# Phi-3

## Ikhtisar

Model Phi-3 diusulkan dalam [Laporan Teknis Phi-3: Model Bahasa yang Sangat Mampu Secara Lokal di Ponsel Anda](https://huggingface.co/papers/2404.14219) oleh Microsoft.

### Ringkasan

Abstrak dari makalah Phi-3 adalah sebagai berikut:

Kami memperkenalkan phi-3-mini, sebuah model bahasa dengan 3,8 miliar parameter yang dilatih pada 3,3 triliun token. Kinerja keseluruhan model ini, yang diukur melalui benchmark akademik dan pengujian internal, menyaingi model seperti Mixtral 8x7B dan GPT-3.5 (misalnya, phi-3-mini mencapai 69% pada MMLU dan 8,38 pada MT-bench), meskipun ukurannya cukup kecil untuk di-deploy pada ponsel. Inovasi ini sepenuhnya terletak pada dataset pelatihan kami, yaitu versi yang diperluas dari dataset yang digunakan untuk phi-2, yang terdiri dari data web yang sangat difilter dan data sintetis. Model ini juga selaras lebih lanjut untuk ketahanan, keamanan, dan format chat. Kami juga menyajikan beberapa hasil awal penskalaan parameter dengan model 7B dan 14B yang dilatih untuk 4,8T token, yang disebut phi-3-small dan phi-3-medium, keduanya jauh lebih mampu daripada phi-3-mini (misalnya, masing-masing 75% dan 78% pada MMLU, serta 8,7 dan 8,9 pada MT-bench).

Kode asli untuk Phi-3 dapat ditemukan [di sini](https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct).

## Tips penggunaan

- Model ini sangat mirip dengan `Llama` dengan perbedaan utama pada `Phi3SuScaledRotaryEmbedding` dan `Phi3YarnScaledRotaryEmbedding`, yang digunakan untuk memperpanjang konteks dari rotary embeddings. Query, key, dan values digabungkan, dan juga lapisan proyeksi up dan gate dari MLP digabungkan.
- Tokenizer yang digunakan untuk model ini identik dengan [LlamaTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/llama2#transformers.LlamaTokenizer), kecuali adanya token tambahan.

## Cara menggunakan Phi-3

Phi-3 telah diintegrasikan ke dalam versi pengembangan (4.40.0.dev) dari `transformers`. Hingga versi resmi dirilis melalui `pip`, pastikan Anda melakukan salah satu dari hal berikut:

* Saat memuat model, pastikan `trust_remote_code=True` diteruskan sebagai argumen dari fungsi `from_pretrained()`.

* Perbarui `transformers` lokal Anda ke versi pengembangan: `pip uninstall -y transformers && pip install git+https://github.com/huggingface/transformers`. Perintah sebelumnya adalah alternatif dari meng-clone dan menginstal dari sumber.

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct")

messages = [{"role": "user", "content": "Can you provide ways to eat combinations of bananas and dragonfruits?"}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=32)
text = tokenizer.batch_decode(outputs)[0]
print(text)
<|user|> Can you provide ways to eat combinations of bananas and dragonfruits?<|end|><|assistant|> Certainly! Bananas and dragonfruits can be combined in various delicious ways. Here are some creative ideas for incorporating both fruits
```

## Phi3Config[[transformers.Phi3Config]]

#### transformers.Phi3Config[[transformers.Phi3Config]]

```python
transformers.Phi3Config(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 = 32064, hidden_size: int = 3072, intermediate_size: int = 8192, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = None, resid_pdrop: float | int = 0.0, embd_pdrop: float | int = 0.0, attention_dropout: float | int = 0.0, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 4096, original_max_position_embeddings: int = 4096, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 32000, pad_token_id: int | None = 32000, sliding_window: int | None = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/phi3/configuration_phi3.py#L26)

**Parameter:**

vocab_size (`int`, *opsional*, defaultnya `32064`) : Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opsional*, defaultnya `3072`) : Dimensi dari representasi tersembunyi.

intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `8192`) : Dimensi dari representasi MLP.

num_hidden_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `32`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `32`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opsional*) : Ini adalah jumlah key_value heads yang harus digunakan untuk mengimplementasikan Grouped Query Attention. Jika `num_key_value_heads=num_attention_heads`, model akan menggunakan Multi Head Attention (MHA), jika `num_key_value_heads=1` model akan menggunakan Multi Query Attention (MQA), selain itu GQA yang digunakan. Saat mengonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam grup tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat [paper ini](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Jika tidak ditentukan, akan default ke `num_attention_heads`.

resid_pdrop (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Probabilitas dropout untuk semua lapisan fully connected di embeddings, encoder, dan pooler.

embd_pdrop (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk embeddings.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.

hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `silu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya.

