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Flint

Transformers

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Ce modèle a été contribué à Hugging Face Transformers le 2026-10-21.

Flint

Flint est le modèle de langage à mélange d'experts (mixture-of-experts) de Recursive. Par rapport à un transformer à mélange d'experts SwiGLU standard tel que Qwen3-MoE, il présente :

Attention hybride. La plupart des couches utilisent une attention à fenêtre glissante sur le jeton courant et les 512 jetons précédents, avec des embeddings de position rotatifs. Les couches restantes, listées dans layer_types, utilisent une attention complète sans encodage positionnel.
Puits d’attention. Chaque tête d’attention possède un logit de puits appris qui entre dans la normalisation softmax sans porter attention à aucune valeur, comme dans GPT-OSS. Les requêtes et les clés sont normalisées par RMS par tête.
Routing par sigmoïde et expert partagé. Chaque couche creuse achemine un jeton vers 6 experts sur 256 en fonction du score sigmoïde, renormalise les scores sélectionnés et ajoute un expert partagé non contrôlé. Les deux premières couches sont denses.

Utilisation

Pipeline

AutoModel

Notes

Backends d’attention. SDPA ne peut pas appliquer les attention sinks, donc Flint utilise par défaut l’implémentation eager, qui calcule les scores d’attention en float32. Pour les entrées longues, utilisez un noyau FlashAttention prenant en charge les sinks : kernels-community/vllm-flash-attn3 sur Hopper ou flash_attention_4 sur Blackwell. Demander flash_attention_2 sélectionne l’un de ces noyaux à la place.
Format des points de contrôle. Les points de contrôle stockent un tenseur par expert et les sinks sous la forme self_attn.softmax_offset. Ils sont fusionnés et renommés au chargement, puis enregistrés à nouveau dans le même format.

FlintConfig

classe transformers.FlintConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 150144hidden_size: int = 2048intermediate_size: int = 6144num_hidden_layers: int = 49num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 4hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 262144initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Nonesliding_window: int = 513attention_dropout: float | int = 0.0decoder_sparse_step: int = 1moe_intermediate_size: int = 512shared_expert_intermediate_size: int = 1024num_experts_per_tok: int = 6num_experts: int = 256norm_topk_prob: bool = Trueoutput_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.0005mlp_only_layers: list[int] | None = Nonelayer_types: list[str] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonehead_dim: int = 128attention_bias: bool = False )

Paramètres

vocab_size (int, facultatif, par défaut 150144) — Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par input_ids.
hidden_size (int, facultatif, par défaut 2048) — Dimension des représentations cachées.
intermediate_size (int, facultatif, par défaut 6144) — Dimension des représentations du MLP.
num_hidden_layers (int, facultatif, par défaut 49) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.
num_attention_heads (int, facultatif, valeur par défaut 32) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.
num_key_value_heads (int, facultatif, valeur par défaut 4) — Ceci est le nombre de têtes key_value à utiliser pour implémenter l'attention Grouped Query. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, le modèle utilisera l'attention Multi Head (MHA), si num_key_value_heads=1 le modèle utilisera l'attention Multi Query (MQA), sinon l'attention GQA est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes en checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de groupe doit être construite en effectuant un meanpooling de toutes les têtes d'origine au sein de ce groupe. Pour plus de détails, consultez ce papier. S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut sera num_attention_heads.
hidden_act (str, facultatif, par défaut silu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
max_position_embeddings (int, facultatif, par défaut 262144) — La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.
initializer_range (float, facultatif, par défaut 0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids.
rms_norm_eps (float, facultatif, valeur par défaut 1e-06) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation rms.
use_cache (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). N’est pertinent que si config.is_decoder=True ou si le modèle est un modèle génératif uniquement décodeur.
tie_word_embeddings (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance tied_weights_keys du modèle.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], facultatif) — Dictionnaire contenant les paramètres de configuration pour les embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pour rope_theta et, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l’échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec des max_position_embeddings plus longs.
sliding_window (int, facultatif, par défaut 513) — Taille de la fenêtre d'attention glissante. Si None, aucune fenêtre glissante n'est appliquée.
attention_dropout (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.
decoder_sparse_step (int, facultatif, valeur par défaut 1) — La fréquence d'ajout d'une couche MoE creuse. La valeur par défaut est 1, ce qui signifie que toutes les couches du décodeur sont des MoE creux.
moe_intermediate_size (int, facultatif, par défaut 512) — Taille intermédiaire des MLP des experts routés.
shared_expert_intermediate_size (int, facultatif, valeur par défaut 1024) — Taille intermédiaire de l'expert partagé non contrôlé que chaque couche creuse ajoute à ses experts routés.
num_experts_per_tok (int, facultatif, valeur par défaut 6) — Nombre d'experts auxquels chaque jeton doit être routé. Il s'agit de la valeur top-k pour le routage par choix de jeton.
num_experts (int, facultatif, par défaut 256) — Nombre d'experts routés dans les couches MoE.
norm_topk_prob (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut normaliser les poids des experts routés.
output_router_logits (bool, facultatif, par défaut False) — Indique si les logits du routeur doivent être renvoyés par le modèle. L’activation de cette option permet également au modèle de renvoyer la perte auxiliaire, incluant la perte d’équilibrage de charge et la perte z du routeur.
router_aux_loss_coef (float, facultatif, valeur par défaut 0.0005) — Coefficient de la perte d'équilibrage de charge auxiliaire. Utilisé pour pénaliser un routage inégal des experts dans les modèles MoE.
mlp_only_layers (list[int], facultatif, par défaut [0, 1]) — Indices des couches qui utilisent un MLP dense au lieu du bloc sparse mixture-of-experts.
layer_types (list[str], facultatif) — Une liste qui associe explicitement chaque index de couche à son type de couche. S'il n'est pas fourni, il sera généré automatiquement en fonction des valeurs de configuration.
pad_token_id (int, facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.
bos_token_id (int, facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire.
eos_token_id (Union[int, list[int]], facultatif) — Identifiant du jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire.
head_dim (int, facultatif, par défaut 128) — La dimension des têtes d'attention. Si None, elle est par défaut égale à hidden_size // num_attention_heads
attention_bias (bool, facultatif, par défaut False) — Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection des requêtes, des clés, des valeurs et de la sortie lors de l'auto-attention.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un FlintModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Flint selon les arguments spécifiés, en définissant l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de RecursiveSI/flint

