Hugging Face's logo

Transformers documentation

Hy4-Preview

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.2).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Bu model, 2026-09-07 tarihinde Hugging Face Transformers'a katkıda bulunulmuştur.

Tensor parallelism Expert parallelism

Hy4-Preview

Genel Bakış

Hy4-Preview, her token için 49B parametreyi etkinleştiren 780B parametreli bir mixture-of-experts dil modelidir. Her MoE katmanı, 256 yönlendirilmiş uzman ve her zaman etkin olan tek bir paylaşılan uzman barındırır ve her token'ı bunlardan 8'ine yönlendirir. Bağlam penceresi 1M tokendir.

Mimari, dört özelliği bir araya getirir:

  • Multi-head Latent Attention (MLA), anahtarları ve değerleri düşük sıralı bir gizli katmana (kv_lora_rank) sıkıştırır; kv_b_proj bu gizli katmanı her sorgu başına bir anahtar/değer olacak şekilde geri genişletir.
  • DeepSeek Sparse Attention (DSA), hafif bir indeksleyici kullanarak her sorgu için index_topk anahtar seçer. IndexShare yaklaşımını izleyerek, indexer_types içinde "full" olarak işaretlenen katmanlar bir indeksleyici çalıştırır; "shared" katmanlar ise bir önceki tam katmanın seçimini yeniden kullanır.
  • Her başın, GPT-OSS'de olduğu gibi softmax'ta yer alan ancak değer katkısı sağlamayan bir sink logitine sahip olduğu öğrenilebilir attention sink'li Gated MLA.
  • Bağımsız Hiper-Bağlantılar (iHC), düz kalan yolu, her alt katman öncesinde birleştirilip sonrasında yeniden dağıtılan hc_mult paralel kalan akışlarıyla değiştirir.

Uygulama, çoklu jeton tahmini (MTP) katmanlarını çalıştırmaz. Yayınlanan denetim noktaları, bu ağırlıkları diğer çalışma zamanlarının spekülatif çözümleme için kullanabilmesi amacıyla saklar; yüklenme sırasında bu ağırlıklar yok sayılır.

Kullanım örneği

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "tencent/Hy4-Preview"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

messages = [{"role": "user", "content": "Explain in one sentence why the sky is usually blue."}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64, do_sample=False)
print(tokenizer.decode(outputs[0, inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))

Tam checkpoint tek bir hızlandırıcıya sığmıyor. Bunu tensor paralelliği ile parçalara ayırın veya her uzman grubunu uzman paralelliği ile kendi cihazına yerleştirin:

from transformers import AutoModelForCausalLM, DistributedConfig

# Tensor parallel: launch with `torchrun --nproc-per-node <world_size>`.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, dtype=torch.bfloat16, distributed_config=DistributedConfig(tp_size=16)
)

# Expert parallel: routed experts are split along the expert axis.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    dtype=torch.bfloat16,
    distributed_config=DistributedConfig(tp_size=16, ep_size=16),
)

Uzman paralelliği yalnızca çıkarım içindir, çünkü yönlendirilmiş uzman all-reduce işlemi geriye doğru bir geçişe sahip değildir.

HYV4Config

sınıf transformers.HYV4Config

< >

( 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 = 120832hidden_size: int = 2816intermediate_size: int = 6912moe_intermediate_size: int = 768num_hidden_layers: int = 34num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int = 32head_dim: int = 256hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 262144initializer_range: float = 0.006rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 120002bos_token_id: int | None = 120000eos_token_id: int | list[int] | None = 120025tie_word_embeddings: bool = Falseattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float = 0.0n_routed_experts: int = 256output_router_logits: bool = Falsen_shared_experts: int = 1num_experts_per_tok: int = 8routed_scaling_factor: float = 2.827norm_topk_prob: bool = Truen_group: int = 1topk_group: int = 1q_lora_rank: int = 1536kv_lora_rank: int = 512qk_nope_head_dim: int = 192qk_rope_head_dim: int = 64v_head_dim: int = 256mlp_layer_types: list[str] | None = Nonelayer_types: list[str] | None = Noneindex_topk: int = 2048index_head_dim: int = 128index_n_heads: int = 16indexer_types: list[str] | None = Nonehc_mult: int = 4hc_magnitude: float = 2.0hc_eps: float = 1e-06learnable_sink_init: float = 0.0swiglu_limit: float = 10.0rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None )