max_position_embeddings (`int`, *opsional*, defaultnya `4096`) : Panjang urutan maksimum yang mungkin digunakan oleh model ini.

original_max_position_embeddings (`int`, *opsional*, default 4096) : Panjang urutan maksimum yang digunakan saat melatih model ini. Nilai ini digunakan untuk menentukan ukuran embedding RoPE asli saat menggunakan long scaling.

initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.

rms_norm_eps (`float`, *opsional*, defaultnya `1e-05`) : epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.

use_cache (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika `config.is_decoder=True` atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.

tie_word_embeddings (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah mengikat embedding bobot sesuai dengan pemetaan `tied_weights_keys` model.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *opsional*) : Dictionary yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Dictionary harus berisi nilai untuk `rope_theta` dan secara opsional parameter yang digunakan untuk scaling jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan `max_position_embeddings` yang lebih panjang.

bos_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `1`) : Token id yang digunakan untuk awal-stream dalam kosakata.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*, defaultnya `32000`) : Token id yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.

pad_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `32000`) : Token id yang digunakan untuk padding dalam kosakata.

sliding_window (`int`, *opsional*) : Ukuran jendela untuk sliding window attention. Jika `None`, sliding window tidak diterapkan.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Phi3Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Phi3 berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct](https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

```python
>>> from transformers import Phi3Model, Phi3Config

>>> # Initializing a Phi-3 style configuration
>>> configuration = Phi3Config.from_pretrained("microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct")

>>> # Initializing a model from the configuration
>>> model = Phi3Model(configuration)

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

#### validate_rope[[transformers.Phi3Config.validate_rope]]

```python
validate_rope()
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/phi3/configuration_phi3.py#L107)

Validasi konfigurasi `rope_parameters`.

## Phi3Model[[transformers.Phi3Model]]

#### transformers.Phi3Model[[transformers.Phi3Model]]

```python
transformers.Phi3Model(config: Phi3Config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/phi3/modeling_phi3.py#L340)

**Parameter:**

config ([Phi3Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/phi3#transformers.Phi3Config)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Phi3 polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.Phi3Model.forward]]

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

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/phi3/modeling_phi3.py#L357)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

**Mengembalikan:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) atau `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Phi3Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/phi3#transformers.Phi3Config)) dan input.

Metode forward dari [Phi3Model](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/phi3#transformers.Phi3Model) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

  Jika `past_key_values` digunakan, hanya hidden-state terakhir dari sekuens dengan bentuk `(batch_size, 1, hidden_size)` yang dioutput.
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika `config.is_encoder_decoder=True` di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

## Phi3ForCausalLM[[transformers.Phi3ForCausalLM]]

#### transformers.Phi3ForCausalLM[[transformers.Phi3ForCausalLM]]

```python
transformers.Phi3ForCausalLM(config: Phi3Config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/phi3/modeling_phi3.py#L414)

**Parameter:**

config ([Phi3Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/phi3#transformers.Phi3Config)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Phi3 untuk pemodelan bahasa kausal.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.Phi3ForCausalLM.forward]]

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

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/phi3/modeling_phi3.py#L429)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa kausal. Indeks harus berada dalam `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (lihat docstring `input_ids`). Token dengan indeks yang disetel ke `-100` diabaikan (dimasker), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam `[0, ..., config.vocab_size]`. Label akan **digeser secara internal** sehingga `labels[..., 1:]` digunakan untuk memprediksi `logits[..., :-1, :]`. Sampaikan label yang tidak digeser dan sesuai dengan `input_ids` (yaitu `labels = input_ids`). Jangan **geser** label Anda sendiri sebelum menyampaikannya. Jika label sudah digeser (misalnya dengan paralelisme urutan), sampaikan sebagai argumen kata kunci `shift_labels` dan akan digunakan apa adanya. `labels` tetap harus disampaikan agar kerugian dapat dihitung.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opsional*, defaultnya `0`) : Jika berupa `int`, hitung logits untuk `logits_to_keep` token terakhir. Jika `0`, hitung logits untuk semua `input_ids` (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa `torch.Tensor`, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

**Mengembalikan:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) atau `tuple(torch.Tensor)`

A [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Phi3Config](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/phi3#transformers.Phi3Config)) dan input.

