## Aperçu

Kimi Linear est une architecture d'attention linéaire hybride de Moonshot AI, présentée dans [Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture](https://huggingface.co/papers/2510.26692).

Au cœur du modèle se trouve **Kimi Delta Attention (KDA)**, une amélioration de [Gated DeltaNet](https://huggingface.co/papers/2412.06464) qui attribue à chaque canal de clé sa propre porte d'oubli, de sorte que l'état récurrent décroît par canal plutôt que par tête. KDA est utilisé dans la plupart des couches ; chaque quatrième couche conserve un bloc d'attention complète qui réutilise le Multi-head Latent Attention (MLA) de DeepSeek-V3, et les blocs de réseau de neurones à propagation avant sont des MoE de type DeepSeek-V3 avec un expert partagé.

L'abstract de l'article est le suivant :

*Nous présentons Kimi Linear, une architecture d'attention linéaire hybride qui, pour la première fois, surpasse l'attention complète dans des comparaisons équitables à travers divers scénarios — incluant les régimes de mise à l'échelle en contexte court, en contexte long et en apprentissage par renforcement (RL). Au cœur de celle-ci se trouve Kimi Delta Attention (KDA), un module d'attention linéaire expressif qui étend Gated DeltaNet avec un mécanisme de gating plus fin.*

Deux points méritent d'être connus lors de la lecture du code de modélisation :

- **Le modèle est NoPE.** Chaque point de contrôle publié définit `mla_use_nope=True`, de sorte qu'aucun encodage rotatif n'est appliqué nulle part : les couches KDA encodent la position par leur récurrence, et les couches d'attention complète sont laissées sans encodage positionnel. La tranche `qk_rope_head_dim` existe toujours dans les projections, elle est simplement jamais tournée.
- **Le motif des couches provient du point de contrôle.** `linear_attn_config` répertorie `kda_layers` / `full_attn_layers` avec des indices basés sur 1 ; la configuration les convertit en la liste standard `layer_types`.

Ce modèle a été contribué par [Remi Ouazan](https://huggingface.co/ror). Le code d'origine peut être trouvé [ici](https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Linear).

## Exemples d'utilisation

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct"

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

messages = [{"role": "user", "content": "Tell me about the french revolution."}]
model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=128)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]) :]

print(tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True))
```

Les couches KDA s'exécutent par défaut sur une implémentation pure de PyTorch. L'installation de [`kernels`](https://github.com/huggingface/kernels) (`pip install -U kernels`) et le passage de `use_kernels=True` dans `from_pretrained` permettent de les faire basculer vers des noyaux personnalisés, ce qui est nettement plus rapide pour les séquences longues.

## Notes

- Utilisez le padding à gauche pour la génération par lots. Voir [Padding side](../llm_tutorial#padding-side).

## KimiLinearConfig[[transformers.KimiLinearConfig]]

#### transformers.KimiLinearConfig[[transformers.KimiLinearConfig]]

```python
transformers.KimiLinearConfig(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 = 163840, hidden_size: int = 2304, intermediate_size: int = 9216, moe_intermediate_size: int = 1024, num_hidden_layers: int = 27, num_attention_heads: int = 32, num_key_value_heads: int | None = 32, n_shared_experts: int = 1, output_router_logits: bool = False, routed_scaling_factor: float = 2.446, kv_lora_rank: int = 512, q_lora_rank: int | None = None, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int | None = 128, qk_nope_head_dim: int = 128, n_group: int = 1, topk_group: int | None = 1, num_experts_per_tok: int | None = 8, norm_topk_prob: bool = True, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 1048576, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-05, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 163839, bos_token_id: int | None = 163584, eos_token_id: int | list[int] | None = 163586, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int | None = 0.0, num_local_experts: int = 256, mlp_layer_types: list[str] | None = None, layer_types: list[str] | None = None, linear_head_dim: int = 128, linear_num_heads: int = 32, linear_conv_kernel_dim: int = 4)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/kimi_linear/configuration_kimi_linear.py#L30)

