# DistilBERT

[DistilBERT](https://huggingface.co/papers/1910.01108) se preentrena mediante destilación de conocimiento para crear un modelo más pequeño con inferencia más rápida y que requiere menos recursos de cómputo para entrenarse. A través de un objetivo de pérdida triple durante el preentrenamiento, la pérdida de modelado de lenguaje, la pérdida de destilación y la pérdida de distancia coseno, DistilBERT demuestra un rendimiento similar al de un modelo de lenguaje transformer más grande.

Puedes encontrar todos los puntos de control originales de DistilBERT bajo la organización [DistilBERT](https://huggingface.co/distilbert).

> [!TIP]
> Haz clic en los modelos DistilBERT en la barra lateral derecha para ver más ejemplos de cómo aplicar DistilBERT a diferentes tareas de lenguaje.

El siguiente ejemplo demuestra cómo clasificar texto con [Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/es/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/auto#transformers.AutoModel) y desde la línea de comandos.

```python
from transformers import pipeline

classifier = pipeline(
    task="text-classification",
    model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english",
    device=0
)

result = classifier("I love using Hugging Face Transformers!")
print(result)
# Output: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}]
```

```python
import torch

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english",
)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    "distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)
inputs = tokenizer("I love using Hugging Face Transformers!", return_tensors="pt").to(model.device)

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

predicted_class_id = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1).item()
predicted_label = model.config.id2label[predicted_class_id]
print(f"Predicted label: {predicted_label}")
```

## Notas

- DistilBERT no tiene `token_type_ids`, no necesitas indicar a qué segmento pertenece cada token. Simplemente separa tus segmentos con el token de separación `tokenizer.sep_token` (o `[SEP]`).
- DistilBERT no tiene opciones para seleccionar las posiciones de entrada (entrada `position_ids`). Sin embargo, se podría añadir si es necesario, así que avísanos si necesitas esta opción.

## DistilBertConfig[[transformers.DistilBertConfig]]

#### transformers.DistilBertConfig[[transformers.DistilBertConfig]]

```python
transformers.DistilBertConfig(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 = 30522, max_position_embeddings: int = 512, sinusoidal_pos_embds: bool = False, n_layers: int = 6, n_heads: int = 12, dim: int = 768, hidden_dim: int = 3072, dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.1, activation: str = 'gelu', initializer_range: float = 0.02, qa_dropout: float | int = 0.1, seq_classif_dropout: float | int = 0.2, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = None, bos_token_id: int | None = None, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/configuration_distilbert.py#L24)

**Parámetros:**

vocab_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `30522`) : Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante `input_ids`.

max_position_embeddings (`int`, *opcional*, valor predeterminado `512`) : La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo.

sinusoidal_pos_embds (`boolean`, *opcional*, valor predeterminado `False`) : Si se deben usar incrustaciones posicionales sinusoidales.

n_layers (`int`, *opcional*, valor predeterminado `6`) : Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer.

n_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `12`) : Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.

dim (`int`, *opcional*, valor predeterminado 768) : Dimensionalidad de las capas del codificador y de la capa pooler.

hidden_dim (`int`, *opcional*, valor predeterminado `3072`) : Dimensión de las representaciones ocultas.

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

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

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

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

qa_dropout (`float`, *opcional*, valor predeterminado 0.1) : Las probabilidades de dropout utilizadas en el modelo de respuesta a preguntas [DistilBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForQuestionAnswering).

seq_classif_dropout (`float`, *opcional*, valor predeterminado 0.2) : Las probabilidades de dropout utilizadas en el modelo de clasificación de secuencias y el modelo de selección múltiple [DistilBertForSequenceClassification](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForSequenceClassification).

pad_token_id (`int`, *opcional*, valor predeterminado `0`) : Id de token utilizado para el relleno en el vocabulario.

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

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

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 DistilBertModel. Se utiliza para instanciar un modelo Distilbert según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [google/distilbert-base-uncased](https://huggingface.co/google/distilbert-base-uncased)

Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información.

Ejemplos:

```python
>>> from transformers import DistilBertConfig, DistilBertModel

>>> # Initializing a DistilBERT configuration
>>> configuration = DistilBertConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = DistilBertModel(configuration)

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

## DistilBertTokenizer[[transformers.DistilBertTokenizer]]

#### transformers.DistilBertTokenizer[[transformers.DistilBertTokenizer]]

```python
transformers.DistilBertTokenizer(*args, do_lower_case: bool = True, **kwargs)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/tokenization_distilbert.py#L22)

## DistilBertTokenizerFast[[transformers.DistilBertTokenizer]]

#### transformers.DistilBertTokenizer[[transformers.DistilBertTokenizer]]

```python
transformers.DistilBertTokenizer(*args, do_lower_case: bool = True, **kwargs)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/tokenization_distilbert.py#L22)