Metode forward dari [Phi3ForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/phi3#transformers.Phi3ForCausalLM) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan saat `labels` disediakan) -- Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).
- **logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

Contoh:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, Phi3ForCausalLM

>>> model = Phi3ForCausalLM.from_pretrained("meta-phi3/Phi3-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-phi3/Phi3-2-7b-hf")

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."
```

#### generate[[transformers.Phi3ForCausalLM.generate]]

```python
generate(inputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, generation_config: transformers.generation.configuration_utils.GenerationConfig | None = None, logits_processor: transformers.generation.logits_process.LogitsProcessorList | None = None, stopping_criteria: transformers.generation.stopping_criteria.StoppingCriteriaList | None = None, prefix_allowed_tokens_fn: collections.abc.Callable[[int, torch.Tensor], list[int]] | None = None, synced_gpus: bool | None = None, assistant_model: typing.Optional[ForwardRef('PreTrainedModel')] = None, streamer: typing.Optional[ForwardRef('BaseStreamer')] = None, negative_prompt_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, custom_generate: str | collections.abc.Callable | None = None, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/generation/utils.py#L2581)

**Parameter:**

inputs (`torch.Tensor` dengan bentuk yang bervariasi tergantung pada modalitas, *opsional*) : Urutan yang digunakan sebagai prompt untuk generasi atau sebagai input model ke encoder. Jika `None`, metode ini menginisialisasinya dengan `bos_token_id` dan ukuran batch 1. Untuk model decoder-only, `inputs` harus dalam format `input_ids`. Untuk model encoder-decoder, *inputs* dapat mewakili salah satu dari `input_ids`, `input_values`, `input_features`, atau `pixel_values`.

generation_config ([GenerationConfig](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/text_generation#transformers.GenerationConfig), *opsional*) : Konfigurasi generasi yang akan digunakan sebagai parametrisasi dasar untuk panggilan generasi. `**kwargs` yang diteruskan ke generate dan cocok dengan atribut dari `generation_config` akan menimpanya. Jika `generation_config` tidak disediakan, nilai default akan digunakan, yang memiliki prioritas pemuatan sebagai berikut: 1) dari file model `generation_config.json`, jika ada; 2) dari konfigurasi model. Harap diperhatikan bahwa parameter yang tidak ditentukan akan mewarisi nilai default dari [GenerationConfig](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/text_generation#transformers.GenerationConfig), dan dokumentasinya harus diperiksa untuk memparametrisasi generasi.

logits_processor (`LogitsProcessorList`, *opsional*) : Prosesor logits kustom yang melengkapi prosesor logits bawaan yang dibangun dari argumen dan konfigurasi generasi. Jika prosesor logits yang sudah dibuat dengan argumen atau konfigurasi generasi diteruskan, sebuah error akan dilempar. Fitur ini ditujukan untuk pengguna tingkat lanjut.

stopping_criteria (`StoppingCriteriaList`, *opsional*) : Kriteria penghentian kustom yang melengkapi kriteria penghentian bawaan yang dibangun dari argumen dan konfigurasi generasi. Jika kriteria penghentian yang sudah dibuat dengan argumen atau konfigurasi generasi diteruskan, sebuah error akan dilempar. Jika kriteria penghentian Anda bergantung pada input `scores`, pastikan Anda meneruskan `return_dict_in_generate=True, output_scores=True` ke `generate`. Fitur ini ditujukan untuk pengguna tingkat lanjut.

prefix_allowed_tokens_fn (`Callable[[int, torch.Tensor], list[int]]`, *opsional*) : Jika disediakan, fungsi ini membatasi beam search hanya pada token yang diizinkan di setiap langkah. Jika tidak disediakan, tidak ada batasan yang diterapkan. Fungsi ini mengambil 2 argumen: ID batch `batch_id` dan `input_ids`. Fungsi ini harus mengembalikan daftar token yang diizinkan untuk langkah generasi berikutnya yang dikondisikan pada ID batch `batch_id` dan token yang sebelumnya dihasilkan `inputs_ids`. Argumen ini berguna untuk generasi yang dibatasi berdasarkan prefiks, seperti yang dijelaskan dalam [Autoregressive Entity Retrieval](https://huggingface.co/papers/2010.00904).

synced_gpus (`bool`, *opsional*) : Apakah akan terus menjalankan loop while hingga max_length. Kecuali ditimpa, flag ini akan disetel ke `True` jika menggunakan `FullyShardedDataParallel` atau DeepSpeed ZeRO Stage 3 dengan beberapa GPU untuk menghindari deadlocking jika satu GPU selesai menghasilkan sebelum GPU lainnya. Jika tidak, defaultnya adalah `False`.

assistant_model (`PreTrainedModel`, *opsional*) : Model asisten yang dapat digunakan untuk mempercepat generasi. Model asisten harus memiliki tokenizer yang persis sama. Percepatan tercapai ketika memprediksi token kandidat dengan model asisten jauh lebih cepat daripada menjalankan generasi dengan model yang Anda panggil generate dari. Oleh karena itu, model asisten harus jauh lebih kecil.

streamer (`BaseStreamer`, *opsional*) : Objek Streamer yang akan digunakan untuk streaming urutan yang dihasilkan. Token yang dihasilkan diteruskan melalui `streamer.put(token_ids)` dan streamer bertanggung jawab untuk pemrosesan lebih lanjut.

