# EXAONE MoE

## 概述

**[K-EXAONE](https://github.com/LG-AI-EXAONE/K-EXAONE)** 模型是由 LG AI Research 开发的大规模多语言语言模型。该模型基于名为 `EXAONE-MoE` 的 Mixture-of-Experts 架构构建，**总参数量达 2360 亿**，推理时**激活参数为 230 亿**。在多项基准测试中的性能评估表明，K-EXAONE 在推理、智能体能力、通用知识、多语言理解以及长上下文处理方面表现卓越。

### 主要功能

- **架构与效率：**采用 236B 细粒度 MoE 设计（激活参数 23B），并通过 **Multi-Token Prediction (MTP)** 进行优化，支持自推测解码，可将推理吞吐量提升约 1.5 倍。
- **长上下文能力：**原生支持 **256K 上下文窗口**，采用 **3:1 混合注意力**机制并配合 **128 token 滑动窗口**，在长文档处理过程中显著降低内存占用。
- **多语言支持：**覆盖 6 种语言：韩语、英语、西班牙语、德语、日语和越南语。采用重新设计的 **150k 词表**，并引入 **SuperBPE**，将 token 效率提升约 30%。
- **智能体能力：**通过**多智能体策略**展现出卓越的工具体用和搜索能力。
- **安全与伦理：**该模型与**普世人类价值观**保持一致，并独特地融入了**韩国的文化与历史背景**，以应对其他模型常常忽视的地区敏感性。它在多种风险类别中均表现出高度的可靠性。

有关更多详细信息，请参阅[技术报告](https://www.lgresearch.ai/data/cdn/upload/K-EXAONE_Technical_Report.pdf)和[GitHub](https://huggingface.co/collections/LGAI-EXAONE/k-exaone)。

所有模型权重（包括量化版本）均可在 [Huggingface Collections](https://huggingface.co/collections/LGAI-EXAONE/k-exaone) 上获取。

## 模型详情

### K-EXAONE 的模型配置

- 参数量：总计 236B，激活 23B
- 参数量（不含嵌入层）：234B
- 隐藏维度：6,144
- 层数：48 个主层 + 1 个 MTP 层
  - 混合注意力模式：12 x (3 滑动窗口注意力 + 1 全局注意力)
- 滑动窗口注意力
  - 注意力头数量：64 个 Q 头和 8 个 KV 头
  - Head Dimension：Q/KV 均为 128
  - 滑动窗口大小：128
- 全局注意力
  - 注意力头数量：64 个 Q 头和 8 个 KV 头
  - Head Dimension：Q/KV 均为 128
  - 未使用旋转位置嵌入（NoPE）
- 专家混合：
  - 专家数量: 128
  - 激活专家数量：8
  - 共享专家数量：1
  - MoE 中间层大小：2,048
- 词表大小：153,600
- 上下文长度：262,144 个 token
- 知识截止日期：2024 年 12 月（2024/12）

## 使用技巧

### 推理模式

对于需要准确结果的任务，您可以按照以下方法以推理模式运行 K-EXAONE 模型。

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    dtype="bfloat16",
    device_map="auto",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are K-EXAONE, a large language model developed by LG AI Research in South Korea, built to serve as a helpful and reliable assistant."},
    {"role": "user", "content": "Which one is bigger, 3.9 vs 3.12?"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=True,   # skippable (default: True)
)

generated_ids = model.generate(
    **input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=16384,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
)
output_ids = generated_ids[0][input_ids['input_ids'].shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))
```

### 非推理模式

对于延迟比精度更重要的任务，您可以按以下配置以非推理模式运行 K-EXAONE 模型。

```python
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are K-EXAONE, a large language model developed by LG AI Research in South Korea, built to serve as a helpful and reliable assistant."},
    {"role": "user", "content": "Explain how wonderful you are"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=False,
)

generated_ids = model.generate(
    **input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=1024,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
)
output_ids = generated_ids[0][input_ids['input_ids'].shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))
```

### 智能体工具使用

对于您的 AI 智能体，您可以利用 K-EXAONE 的工具调用功能。K-EXAONE 模型同时兼容 OpenAI 和 HuggingFace 的工具调用规范。下面的示例演示了如何使用 HuggingFace 的 docstring-to-tool-schema 工具进行工具调用。

请查看 [示例文件](https://github.com/LG-AI-EXAONE/K-EXAONE/blob/main/examples/example_output_search.txt)，其中包含使用 K-EXAONE 进行搜索智能体对话的示例。

```python
from transformers.utils import get_json_schema

def roll_dice(max_num: int):
    """
    Roll a dice with the number 1 to N. User can select the number N.