## DistilBertModel[[transformers.DistilBertModel]]

#### transformers.DistilBertModel[[transformers.DistilBertModel]]

```python
transformers.DistilBertModel(config: DistilBertConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L317)

**Parámetros:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : 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/v5.23.0/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El modelo Distilbert básico que emite estados ocultos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.DistilBertModel.forward]]

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

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L381)

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices)`) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. Los índices se pueden obtener usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_choices, 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.

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)

**Devuelve:** [BaseModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [BaseModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) 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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) y las entradas.

El método forward de [DistilBertModel](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertModel) sobrescribe 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.
- **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.

## DistilBertForMaskedLM[[transformers.DistilBertForMaskedLM]]

#### transformers.DistilBertForMaskedLM[[transformers.DistilBertForMaskedLM]]

```python
transformers.DistilBertForMaskedLM(config: DistilBertConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L428)

**Parámetros:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : 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/v5.23.0/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

Modelo DistilBert con una cabeza de `masked language modeling` en la parte superior.

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.DistilBertForMaskedLM.forward]]

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

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L472)

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices)`) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. Los índices se pueden obtener usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_choices, 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 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]`.

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)

**Devuelve:** [MaskedLMOutput](/docs/transformers/v5.23.0/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [MaskedLMOutput](/docs/transformers/v5.23.0/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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) y las entradas.

El método forward de [DistilBertForMaskedLM](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMaskedLM) sobrescribe 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, DistilBertForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForMaskedLM.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

>>> 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)
...
```

## DistilBertForSequenceClassification[[transformers.DistilBertForSequenceClassification]]

#### transformers.DistilBertForSequenceClassification[[transformers.DistilBertForSequenceClassification]]

```python
transformers.DistilBertForSequenceClassification(config: DistilBertConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L528)

**Parámetros:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : 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/v5.23.0/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

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

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.DistilBertForSequenceClassification.forward]]

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

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L562)

**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/v5.23.0/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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)

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).

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)

**Devuelve:** [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) y las entradas.

El método forward de [DistilBertForSequenceClassification](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForSequenceClassification) sobrescribe 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, DistilBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

>>> 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 = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased", 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, DistilBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased", 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 = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "google/distilbert-base-uncased", 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
```

## DistilBertForMultipleChoice[[transformers.DistilBertForMultipleChoice]]

#### transformers.DistilBertForMultipleChoice[[transformers.DistilBertForMultipleChoice]]

```python
transformers.DistilBertForMultipleChoice(config: DistilBertConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L793)

**Parámetros:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : 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/v5.23.0/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El modelo Distilbert 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/v5.23.0/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.DistilBertForMultipleChoice.forward]]

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

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L825)

**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/v5.23.0/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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)

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.

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.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)

**Devuelve:** [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) y las entradas.

El método forward de [DistilBertForMultipleChoice](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMultipleChoice) 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.

Ejemplos:

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

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-cased")
>>> model = DistilBertForMultipleChoice.from_pretrained("distilbert-base-cased")

>>> 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, choice0], [prompt, 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
```

## DistilBertForTokenClassification[[transformers.DistilBertForTokenClassification]]

#### transformers.DistilBertForTokenClassification[[transformers.DistilBertForTokenClassification]]

```python
transformers.DistilBertForTokenClassification(config: DistilBertConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L722)

**Parámetros:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : 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/v5.23.0/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El transformer Distilbert con una cabeza de clasificación de tokens en la parte superior (una capa lineal sobre la salida de los hidden-states), por ejemplo, para tareas de reconocimiento de entidades nombradas (NER).

Este modelo hereda de [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.DistilBertForTokenClassification.forward]]

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

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L754)

**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/v5.23.0/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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)

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]`.

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)

**Devuelve:** [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) y las entradas.

El método forward de [DistilBertForTokenClassification](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForTokenClassification) sobrescribe 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, DistilBertForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForTokenClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

>>> 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)
...
```

## DistilBertForQuestionAnswering[[transformers.DistilBertForQuestionAnswering]]

#### transformers.DistilBertForQuestionAnswering[[transformers.DistilBertForQuestionAnswering]]

```python
transformers.DistilBertForQuestionAnswering(config: DistilBertConfig)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L620)

**Parámetros:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : 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/v5.23.0/es/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) para cargar los pesos del modelo.

El transformer Distilbert 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/v5.23.0/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.DistilBertForQuestionAnswering.forward]]

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

[Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L654)

**Parámetros:**

input_ids (`torch.LongTensor` de forma `(batch_size, num_choices)`) : Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. Los índices se pueden obtener usando [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consulte [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/es/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) y [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/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)

inputs_embeds (`torch.Tensor` de forma `(batch_size, num_choices, 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.Tensor` 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.Tensor` 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.

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)

**Devuelve:** [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/es/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) o `tuple(torch.Tensor)`

Un [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/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 ([DistilBertConfig](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) y las entradas.

El método forward de [DistilBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/v5.23.0/es/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForQuestionAnswering) sobrescribe 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, DistilBertForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

>>> 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)
...
```