negative_prompt_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Prompt negatif yang diperlukan untuk beberapa prosesor seperti CFG. Ukuran batch harus sesuai dengan ukuran batch input. Ini adalah fitur eksperimental, yang dapat mengalami perubahan API yang merusak (breaking changes) di versi mendatang.

negative_prompt_attention_mask (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Attention_mask untuk `negative_prompt_ids`.

custom_generate (`str` atau `Callable`, *opsional*) : Salah satu dari berikut: - `str` (nama repositori Hugging Face Hub): menjalankan fungsi `generate` kustom yang didefinisikan di `custom_generate/generate.py` pada repositori tersebut, bukan metode `generate` standar. Repositori ini sepenuhnya menggantikan logika generasi, dan tipe pengembalian dapat berbeda. - `str` (jalur repositori lokal): sama seperti di atas tetapi dari jalur lokal. Direktori lokal juga memerlukan `trust_remote_code=True` karena `custom_generate/generate.py` lokal akan dieksekusi. - `Callable`: `generate` akan melakukan langkah-langkah persiapan input yang biasa, lalu memanggil callable yang diberikan untuk menjalankan loop decoding. Untuk informasi lebih lanjut, lihat [dokumentasinya](../../generation_strategies#custom-generation-methods).

kwargs (`dict[str, Any]`, *opsional*) : Parametrisasi ad hoc untuk `generation_config` dan/atau kwargs spesifik model tambahan yang akan diteruskan ke fungsi `forward` dari model. Jika model adalah model encoder-decoder, kwargs spesifik encoder tidak boleh diberi awalan dan kwargs spesifik decoder harus diberi awalan *decoder_*.

**Mengembalikan:** [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) atau `torch.LongTensor`

[ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) (jika `return_dict_in_generate=True` atau ketika `config.return_dict_in_generate=True`) atau `torch.LongTensor`.

Jika model *bukan* model encoder-decoder (`model.config.is_encoder_decoder=False`), tipe [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) yang mungkin adalah:

- [GenerateDecoderOnlyOutput](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateDecoderOnlyOutput),
- [GenerateBeamDecoderOnlyOutput](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateBeamDecoderOnlyOutput)

Jika model adalah model encoder-decoder (`model.config.is_encoder_decoder=True`), tipe [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) yang mungkin adalah:

- [GenerateEncoderDecoderOutput](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateEncoderDecoderOutput),
- [GenerateBeamEncoderDecoderOutput](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.generation.GenerateBeamEncoderDecoderOutput)

Membuat rangkaian id token untuk model dengan kepala pemodelan bahasa.

Sebagian besar parameter pengendali generasi diatur di `generation_config` yang, jika tidak diteruskan, akan disetel ke konfigurasi generasi default model. Anda dapat menimpa `generation_config` mana pun dengan meneruskan parameter yang sesuai ke generate(), misalnya `.generate(inputs, num_beams=4, do_sample=True)`.

Untuk ringkasan strategi generasi dan contoh kode, lihat [panduan berikut](../generation_strategies).

## Phi3ForSequenceClassification[[transformers.Phi3ForSequenceClassification]]

#### transformers.Phi3ForSequenceClassification[[transformers.Phi3ForSequenceClassification]]

```python
transformers.Phi3ForSequenceClassification(config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/phi3/modeling_phi3.py#L525)

#### forward[[transformers.Phi3ForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs])
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/modeling_layers.py#L140)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`Cache`, *opsional*) : hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size,)`, *opsional*) : Label untuk menghitung loss klasifikasi/regresi urutan. Indeks harus berada dalam `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Jika `config.num_labels == 1`, loss regresi dihitung (Mean-Square loss). Jika `config.num_labels > 1`, loss klasifikasi dihitung (Cross-Entropy).

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

**Mengembalikan:** `SequenceClassifierOutputWithPast`

Metode forward `GenericForSequenceClassification` menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

## Phi3ForTokenClassification[[transformers.Phi3ForTokenClassification]]

#### transformers.Phi3ForTokenClassification[[transformers.Phi3ForTokenClassification]]

```python
transformers.Phi3ForTokenClassification(config)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/phi3/modeling_phi3.py#L529)

#### forward[[transformers.Phi3ForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: torch.LongTensor | None = None, attention_mask: torch.Tensor | None = None, position_ids: torch.LongTensor | None = None, past_key_values: Cache | None = None, inputs_embeds: torch.Tensor | None = None, labels: torch.LongTensor | None = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: Unpack[TransformersKwargs])
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/modeling_layers.py#L287)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`Cache`, *opsional*) : hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk menghitung kerugian klasifikasi token. Indeks harus berada dalam `[0, ..., config.num_labels - 1]`.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

**Mengembalikan:** `TokenClassifierOutput`

Metode forward `GenericForTokenClassification` menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.