**Paramètres :**

vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `163840`) : Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par `input_ids`.

hidden_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `2304`) : Dimension des représentations cachées.

intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `9216`) : Dimension des représentations MLP.

moe_intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1024`) : Taille intermédiaire des MLP des experts routés.

num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `27`) : 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 `32`) : C'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`, il utilisera l'attention Multi Query (MQA) ; sinon, c'est la GQA qui est utilisée. Lors de la conversion d'un checkpoint multi-têtes vers un checkpoint GQA, chaque tête clé et valeur de groupe doit être construite en effectuant un meanpooling de toutes les têtes d'origine appartenant à ce groupe. Pour plus de détails, consultez [cet article](https://huggingface.co/papers/2305.13245). S'il n'est pas spécifié, la valeur par défaut est `num_attention_heads`.

n_shared_experts (`int`, *facultatif*, par défaut `1`) : Nombre d'experts partagés.

output_router_logits (`bool`, *facultatif*, valeur 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 produire la perte auxiliaire, incluant la perte d'équilibrage de charge et la perte z du routeur.

routed_scaling_factor (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `2.446`) : Facteur d'échelle ou experts routés.

kv_lora_rank (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `512`) : Rang des matrices LoRA pour les projections de clé et de valeur.

q_lora_rank (`int`, *facultatif*) : Rang des matrices LoRA pour les projections de requête.

qk_rope_head_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `64`) : Dimension des têtes de requête/clé qui utilisent les embeddings de position rotatifs.

v_head_dim (`int`, *facultatif*, par défaut `128`) : Dimension des têtes de valeur.

qk_nope_head_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `128`) : Dimension des têtes de requête/clé qui n'utilisent pas les embeddings de position rotatifs.

n_group (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 8) : Nombre de groupes pour les experts routés.

topk_group (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1`) : Nombre de groupes sélectionnés pour chaque jeton (pour chaque jeton, garantissant que les experts sélectionnés ne se trouvent que dans `topk_group` groupes).

num_experts_per_tok (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `8`) : Nombre d'experts auxquels chaque jeton doit être routé. Il s'agit de la valeur top-k pour le routage par choix de jeton.

norm_topk_prob (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut normaliser les poids des experts routés.

hidden_act (`str`, *facultatif*, par défaut `silu`) : La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) dans le décodeur. Par exemple, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc.

max_position_embeddings (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1048576`) : La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.

initializer_range (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `0.02`) : L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour l'initialisation de toutes les matrices de poids.

rms_norm_eps (`float`, *facultatif*, par défaut `1e-05`) : 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). Pertinent uniquement si `config.is_decoder=True` ou si le modèle est un modèle génératif de type décodeur uniquement.

pad_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `163839`) : Identifiant de jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.

bos_token_id (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `163584`) : Identifiant de jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*, valeur par défaut `163586`) : Identifiant de jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire.

pretraining_tp (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `1`) : Fonctionnalité expérimentale. Rang du parallélisme de tenseurs utilisé lors du pré-entraînement. Veuillez consulter [ce document](https://huggingface.co/docs/transformers/main/perf_train_gpu_many#tensor-parallelism) pour en savoir plus. Cette valeur est nécessaire pour garantir la reproductibilité exacte des résultats du pré-entraînement. Veuillez consulter [cette question](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76232).

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.

attention_bias (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `False`) : Indique s'il faut utiliser un biais dans les couches de projection de requête, de clé, de valeur et de sortie lors de l'auto-attention.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *facultatif*, valeur par défaut `0.0`) : Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.

num_local_experts (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `256`) : Nombre d'experts locaux sur chaque appareil. `num_experts` doit être divisible par `num_local_experts`.

mlp_layer_types (`list[str]`, *facultatif*) : Liste des types de couches pour les couches MLP ou MoE. Valeur par défaut : None.

