Transformers documentation
Hy4-Preview
Este modelo fue aportado a Hugging Face Transformers el 2026-09-07.
Hy4-Preview
Resumen
Hy4-Preview es un modelo de lenguaje de mezcla de expertos con 780 mil millones de parámetros que activa 49 mil millones de parámetros por token. Cada capa MoE contiene 256 expertos enrutados más un experto compartido siempre activo y enruta cada token a 8 de ellos. La ventana de contexto es de 1M tokens.
La arquitectura combina cuatro características:
- La atención latente multi-cabeza (MLA) comprime las claves y los valores en un latente de bajo rango
(
kv_lora_rank) quekv_b_projexpande de nuevo a una clave/valor por cabeza de consulta. - DeepSeek Sparse Attention (DSA) selecciona
index_topkclaves por consulta mediante un indexador ligero. Siguiendo a IndexShare, solo las capas marcadas como"full"enindexer_typesejecutan un indexador; las capas"shared"reutilizan la selección de la capa completa anterior. - MLA con compuerta y sumideros de atención aprendibles, donde cada cabeza posee un logit de sumidero que participa en el softmax y no contribuye ningún valor, tal como en GPT-OSS.
- Las hiperconexiones independientes (iHC) reemplazan la ruta residual simple con
hc_multflujos residuales paralelos que se colapsan antes y se redistribuyen después de cada subcapa.
La implementación no ejecuta las capas de predicción de múltiples tokens (MTP). Los puntos de control publicados conservan esos pesos para que otros entornos de ejecución puedan utilizarlos para la decodificación especulativa; se ignoran en el momento de la carga.
Ejemplo de uso
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))El checkpoint completo no cabe en un solo acelerador. Divídalo en fragmentos con paralelismo de tensores, o coloque cada grupo de expertos en su propio dispositivo con paralelismo de expertos:
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),
)El paralelismo de expertos es solo para inferencia, ya que el all-reduce de expertos enrutados no tiene paso inverso.
HYV4Config
clase transformers.HYV4Config
< 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 = 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 )
Parámetros
- vocab_size (
int, opcional, valor predeterminado120832) — Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse medianteinput_ids. - hidden_size (
int, opcional, valor predeterminado2816) — Dimensión de las representaciones ocultas. - intermediate_size (
int, opcional, valor predeterminado6912) — Dimensión de las representaciones del MLP. - moe_intermediate_size (
int, opcional, valor predeterminado768) — Tamaño intermedio de los MLP de los expertos enrutados. - num_hidden_layers (
int, opcional, valor predeterminado34) — Número de capas ocultas en el decodificador Transformer. - num_attention_heads (
int, opcional, valor predeterminado32) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer. - num_key_value_heads (
int, opcional, valor predeterminado32) — Este es el número de cabezas key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Sinum_key_value_heads=num_attention_heads, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); sinum_key_value_heads=1, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head en un checkpoint GQA, cada cabeza de clave y valor del grupo debe construirse mediante el promediado (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta este artículo. Si no se especifica, el valor predeterminado seránum_attention_heads. - head_dim (
int, opcional, valor predeterminado256) — La dimensión de la cabeza de atención. Si es None, se establecerá en hidden_size // num_attention_heads - hidden_act (
str, opcional, valor predeterminadosilu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo,"gelu","relu","silu", etc. - max_position_embeddings (
int, opcional, valor predeterminado262144) — La longitud máxima de secuencia con la que podría usarse este modelo. - initializer_range (
float, opcional, valor predeterminado0.006) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos. - rms_norm_eps (
float, opcional, valor predeterminado1e-05) — La epsilon utilizada por las capas de normalización rms. - use_cache (
bool, opcional, valor predeterminadoTrue) — Indica si el modelo debe devolver las últimas claves/valores de atención (no utilizado por todos los modelos). Solo es relevante siconfig.is_decoder=Trueo cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador. - pad_token_id (
int, opcional, valor predeterminado120002) — Id del token utilizado para el relleno en el vocabulario. - bos_token_id (
int, opcional, valor predeterminado120000) — Identificador de token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], opcional, valor predeterminado120025) — Identificador de token utilizado para el fin de secuencia en el vocabulario. - tie_word_embeddings (
bool, opcional, valor predeterminadoFalse) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeotied_weights_keysdel modelo. - attention_bias (
bool, opcional, valor predeterminadoFalse) — Si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención. - attention_dropout (
float, opcional, valor predeterminado0.0) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención. - n_routed_experts (
int, opcional, valor predeterminado256) — Número de expertos enrutados. - output_router_logits (