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

Exemple :

>>> from transformers import FlintConfig, FlintModel

>>> configuration = FlintConfig()
>>> model = FlintModel(configuration)
>>> configuration = model.config

FlintModel

classe transformers.FlintModel

< source >

( config: FlintConfig )

Paramètres

config (FlintConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Flint brut, qui produit des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Paramètres

input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.
Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?
attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
- 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
- 0 pour les jetons masqués.
Qu'est-ce que les masques d'attention ?
position_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle [0, config.n_positions - 1].
Qu'est-ce que les identifiants de position ?
past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.
Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.FloatTensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).

Retourne

MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.FloatTensor)

Un MoeModelOutputWithPast ou un tuple de torch.FloatTensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (FlintConfig) et des entrées.

La méthode forward du modèle FlintModel redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

last_hidden_state (torch.FloatTensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.
past_key_values (Cache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et, le cas échéant, si config.is_encoder_decoder=True, dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
router_logits (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_router_probs=True et config.add_router_probs=True sont passés ou lorsque config.output_router_probs=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un par couche) de forme (batch_size, sequence_length, num_experts).

Logits bruts du routeur (après softmax) calculés par les routeurs MoE, ces termes sont utilisés pour calculer la perte auxiliaire des modèles Mixture of Experts.

FlintForCausalLM

classe transformers.FlintForCausalLM

< source >

( config: FlintConfig )

Paramètres

config (FlintConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Flint pour la modélisation causale de langage.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_router_logits: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.FloatTensor)

Paramètres

input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.
Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?
attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
- 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
- 0 pour les jetons masqués.
Qu'est-ce que les masques d'attention ?
position_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des positions des jetons de chaque séquence d'entrée dans les embeddings de position. Sélectionnés dans l'intervalle [0, config.n_positions - 1].
Qu'est-ce que les identifiants de position ?
past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.
Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.FloatTensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
labels (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage masquée. Les indices doivent être dans [0, ..., config.vocab_size] ou -100 (voir la docstring de input_ids). Les jetons dont l'indice est défini sur -100 sont ignorés (masqués), la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est dans [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).
output_router_logits (bool, facultatif) — Indique s'il faut ou non retourner les logits de tous les routeurs. Ils sont utiles pour calculer la perte du routeur et ne doivent pas être retournés lors de l'inférence.
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], facultatif, valeur par défaut 0) — Si c'est un int, calcule les logits pour les logits_to_keep derniers jetons. Si 0, calcule les logits pour tous les input_ids (cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est un torch.Tensor, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. Cela est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence).

Retourne

MoeCausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.FloatTensor)

Un MoeCausalLMOutputWithPast ou un tuple de torch.FloatTensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (FlintConfig) et des entrées.

La méthode forward de FlintForCausalLM redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

loss (torch.FloatTensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque labels est fourni) — Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant).
logits (torch.FloatTensor de forme (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).
aux_loss (torch.FloatTensor, facultatif, renvoyé lorsque output_router_logits=True est passé ou lorsque config.output_router_logits=True, et que le modèle entraîne son routeur avec une perte d’équilibrage de charge) — Perte auxiliaire d’équilibrage de charge pour les modules creux. Les modèles qui équilibrent leurs experts au moyen d’un biais de routeur à la place (DeepSeek-V3 et les architectures dérivées de celui-ci) renvoient None ici tout en renvoyant toujours router_logits.
router_logits (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_router_logits=True est passé ou lorsque config.output_router_logits=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un pour chaque couche creuse) de forme (batch_size * sequence_length, num_experts).

Logits bruts du routeur calculés par les routeurs MoE. Ils peuvent être utilisés pour calculer une perte d'équilibrage de charge ou pour inspecter la manière dont les jetons sont acheminés vers les experts.
past_key_values (Cache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de Cache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
attentions (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

>>> from transformers import AutoTokenizer, FlintForCausalLM

>>> model = FlintForCausalLM.from_pretrained("RecursiveSI/flint", dtype="auto", device_map="auto")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RecursiveSI/flint")

>>> messages = [{"role": "user", "content": "Who are you?"}]
>>> inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True)
>>> outputs = model.generate(**inputs.to(model.device), max_new_tokens=32)
>>> print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1] :], skip_special_tokens=True))

Update on GitHub

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