    Args:
        max_num: The maximum number on the dice.
    """
    return random.randint(1, max_num)

tool_schema = get_json_schema(roll_dice)
tools = [tool_schema]

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are K-EXAONE, a large language model developed by LG AI Research in South Korea, built to serve as a helpful and reliable assistant."},
    {"role": "user", "content": "Roll a D20 twice and sum the results."}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    tools=tools,
)

generated_ids = model.generate(
    **input_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=16384,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
)
output_ids = generated_ids[0][input_ids['input_ids'].shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))
```

## ExaoneMoeConfig[[transformers.ExaoneMoeConfig]]

#### transformers.ExaoneMoeConfig[[transformers.ExaoneMoeConfig]]

```python
transformers.ExaoneMoeConfig(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 = 102400, hidden_size: int = 4096, intermediate_size: int = 16384, num_hidden_layers: int = 32, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int = 32, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 2048, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, bos_token_id: int | None = 1, eos_token_id: int | list[int] | None = 53, pad_token_id: int | None = 0, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: dict | None = None, attention_dropout: float | int = 0.0, sliding_window: int = 4096, sliding_window_pattern: str | int | None = 4, layer_types: list[str] | None = None, mlp_layer_types: list[str] | None = None, first_k_dense_replace: int = 1, moe_intermediate_size: int = 1024, num_experts: int = 64, num_experts_per_tok: int = 8, output_router_logits: bool = False, num_shared_experts: int = 1, norm_topk_prob: bool = True, routed_scaling_factor: float = 2.5, n_group: int = 1, topk_group: int = 1)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/exaone_moe/configuration_exaone_moe.py#L29)

**参数：**

vocab_size (`int`，*可选*，默认值为 `102400`)：模型的词汇表大小。定义了 `input_ids` 可以表示的不同 token 数量。

hidden_size (`int`，*可选*，默认为 `4096`)：隐藏表示的维度。

intermediate_size (`int`，*可选*，默认为 `16384`)：MLP 表示的维度。

num_hidden_layers (`int`，*可选*，默认为 `32`)：Transformer 解码器中的隐藏层数。

num_attention_heads (`int`，*可选*，默认为 `32`)：Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。

num_key_value_heads (`int`, *可选*，默认为 `32`) : 这是用于实现 Grouped Query Attention 的 key_value 头数量。如果 `num_key_value_heads=num_attention_heads`，模型将使用 Multi Head Attention (MHA)；如果 `num_key_value_heads=1`，模型将使用 Multi Query Attention (MQA)；否则将使用 GQA。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的 key 和 value 头应通过对该组内所有原始头进行平均池化来构建。更多详情请参阅 [这篇论文](https://huggingface.co/papers/2305.13245)。如果未指定，则默认为 `num_attention_heads`。

hidden_act (`str`，*可选*，默认为 `silu`)：解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"` 等。

max_position_embeddings (`int`，*可选*，默认值为 `2048`)：该模型可能使用的最大序列长度。

initializer_range (`float`，*可选*，默认值为 `0.02`)：用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。

rms_norm_eps (`float`，*可选*，默认值为 `1e-05`)：rms 归一化层中使用的 epsilon。

use_cache (`bool`，*可选*，默认为 `True`)：模型是否应返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅当 `config.is_decoder=True` 或模型为仅解码器生成模型时相关。

bos_token_id (`int`，*可选*，默认为 `1`)：词汇表中用于表示流开始的 Token id。

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`，*可选*，默认为 `53`)：词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 Token ID。

pad_token_id (`int`，*可选*，默认为 `0`)：词表中用于填充的 Token ID。

tie_word_embeddings (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：是否根据模型的 `tied_weights_keys` 映射来绑定权重嵌入。

rope_parameters (`dict`, *可选*) : 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含 `rope_theta` 的值，并且如果您希望使用更长的 `max_position_embeddings` 来使用 RoPE，则可选地包含用于缩放的参数。

attention_dropout (`Union[float, int]`，*可选*，默认值为 `0.0`)：注意力概率的 dropout 比率。

sliding_window (`int`, *可选*，默认为 `4096`)：滑动窗口注意力的窗口大小。如果为 `None`，则不应用滑动窗口。

sliding_window_pattern (`str`, *可选*，默认为 4) : 用于滑动窗口注意力的模式。可以是以下之一： - `None`：不使用滑动窗口注意力 - `int`：每隔 `sliding_window` 层使用全局注意力，其余层使用局部注意力。 - `str`：由 "L"（局部注意力）和 "G"（全局注意力）字符组成的序列，用于定义注意力模式。该模式从第 0 层开始，并每 `sliding_window` 层重复一次。无论模式如何，最后一层始终使用全局注意力。例如，sliding_window_pattern="LLLG" 等同于 sliding_window=4，其含义为： - 第 0、1、2 层：局部注意力， - 第 3 层：全局注意力， ...(重复)