Parametreler

  • vocab_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 120832) — Modelin sözlük boyutu. input_ids ile temsil edilebilecek farklı token sayısını belirler.
  • hidden_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 2816) — Gizli temsillerin boyutu.
  • intermediate_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 6912) — MLP temsil boyutu.
  • moe_intermediate_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 768) — Yönlendirilen uzman MLP'lerinin ara boyutu.
  • num_hidden_layers (int, isteğe bağlı, varsayılan 34) — Transformer çözücüdeki gizli katman sayısı.
  • num_attention_heads (int, isteğe bağlı, varsayılan 32) — Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.
  • num_key_value_heads (int, isteğe bağlı, varsayılan 32) — Bu, Grouped Query Attention uygulamasında kullanılacak key_value başlarının sayısıdır. num_key_value_heads=num_attention_heads ise model Multi Head Attention (MHA) kullanır, num_key_value_heads=1 ise model Multi Query Attention (MQA) kullanır, aksi halde GQA kullanılır. Çok başlı bir checkpoint'i GQA checkpoint'ine dönüştürürken, her grup key ve value başı, o gruptaki tüm orijinal başların ortalama havuzlanması (meanpooling) ile oluşturulmalıdır. Daha fazla ayrıntı için bu makaleye göz atın. Belirtilmezse, varsayılan olarak num_attention_heads kullanılır.
  • head_dim (int, isteğe bağlı, varsayılan 256) — Dikkat başlığı boyutu. None ise, varsayılan olarak hidden_size // num_attention_heads değerini alır.
  • hidden_act (str, isteğe bağlı, varsayılan silu) — Çözücüdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, "gelu", "relu", "silu" vb.
  • max_position_embeddings (int, isteğe bağlı, varsayılan 262144) — Bu modelin kullanılabileceği en uzun dizi uzunluğu.
  • initializer_range (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.006) — Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.
  • rms_norm_eps (float, isteğe bağlı, varsayılan 1e-05) — rms normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon.
  • use_cache (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Modelin son anahtar/değer dikkatlerini (tüm modellerde kullanılmaz) döndürüp döndürmeyeceği. Yalnızca config.is_decoder=True olduğunda veya model yalnızca çözücü tabanlı üretken bir model olduğunda geçerlidir.
  • pad_token_id (int, isteğe bağlı, varsayılan 120002) — Sözlükte dolgu için kullanılan token kimliği.
  • bos_token_id (int, isteğe bağlı, varsayılan 120000) — Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], isteğe bağlı, varsayılan 120025) — Sözlükte akış sonu için kullanılan token kimliği.
  • tie_word_embeddings (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Modelin tied_weights_keys eşlemesine göre ağırlık gömme bağlamalarının yapılıp yapılmayacağı.
  • attention_bias (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Öz-dikkat sırasında sorgu, anahtar, değer ve çıktı projeksiyon katmanlarında önyargı (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.
  • attention_dropout (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.0) — Dikkat olasılıkları için dropout oranı.
  • n_routed_experts (int, isteğe bağlı, varsayılan 256) — Yönlendirilen uzman sayısı.
  • output_router_logits (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Modelin router logits'lerini döndürüp döndürmeyeceği. Bu özelliğin etkinleştirilmesi, modelin yük dengeleme kaybı ve router z-kaybı dahil olmak üzere yardımcı kaybı da çıkarmasına olanak tanır.