bool, opcional, valor predeterminadoFalse) — Indica si el modelo debe devolver los logits del router. Habilitar esta opción también permite que el modelo devuelva la pérdida auxiliar, que incluye la pérdida de equilibrio de carga y la pérdida z del router. - n_shared_experts (
int, opcional, valor predeterminado1) — Número de expertos compartidos. - num_experts_per_tok (
int, opcional, valor predeterminado8) — Número de expertos a los que enrutar cada token. Este es el valor top-k para el enrutamiento de selección de tokens. - routed_scaling_factor (
float, opcional, valor predeterminado2.827) — Factor de escala de los expertos enrutados. - norm_topk_prob (
bool, opcional, valor predeterminadoTrue) — Si se normalizan los pesos de los expertos enrutados. - n_group (
int, opcional, valor predeterminado 1) — Número de grupos de expertos para el enrutamiento. HYV4 selecciona expertos de forma global, por lo que este valor es 1 (un grupo que contiene todos los expertos). - topk_group (
int, opcional, valor predeterminado 1) — Número de grupos de expertos que se conservan durante el enrutamiento. Conn_group=1, esto reutilizaGlm4MoeLiteTopkRoutercomo un top-k global simple. - q_lora_rank (
int, opcional, valor predeterminado1536) — Rango de las matrices LoRA para las proyecciones de consulta. - kv_lora_rank (
int, opcional, valor predeterminado512) — Rango de las matrices LoRA para las proyecciones de clave y valor. - qk_nope_head_dim (
int, opcional, valor predeterminado192) — Dimensión de las cabeceras de consulta/clave que no utilizan incrustaciones de posición rotativa. - qk_rope_head_dim (
int, opcional, valor predeterminado64) — Dimensión de las cabeceras de consulta/clave que utilizan incrustaciones de posición rotativa. - v_head_dim (
int, opcional, valor predeterminado256) — Dimensión de las cabeceras de valor. - mlp_layer_types (
list[str], opcional) — Tipo de MLP por capa, ya sea"dense"o"sparse". Por defecto, una capa densa seguida de capas MoE dispersas. - layer_types (
list[str], opcional) — Una lista que asigna explícitamente cada índice de capa con su tipo de capa. Si no se proporciona, se generará automáticamente en función de los valores de la configuración. - index_topk (
int, opcional, valor predeterminado 2048) — Número máximo de posiciones de clave seleccionadas por cada consulta DSA. - index_head_dim (
int, opcional, valor predeterminado 128) — Dimensión oculta de cada cabeza del indexador DSA. - index_n_heads (
int, opcional, valor predeterminado 16) — Número de cabezas del indexador DSA. - indexer_types (
list[str], opcional) — Tipo de indexador DSA por capa, ya sea"full"o"shared". Una capa compartida reutiliza el indexador full más reciente en la misma solicitud de forward. - hc_mult (
int, opcional, valor predeterminado 4) — Número de canales de estado oculto mantenidos por iHC. - hc_magnitude (
float, opcional, valor predeterminado 2.0) — Escala aplicada a la rama post-gating de iHC. - hc_eps (
float, opcional, valor predeterminado 1e-6) — Epsilon numérico añadido a las puertas sigmoidales de iHC. - learnable_sink_init (
float, opcional, valor predeterminado 0.0) — Valor inicial de cada logit de atención-sink aprendido. - swiglu_limit (
float, opcional, valor predeterminado 10.0) — Magnitud del clamp de SwiGLU para los expertos enrutados. Los valores en o por debajo de cero desactivan el clamp. - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor pararope_thetay, opcionalmente, parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE conmax_position_embeddingsmás largos.
Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un HYV4Model. Se utiliza para instanciar un modelo Hy V4 según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de tencent/Hy4-preview
Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.
HYV4Model
clase transformers.HYV4Model
< source >( config: HYV4Config )
Parámetros
- config (HYV4Config) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.
El modelo Hy V4 básico que genera estados ocultos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.
Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).
Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.
forward
< 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.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
Parámetros
- input_ids (
torch.LongTensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.
- attention_mask (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en[0, 1]:- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
- position_ids (
torch.LongTensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en lapast_key_valuesdevuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuandouse_cache=Trueoconfig.use_cache=True.Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan
past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.
Si se utilizan
past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente losinput_idsno procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma(batch_size, unprocessed_length)en lugar de todos losinput_idscon forma(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasarinput_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices deinput_idsen los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. - use_cache (
bool, opcional) — Si se establece enTrue, se devuelven los estados de clave-valor depast_key_valuesy pueden usarse para acelerar la decodificación (verpast_key_values).
