `0`) : Si es un `int`, se calculan los logits para los últimos `logits_to_keep` tokens. Si es `0`, se calculan los logits para todos los `input_ids` (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos únicamente para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un `torch.Tensor`, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).

**Devuelve:** [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) y las entradas.

El método forward de [XLMRobertaXLForCausalLM](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForCausalLM) reemplaza el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.
- **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de las atenciones cruzadas después del softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de atención cruzada.
- **past_key_values** (`Cache`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `use_cache=True` o cuando `config.use_cache=True`) -- Es una instancia de [Cache](/docs/transformers/main/es/internal/generation_utils#transformers.Cache). Para más detalles, consulte nuestra [guía de caché kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de atención) que se pueden utilizar (véase la entrada `past_key_values`) para acelerar la decodificación secuencial.

Ejemplo:

```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)
```

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

**Parámetros:**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El modelo Xlm Roberta Xl con una cabeza de `language modeling` en la parte superior."

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

#### 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'>)
```

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

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`:  - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*.  [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

encoder_hidden_states (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del codificador. Se utiliza en la atención cruzada si el modelo está configurado como decodificador.

encoder_attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno de la entrada del codificador. Esta máscara se utiliza en la atención cruzada si el modelo está configurado como decodificador. Valores de máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (ver la docstring de `input_ids`). Los tokens con índices establecidos en `-100` se ignoran (se enmascaran); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en `[0, ..., config.vocab_size]`.

**Devuelve:** [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) y las entradas.

El método forward de [XLMRobertaXLForMaskedLM](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForMaskedLM) reemplaza el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de modelado de lenguaje enmascarado (MLM).
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

```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)
```

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

**Parámetros:**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

Modelo transformer XLM-RoBERTa-XL con una cabeza de clasificación/regresión de secuencias en la parte superior (una capa lineal sobre la salida agrupada), por ejemplo, para tareas de GLUE.

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

#### 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'>)
```

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

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`:  - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*.  [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación/regresión de secuencia. Los índices deben estar en `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Si `config.num_labels == 1` se calcula una pérdida de regresión (pérdida de error cuadrático medio), si `config.num_labels > 1` se calcula una pérdida de clasificación (entropía cruzada).

**Devuelve:** [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) y las entradas.

El método forward de [XLMRobertaXLForSequenceClassification](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForSequenceClassification) reemplaza el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, config.num_labels)`) -- Puntuaciones de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1) (antes de SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo de clasificación de una sola etiqueta:

```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)
...
```

Ejemplo de clasificación multietiqueta:

```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)
```

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

**Parámetros:**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El modelo Xlm Roberta Xl con una cabeza de clasificación de opción múltiple en la parte superior (una capa lineal sobre la salida agrupada y un softmax), por ejemplo, para las tareas RocStories/SWAG.

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

#### 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'>)
```

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

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length)`) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. Los índices se pueden obtener usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`:  - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*. [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación de opción múltiple. Los índices deben estar en `[0, ..., num_choices-1]`, donde `num_choices` es el tamaño de la segunda dimensión de los tensores de entrada. (Véase `input_ids` arriba)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Se seleccionan en el rango `[0, config.max_position_embeddings - 1]`. [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

**Devuelve:** [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) y las entradas.

El método forward de [XLMRobertaXLForMultipleChoice](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForMultipleChoice) reemplaza el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma *(1,)*, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de clasificación.
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_choices)`) -- *num_choices* es la segunda dimensión de los tensores de entrada. (ver *input_ids* arriba).

  Puntuaciones de clasificación (antes de SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

```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)
```

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

**Parámetros:**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El transformer Xlm Roberta Xl con una cabeza de clasificación de tokens en la parte superior (una capa lineal sobre la salida de los estados ocultos), por ejemplo, para tareas de reconocimiento de entidades nombradas (NER).

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

#### 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'>)
```

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

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`:  - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*.  [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

labels (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación de tokens. Los índices deben estar en `[0, ..., config.num_labels - 1]`.

**Devuelve:** [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) y las entradas.

El método forward de [XLMRobertaXLForTokenClassification](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForTokenClassification) reemplaza el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- Pérdida de clasificación.
- **logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- Puntuaciones de clasificación (antes de SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

```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)
```

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

**Parámetros:**

config ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) : Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método [from_pretrained()](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El transformer Xlm Roberta Xl con una cabeza de clasificación de tramos en la parte superior para tareas de respuesta a preguntas extractivas como SQuAD (una capa lineal sobre la salida de los estados ocultos para calcular `span start logits` y `span end logits`).

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Consulte la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

#### 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'>)
```

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

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada. Los índices se pueden obtener mediante [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) para obtener más detalles. [¿Qué son los IDs de entrada?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de la máscara seleccionados en `[0, 1]`:  - 1 para tokens que **no están enmascarados**, - 0 para tokens que **están enmascarados**.  [¿Qué son las máscaras de atención?](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de tokens de segmento para indicar las primeras y segundas partes de las entradas. Los índices se seleccionan en `[0, 1]`:  - 0 corresponde a un token de *oración A*, - 1 corresponde a un token de *oración B*.  [¿Qué son los IDs de tipo de token?](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`, *opcional*) : Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en las incrustaciones de posición. Seleccionados en el rango `[0, config.n_positions - 1]`.  [¿Qué son los IDs de posición?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opcional*) : Opcionalmente, en lugar de pasar `input_ids`, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de `input_ids` en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.

start_positions (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Etiquetas para la posición (índice) del inicio del tramo etiquetado para calcular la pérdida de clasificación de tokens. Las posiciones se limitan a la longitud de la secuencia (`sequence_length`). Las posiciones fuera de la secuencia no se tienen en cuenta para calcular la pérdida.

end_positions (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size,)`, *opcional*) : Etiquetas para la posición (índice) del final del tramo etiquetado para calcular la pérdida de clasificación de tokens. Las posiciones se limitan a la longitud de la secuencia (`sequence_length`). Las posiciones fuera de la secuencia no se tienen en cuenta para calcular la pérdida.

**Devuelve:** [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) o una tupla de `torch.Tensor` (si se pasa `return_dict=False` o cuando `config.return_dict=False`) que comprende varios elementos según la configuración ([XLMRobertaXLConfig](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLConfig)) y las entradas.

El método forward de [XLMRobertaXLForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/es/model_doc/xlm-roberta-xl#transformers.XLMRobertaXLForQuestionAnswering) reemplaza el método especial `__call__`.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de `Module` después, en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de preprocesamiento y posprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

- **loss** (`torch.Tensor` de forma `(1,)`, *opcional*, se devuelve cuando se proporciona `labels`) -- La pérdida total de extracción de tramos es la suma de una Entropía Cruzada para las posiciones de inicio y fin.
- **start_logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`) -- Puntuaciones de inicio de tramo (antes de SoftMax).
- **end_logits** (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, sequence_length)`) -- Puntuaciones de fin de tramo (antes de SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_hidden_states=True` o cuando `config.output_hidden_states=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una para la salida de los embeddings, si el modelo tiene una capa de embedding, + una para la salida de cada capa) de forma `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opcional*, se devuelve cuando se pasa `output_attentions=True` o cuando `config.output_attentions=True`) -- Tupla de `torch.Tensor` (una por cada capa) de forma `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

```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)
...
```