"""
抽象基底クラス - すべての言語モデルの共通インターフェース

リスコフ置換原則(LSP)に準拠し、どのモデル実装も
同じインターフェースで置換可能にする
"""
from abc import ABC, abstractmethod
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Tuple

import torch


@dataclass(frozen=True)
class ModelConfig:
    """
    モデル設定を保持するイミュータブルなデータクラス

    Attributes:
        name: UI表示名
        model_id: HuggingFace model ID
        embedding_dim: embedding次元数
        vocab_size: 語彙サイズ
    """
    name: str
    model_id: str
    embedding_dim: int
    vocab_size: int


class BaseLanguageModel(ABC):
    """
    言語モデルの抽象基底クラス

    すべてのモデル実装はこのクラスを継承し、
    定義されたインターフェースを実装する必要がある
    """

    def __init__(self, config: ModelConfig):
        """
        Args:
            config: モデル設定
        """
        self._config = config
        self._model = None
        self._tokenizer = None
        self._is_loaded = False

    @property
    def config(self) -> ModelConfig:
        """モデル設定を取得"""
        return self._config

    @property
    def is_loaded(self) -> bool:
        """モデルがロード済みかどうか"""
        return self._is_loaded

    @abstractmethod
    def load(self) -> None:
        """
        モデルとトークナイザーをロードする

        Raises:
            RuntimeError: モデルのロードに失敗した場合
        """
        pass

    @abstractmethod
    def forward_with_noise(
        self, noise: torch.Tensor
    ) -> Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:
        """
        ノイズを入力として順伝播を実行

        Args:
            noise: 入力ノイズテンソル [batch, seq_len, embedding_dim]

        Returns:
            Tuple[logits, corrupted_logits]:
                - logits: 生のlogits
                - corrupted_logits: ノイズ加算後のlogits
        """
        pass

    @abstractmethod
    def decode_indices(self, indices: List[int]) -> List[str]:
        """
        トークンインデックスをデコードして文字列リストに変換

        Args:
            indices: トークンインデックスのリスト

        Returns:
            デコードされた文字列のリスト
        """
        pass

    def generate_noise(self, seq_len: int = 32, batch_size: int = 1) -> torch.Tensor:
        """
        入力用のランダムノイズを生成

        Args:
            seq_len: シーケンス長
            batch_size: バッチサイズ

        Returns:
            ノイズテンソル [batch_size, seq_len, embedding_dim]
        """
        return torch.randn(batch_size, seq_len, self._config.embedding_dim)