  • n_shared_experts (int, isteğe bağlı, varsayılan 1) — Paylaşılan uzman sayısı.
  • num_experts_per_tok (int, isteğe bağlı, varsayılan 8) — Her tokenın yönlendirileceği uzman sayısı. Bu, token seçimli yönlendirmede top-k değeridir.
  • routed_scaling_factor (float, isteğe bağlı, varsayılan 2.827) — Ölçekleme faktörü veya yönlendirilmiş uzmanlar.
  • norm_topk_prob (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Yönlendirilen uzmanların ağırlıklarının normalize edilip edilmeyeceği.
  • n_group (int, isteğe bağlı, varsayılan 1) — Yönlendirme için uzman gruplarının sayısı. HYV4 uzmanları küresel olarak seçtiğinden bu değer 1'dir (tüm uzmanları içeren tek bir grup).
  • topk_group (int, isteğe bağlı, varsayılan 1) — Yönlendirme sırasında korunan uzman gruplarının sayısı. n_group=1 olduğunda bu, Glm4MoeLiteTopkRouter'ü düz bir küresel top-k olarak yeniden kullanır.
  • q_lora_rank (int, isteğe bağlı, varsayılan 1536) — Sorgu projeksiyonları için LoRA matrislerinin rütbesi.
  • kv_lora_rank (int, isteğe bağlı, varsayılan 512) — Anahtar ve değer projeksiyonları için LoRA matrislerinin rütbesi.
  • qk_nope_head_dim (int, isteğe bağlı, varsayılan 192) — Rotary position embeddings kullanmayan sorgu/anahtar başlarının boyutu.
  • qk_rope_head_dim (int, isteğe bağlı, varsayılan 64) — Döner konum gömme kullanan sorgu/anahtar başlarının boyutu.
  • v_head_dim (int, isteğe bağlı, varsayılan 256) — Değer başlıklarının boyutu.
  • mlp_layer_types (list[str], isteğe bağlı) — Katman başına MLP türü, "dense" veya "sparse". Varsayılan olarak bir dense katmanının ardından sparse MoE katmanları gelir.
  • layer_types (list[str], isteğe bağlı) — Her katman indeksini ilgili katman türüyle açıkça eşleyen bir liste. Sağlanmazsa, config değerlerine göre otomatik olarak oluşturulur.
  • index_topk (int, isteğe bağlı, varsayılan 2048) — Her DSA sorgusunun seçtiği maksimum anahtar konumu sayısı.
  • index_head_dim (int, isteğe bağlı, varsayılan 128) — Her DSA indexer başının gizli boyutu.
  • index_n_heads (int, isteğe bağlı, varsayılan 16) — DSA indeksleyici baş sayısı.
  • indexer_types (list[str], isteğe bağlı) — Katman başına DSA indexer türü, "full" veya "shared". Paylaşılan bir katman, aynı ileri istekteki en son tam indexer'ı yeniden kullanır.
  • hc_mult (int, isteğe bağlı, varsayılan 4) — iHC tarafından sürdürülen gizli durum kanalı sayısı.
  • hc_magnitude (float, isteğe bağlı, varsayılan 2.0) — iHC post-gating dalına uygulanan ölçek.
  • hc_eps (float, isteğe bağlı, varsayılan 1e-6) — iHC sigmoid kapılarına eklenen sayısal epsilon.
  • learnable_sink_init (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.0) — Her öğrenilen dikkat çukurunun (attention-sink) logit değerinin başlangıç değeri.
  • swiglu_limit (float, isteğe bağlı, varsayılan 10.0) — Yönlendirilmiş uzman SwiGLU kelepçesinin büyüklüğü. Sıfıra eşit veya sıfırdan küçük değerler kelepçeyi devre dışı bırakır.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], isteğe bağlı) — RoPE gömme yapılandırma parametrelerini içeren sözlük. Sözlük, rope_theta için bir değer ve daha uzun max_position_embeddings ile RoPE kullanmak istiyorsanız ölçekleme için kullanılan isteğe bağlı parametreleri içermelidir.