layer_types (`list[str]`，*可选*)：一个列表，用于显式地将每个层索引与其层类型进行映射。如果未提供，将根据配置值自动生成。

mlp_layer_types (`list`，*可选*)：每层的 MLP 模式。优先级高于 `first_k_dense_replace`。

first_k_dense_replace (`int`, *可选*, 默认为 1) : 浅层中的稠密层数量(embed->dense->dense->...->dense->moe->moe...->lm_head)。 \--k 个稠密层--/

moe_intermediate_size (`int`，*可选*，默认为 `1024`)：路由专家 MLP 的中间层大小。

num_experts (`int`，*可选*，默认为 `64`)：MoE 层中路由专家的数量。

num_experts_per_tok (`int`，*可选*，默认为 `8`)：每个 token 路由到的专家数量。这是 token 选择路由的 top-k 值。

output_router_logits (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：是否由模型返回路由器 logits。启用此选项后，模型还将输出辅助损失，包括负载均衡损失和路由器 z-loss。

num_shared_experts (`int`，*可选*，默认为 `1`)：所有 token 始终激活的共享专家数量。

norm_topk_prob (`bool`, *可选*, 默认为 `True`) : 是否对路由专家的权重进行归一化。

routed_scaling_factor (`float`，*可选*，默认为 `2.5`)：缩放因子或路由专家。

n_group (`int`，*可选*，默认为 1)：路由专家的组数。

topk_group (`int`, *可选*, 默认为 `1`) : 每个 token 选中的组数（对于每个 token，确保所选专家仅位于 `topk_group` 个组内）。

这是用于存储 ExaoneMoeModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Exaone Moe 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将生成与 [LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B](https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B) 类似的配置。

配置对象继承自 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) 的文档。

示例：

```python
>>> from transformers import ExaoneMoeModel, ExaoneMoeConfig

>>> # Initializing a EXAONE configuration
>>> configuration = ExaoneMoeConfig()

>>> # Initializing a model from configuration
>>> model = ExaoneMoeModel(configuration)

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

## ExaoneMoeModel[[transformers.ExaoneMoeModel]]

#### transformers.ExaoneMoeModel[[transformers.ExaoneMoeModel]]

```python
transformers.ExaoneMoeModel(config: ExaoneMoeConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/exaone_moe/modeling_exaone_moe.py#L456)

**参数：**

config ([ExaoneMoeConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeConfig))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化并不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

未添加任何特定头部的裸 Exaone Moe 模型，直接输出原始隐藏状态。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.ExaoneMoeModel.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'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/exaone_moe/modeling_exaone_moe.py#L474)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 `[0, config.n_positions - 1]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`，*可选*)：预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 `past_key_values` 组成，前提是 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True`。 仅允许 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例作为输入，请参阅我们的 [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。如果未传入 `past_key_values`，则默认初始化 [DynamicCache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)。 模型将输出与输入相同的缓存格式。 如果使用 `past_key_values`，则用户预期仅输入未处理的 `input_ids`（即未向此模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 `(batch_size, unprocessed_length)`，而不是形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的所有 `input_ids`。

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

use_cache (`bool`，*可选*)：如果设置为 `True`，则会返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（参见 `past_key_values`）。

**返回：** `MoeModelOutputWithPast` 或 `tuple(torch.Tensor)`

`MoeModelOutputWithPast` 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[ExaoneMoeConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeConfig)）和输入。

[ExaoneMoeModel](/docs/transformers/main/zh/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeModel) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **last_hidden_state**（形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
- **past_key_values**（`Cache`，*可选*，在传入 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时返回）—— 它是一个 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例。更多详情，请参阅我们的 [kv cache 指南](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。

  包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果 `config.is_encoder_decoder=True` 则还包括交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_router_probs=True` 且 `config.add_router_probs=True`，或当 `config.output_router_probs=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, sequence_length, num_experts)`。