Devuelve
MoeModelOutputWithPast o tuple(torch.Tensor)
Un MoeModelOutputWithPast o una tupla de
torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios
elementos según la configuración (HYV4Config) y las entradas.
El método forward de HYV4Model sobrescribe el método especial __call__.
Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de
Moduledespués en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.
last_hidden_state (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.past_key_values (
Cache, opcional, se devuelve cuando se pasause_cache=Trueo cuandoconfig.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si
config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entradapast_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasaoutput_hidden_states=Trueo cuandoconfig.output_hidden_states=True) — Tupla detorch.Tensor(una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma(batch_size, sequence_length, hidden_size).Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (
tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasaoutput_attentions=Trueo cuandoconfig.output_attentions=True) — Tupla detorch.Tensor(una por cada capa) de forma(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.
router_logits (
tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasaoutput_router_probs=Trueyconfig.add_router_probs=Trueo cuandoconfig.output_router_probs=True) — Tupla detorch.Tensor(uno por cada capa) de forma(batch_size, sequence_length, num_experts).Logits crudos del enrutador (post-softmax) que se calculan mediante los enrutadores de MoE; estos términos se utilizan para calcular la pérdida auxiliar en los modelos Mixture of Experts.
HYV4ForCausalLM
clase transformers.HYV4ForCausalLM
< source >( config: HYV4Config )
Parámetros
- config (HYV4Config) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.
El modelo Hy V4 para el modelado de lenguaje causal.
Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).
Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.
forward
< 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.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)
Parámetros
- input_ids (
torch.LongTensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.
- attention_mask (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en[0, 1]:- 1 para los tokens que no están enmascarados,
- 0 para los tokens que están enmascarados.
- position_ids (
torch.LongTensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en lapast_key_valuesdevuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuandouse_cache=Trueoconfig.use_cache=True.Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan
past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.
Si se utilizan
past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente losinput_idsno procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma(batch_size, unprocessed_length)en lugar de todos losinput_idscon forma(batch_size, sequence_length). - inputs_embeds (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasarinput_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices deinput_idsen los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo. - labels (
torch.LongTensorde forma(batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en[0, ..., config.vocab_size]o ser -100 (ver la docstring deinput_ids). Los tokens con índices establecidos en-100se ignoran (enmascarados); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en[0, ..., config.vocab_size]. - use_cache (
bool, opcional) — Si se establece enTrue, se devuelven los estados de clave-valor depast_key_valuesy pueden usarse para acelerar la decodificación (verpast_key_values). - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], opcional, valor predeterminado0) — Si es unint, calcula los logits para los últimoslogits_to_keeptokens. Si es0, calcula los logits para todos losinput_ids(caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos solo para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es untorch.Tensor, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).
Devuelve
MoeCausalLMOutputWithPast o tuple(torch.Tensor)
Un MoeCausalLMOutputWithPast o una tupla de
torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios
elementos según la configuración (HYV4Config) y las entradas.
El método forward de HYV4ForCausalLM sobrescribe el método especial __call__.
Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de
Moduledespués en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.
loss (
torch.Tensorde forma(1,), opcional, se devuelve cuando se proporcionalabels) — Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).logits (
torch.Tensorde forma(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).aux_loss (
torch.Tensor, opcional, se devuelve cuando se pasaoutput_router_logits=Trueo cuandoconfig.output_router_logits=True, y el modelo entrena su router con una pérdida de equilibrio de carga) — Pérdida auxiliar de equilibrio de carga para los módulos dispersos. Los modelos que equilibran sus expertos con un sesgo del router en su lugar (DeepSeek-V3 y las arquitecturas derivadas de él) devuelvenNoneaquí, aunque siguen devolviendorouter_logits.router_logits (
tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasaoutput_router_logits=Trueo cuandoconfig.output_router_logits=True) — Tupla detorch.Tensor(una por cada capa dispersa) de forma(batch_size * sequence_length, num_experts).Logits crudos del router calculados por los routers de MoE. Se pueden utilizar para calcular una pérdida de equilibrado de carga o para inspeccionar cómo se distribuyen los tokens entre los expertos.
past_key_values (
Cache, opcional, se devuelve cuando se pasause_cache=Trueo cuandoconfig.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada
past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasaoutput_hidden_states=Trueo cuandoconfig.output_hidden_states=True) — Tupla detorch.Tensor(una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma(batch_size, sequence_length, hidden_size).Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.
attentions (
tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasaoutput_attentions=Trueo cuandoconfig.output_attentions=True) — Tupla detorch.Tensor(una por cada capa) de forma(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.
Ejemplo:
>>> 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."