Bu, bir HYV4Model'in yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Hy V4 modelinin örneklenmesinde, model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneklendiğinde, tencent/Hy4-preview ile benzer bir yapılandırma elde edilir.

Yapılandırma nesneleri PreTrainedConfig sınıfından devralır ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için PreTrainedConfig belgesini okuyun.

HYV4Model

sınıf transformers.HYV4Model

< >

( config: HYV4Config )

Parametreler

  • config (HYV4Config) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-states üreten çıplak Hy V4 Model.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< >

( 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.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

  • input_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yok sayılır.

    Dizinler AutoTokenizer kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için PreTrainedTokenizer.encode() ve PreTrainedTokenizer.call() konularına bakın.

    Girdi kimlikleri nelerdir?

  • attention_mask (torch.Tensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Doldurma (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işlemi yapmaktan kaçınmak için kullanılan maske. Seçilen maske değerleri [0, 1]:
    • 1, maskelenmemiş jetonlar için,
    • maskelenmiş jetonlar için 0.

    Dikkat maskeleri nedir?

  • position_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Girdi dizilerindeki her token'ın konum gömme (position embedding) içindeki konum indeksleri. Seçim aralığı [0, config.n_positions - 1].

    Pozisyon kimlikleri nedir?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, isteğe bağlı) — Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle past_key_values değerinin, çözümlemenin önceki bir aşamasında model tarafından döndürülen use_cache=True veya config.use_cache=True.

    Girdi olarak yalnızca Cache örneği kabul edilir, kv cache kılavuzumuza bakın. past_key_values geçirilmezse, varsayılan olarak DynamicCache başlatılır.

    Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak üretecektir.

    past_key_values kullanılıyorsa, kullanıcının tüm input_ids (şekli (batch_size, sequence_length)) yerine, bu modele geçmiş anahtar değer durumları verilmemiş olan, işlenmemiş input_ids (şekli (batch_size, unprocessed_length)) girmesi beklenir.

  • inputs_embeds (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size), isteğe bağlı) — İsteğe bağlı olarak, input_ids yerine gömülü bir temsil doğrudan geçmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, input_ids dizinlerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisinden daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.
  • use_cache (bool, isteğe bağlı) — True olarak ayarlanırsa, past_key_values anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. past_key_values).

Dönüş değeri

MoeModelOutputWithPast veya tuple(torch.Tensor)

MoeModelOutputWithPast veya bir torch.Tensor demeti (return_dict=False geçirildiğinde veya config.return_dict=False olduğunda), yapılandırmaya (HYV4Config) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

HYV4Model forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

  • last_hidden_state (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.

  • past_key_values (Cache, isteğe bağlı, use_cache=True geçirildiğinde veya config.use_cache=True olduğunda döndürülür) — Bir Cache örneğidir. Daha fazla ayrıntı için kv cache kılavuzumuza bakın.

    Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. past_key_values girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler ve isteğe bağlı olarak config.is_encoder_decoder=True ise cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, sequence_length, hidden_size) biçiminde bir demet.

    Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_router_probs=True ve config.add_router_probs=True geçirildiğinde veya config.output_router_probs=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, sequence_length, num_experts).

    MoE yönlendiricileri tarafından hesaplanan ham yönlendirici logitleri (softmax sonrası), bu terimler Mixture of Experts modelleri için yardımcı kaybı hesaplamakta kullanılır.

HYV4ForCausalLM

sınıf transformers.HYV4ForCausalLM

< >

( config: HYV4Config )

Parametreler

  • config (HYV4Config) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

Nedensel dil modellemesi için Hy V4 Modeli.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< >

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

Parametreler

  • input_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yok sayılır.

    Dizinler AutoTokenizer kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için PreTrainedTokenizer.encode() ve PreTrainedTokenizer.call() konularına bakın.

    Girdi kimlikleri nelerdir?

  • attention_mask (torch.Tensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Doldurma (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işlemi yapmaktan kaçınmak için kullanılan maske. Seçilen maske değerleri [0, 1]:
    • 1, maskelenmemiş jetonlar için,
    • maskelenmiş jetonlar için 0.

    Dikkat maskeleri nedir?

  • position_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Girdi dizilerindeki her token'ın konum gömme (position embedding) içindeki konum indeksleri. Seçim aralığı [0, config.n_positions - 1].

    Pozisyon kimlikleri nedir?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, isteğe bağlı) — Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle past_key_values değerinin, çözümlemenin önceki bir aşamasında model tarafından döndürülen use_cache=True veya config.use_cache=True.