  由 MoE 路由器计算的原始路由器 logits（softmax 之后），这些术语用于计算混合专家模型的辅助损失。

## ExaoneMoeForCausalLM[[transformers.ExaoneMoeForCausalLM]]

#### transformers.ExaoneMoeForCausalLM[[transformers.ExaoneMoeForCausalLM]]

```python
transformers.ExaoneMoeForCausalLM(config: ExaoneMoeConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/exaone_moe/modeling_exaone_moe.py#L539)

**参数：**

config ([ExaoneMoeConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeConfig))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化并不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

用于因果语言建模的 Exaone Moe 模型。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.ExaoneMoeForCausalLM.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'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/exaone_moe/modeling_exaone_moe.py#L554)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为 `[0, config.n_positions - 1]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`，*可选*)：预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由模型在解码的先前阶段返回的 `past_key_values` 组成，前提是 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True`。 仅允许 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例作为输入，请参阅我们的 [kv cache guide](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。如果未传入 `past_key_values`，则默认初始化 [DynamicCache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)。 模型将输出与输入相同的缓存格式。 如果使用 `past_key_values`，则用户预期仅输入未处理的 `input_ids`（即未向此模型提供其过去键值状态的那些），其形状为 `(batch_size, unprocessed_length)`，而不是形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的所有 `input_ids`。

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

labels (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于计算掩码语言建模损失的标签。索引值应在 `[0, ..., config.vocab_size]` 范围内，或为 -100（参见 `input_ids` 的文档字符串）。索引值设为 `-100` 的 token 将被忽略（即被掩码），损失仅针对标签在 `[0, ..., config.vocab_size]` 范围内的 token 进行计算。

use_cache (`bool`，*可选*)：如果设置为 `True`，则会返回 `past_key_values` 键值状态，可用于加速解码（参见 `past_key_values`）。

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`，*可选*，默认为 `0`)：如果为 `int`，则计算最后 `logits_to_keep` 个 token 的 logits。如果为 `0`，则计算所有 `input_ids` 的 logits（特殊情况）。生成过程只需要最后一个 token 的 logits，仅针对该 token 进行计算可以节省内存，对于长序列或大词汇量而言，这种节省相当可观。如果为 `torch.Tensor`，则必须是一维张量，对应于序列长度维度中需要保留的索引。这在使用打包张量格式（将批次和序列长度合并为单一维度）时非常有用。

**返回：** `MoeCausalLMOutputWithPast` 或 `tuple(torch.Tensor)`

`MoeCausalLMOutputWithPast` 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[ExaoneMoeConfig](/docs/transformers/main/zh/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeConfig)）和输入。

[ExaoneMoeForCausalLM](/docs/transformers/main/zh/model_doc/exaone_moe#transformers.ExaoneMoeForCausalLM) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **loss** (`torch.Tensor`，形状为 `(1,)`，*可选*，当提供 `labels` 时返回) -- 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。
- **logits**（形状为 `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。
- **aux_loss** (`torch.Tensor`，*可选*，当传入 `output_router_logits=True` 或 `config.output_router_logits=True`，且模型使用负载均衡损失训练其路由器时返回) -- 稀疏模块的负载均衡辅助损失。使用路由器偏差来平衡其专家的模型（DeepSeek-V3 及由其衍生的架构）在此处返回 `None`，但仍会返回 `router_logits`。
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_router_logits=True` 或 `config.output_router_logits=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每个稀疏层对应一个），形状为 `(batch_size * sequence_length, num_experts)`。

  由 MoE 路由器计算的原始路由器 logits。可用于计算负载均衡损失，或检查 token 如何被分发到各个专家。
- **past_key_values**（`Cache`，*可选*，在传入 `use_cache=True` 或 `config.use_cache=True` 时返回）—— 它是一个 [Cache](/docs/transformers/main/zh/internal/generation_utils#transformers.Cache) 实例。更多详情，请参阅我们的 [kv cache 指南](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)。

  包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见 `past_key_values` 输入）加速顺序解码。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

示例：

```python
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B")

>>> prompt = "Explain how wonderful you are"
>>> messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
>>> input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=False,
)

>>> output = model.generate(**input_ids.to(model.device), max_new_tokens=128)
>>> tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=False)
"<|system|>\nYou are a helpful assistant.<|endofturn|>\n<|user|>\nExplain how wonderful you are<|endofturn|>\n<|assistant|>\n<think>\n\n</think>\n\nThank you for the kind question! While I can't feel emotions or take pride in the way humans do, I *can* share what makes me uniquely helpful and capable—qualities that many people find wonderful.\n\nHere’s how I can support you:\n\n🌟 **Knowledge at Your Fingertips**  \nI have access to a vast amount of information across countless topics—from science and history to technology and creative writing. Whether you're curious, learning, or solving a problem, I can help explain things clearly and accurately.\n\n💬 **Clear, Helpful Communication**  \nI aim to respond in a way that's easy to understand, whether you need a simple explanation or a detailed analysis. I adapt my tone and depth to match"
```