    Girdi olarak yalnızca Cache örneği kabul edilir, kv cache kılavuzumuza bakın. past_key_values geçirilmezse, varsayılan olarak DynamicCache başlatılır.

    Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak üretecektir.

    past_key_values kullanılıyorsa, kullanıcının tüm input_ids (şekli (batch_size, sequence_length)) yerine, bu modele geçmiş anahtar değer durumları verilmemiş olan, işlenmemiş input_ids (şekli (batch_size, unprocessed_length)) girmesi beklenir.

  • inputs_embeds (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size), isteğe bağlı) — İsteğe bağlı olarak, input_ids yerine gömülü bir temsil doğrudan geçmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, input_ids dizinlerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisinden daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.
  • labels (torch.LongTensor, şekli (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Maskeli dil modelleme kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler [0, ..., config.vocab_size] aralığında olmalı ya da -100 olmalı (input_ids docstring'ine bakın). Endeksleri -100 olarak ayarlanan tokenlar yok sayılır (maskelenir), kayıp yalnızca etiketleri [0, ..., config.vocab_size] aralığında olan tokenlar için hesaplanır.
  • use_cache (bool, isteğe bağlı) — True olarak ayarlanırsa, past_key_values anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], isteğe bağlı, varsayılan 0) — int ise, son logits_to_keep token için logits hesaplanır. 0 ise, tüm input_ids için logits hesaplanır (özel durum). Üretim için yalnızca son token logits'leri gereklidir ve bunların yalnızca o token için hesaplanması bellek tasarrufu sağlar; bu, uzun diziler veya büyük sözlük boyutu için oldukça önemli hale gelir. torch.Tensor ise, dizi uzunluğu boyutundaki korunacak indekslere karşılık gelen 1B olmalıdır. Bu, paketlenmiş tensor biçimini (batch ve dizi uzunluğu için tek boyut) kullanırken faydalıdır.

Dönüş değeri

MoeCausalLMOutputWithPast veya tuple(torch.Tensor)

MoeCausalLMOutputWithPast veya bir torch.Tensor demeti (eğer return_dict=False geçirildiyse veya config.return_dict=False ise), yapılandırmaya (HYV4Config) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

HYV4ForCausalLM forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

  • loss (torch.Tensor, şekli (1,), isteğe bağlı, labels sağlandığında döndürülür) — Dil modelleme kaybı (sonraki token tahmini için).

  • logits (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Dil modelleme başlığının tahmin puanları (SoftMax öncesi her sözlük jetonu için puanlar).

  • aux_loss (torch.Tensor, isteğe bağlı, output_router_logits=True geçirildiğinde veya config.output_router_logits=True olduğunda ve model, yük dengeleme kaybı ile router'ını eğittiğinde döndürülür) — Seyrek modüller için yük dengeleme yardımcı kaybı. Uzmanlarını router sapması ile dengeleyen modeller (DeepSeek-V3 ve ondan türetilen mimariler) burada None döndürürken yine de router_logits döndürür.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_router_logits=True geçirildiğinde veya config.output_router_logits=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (her seyrek katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size * sequence_length, num_experts).

    MoE yönlendiricileri tarafından hesaplanan ham yönlendirici logitleri. Bunlar, bir yük dengeleme kaybı hesaplamak veya tokenlerin uzmanlara nasıl dağıtıldığını incelemek için kullanılabilir.

  • past_key_values (Cache, isteğe bağlı, use_cache=True geçirildiğinde veya config.use_cache=True olduğunda döndürülür) — Bir Cache örneğidir. Daha fazla ayrıntı için kv cache kılavuzumuza bakın.

    Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. past_key_values girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, sequence_length, hidden_size) biçiminde bir demet.

    Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

>>> from transformers import AutoTokenizer, HYV4ForCausalLM

>>> model = HYV4ForCausalLM.from_pretrained("meta-hy_v4/HYV4-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-hy_v4/HYV4-2-7b-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."
Update on GitHub

←HYV3 I-BERT→