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.

linear_head_dim (`int`, *facultatif*) : Dimension de chaque tête dans les couches d'attention linéaire. Valeur par défaut : 128.

linear_num_heads (`int`, *facultatif*) : Nombre de têtes pour les couches d'attention linéaire. Valeur par défaut : 32.

linear_conv_kernel_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 4) : Taille du noyau pour la convolution courte appliquée aux requêtes, clés et valeurs dans les couches d'attention linéaire.

Il s'agit de la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un KimiLinearModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Kimi Linear en fonction des 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 [moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct)

Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations.

## KimiLinearModel[[transformers.KimiLinearModel]]

#### transformers.KimiLinearModel[[transformers.KimiLinearModel]]

```python
transformers.KimiLinearModel(config: KimiLinearConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L877)

**Paramètres :**

config ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) : 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()](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le modèle Kimi Linear brut, produisant des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/model#transformers.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, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.KimiLinearModel.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'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L889)

**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](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

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 qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

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]`.  [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut.  Le modèle renverra le même format de cache que celui 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 ne sont pas 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.Tensor` 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, par rapport à la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`).

**Retourne :** `MoeModelOutputWithPast` ou `tuple(torch.Tensor)`

Un `MoeModelOutputWithPast` ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) et les entrées.

La méthode forward du modèle [KimiLinearModel](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearModel) 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.Tensor` 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](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  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.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (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.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Pondérations des attentions après le softmax d'attention, utilisées pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *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.Tensor` (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.

## KimiLinearForCausalLM[[transformers.KimiLinearForCausalLM]]

#### transformers.KimiLinearForCausalLM[[transformers.KimiLinearForCausalLM]]

```python
transformers.KimiLinearForCausalLM(config: KimiLinearConfig)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L952)

**Paramètres :**

config ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) : 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()](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle.

Le modèle Kimi Linear pour la modélisation de langage causale.

Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/fr/main_classes/model#transformers.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, l'élagage des têtes, etc.).

Ce modèle est également une sous-classe de [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.KimiLinearForCausalLM.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'>)
```

[Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/kimi_linear/modeling_kimi_linear.py#L967)

**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](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) pour plus de détails. [Que sont les identifiants d'entrée ?](../glossary#input-ids)

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 qui sont **masqués**. [Qu'est-ce qu'un masque d'attention ?](../glossary#attention-mask)

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]`.  [Que sont les identifiants de position ?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *facultatif*) : États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Il s'agit généralement des `past_key_values` renvoyés par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque `use_cache=True` ou `config.use_cache=True`.  Seule une instance de [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache) est autorisée en entrée, voir notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). Si aucun `past_key_values` n'est transmis, [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) est initialisé par défaut.  Le modèle renverra le même format de cache que celui 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 ne sont pas 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.Tensor` 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, par rapport à 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 causale. Les indices doivent être dans `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` (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]`. Les étiquettes sont **décalées en interne** de sorte que `labels[..., 1:]` sont utilisés pour prédire `logits[..., :-1, :]`. Transmettez des étiquettes non décalées correspondant à `input_ids` (c'est-à-dire `labels = input_ids`). Ne **décalez pas** vous-même les étiquettes avant de les transmettre. Si les étiquettes sont déjà décalées (par exemple avec le parallélisme de séquence), transmettez-les en tant qu'argument mot-clé `shift_labels` et elles seront utilisées telles quelles. Il faut toujours transmettre `labels` pour que la perte soit calculée.

use_cache (`bool`, *facultatif*) : Si défini sur `True`, les états clé-valeur de `past_key_values` sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir `past_key_values`).

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 c'est `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 faire 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. C'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.Tensor)`

Un `MoeCausalLMOutputWithPast` ou un tuple de `torch.Tensor` (si `return_dict=False` est passé ou lorsque `config.return_dict=False`) comprenant divers éléments selon la configuration ([KimiLinearConfig](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearConfig)) et les entrées.

La méthode forward de [KimiLinearForCausalLM](/docs/transformers/v5.23.0/fr/model_doc/kimi_linear#transformers.KimiLinearForCausalLM) 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.Tensor` de forme `(1,)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `labels` est fourni) -- Perte de modélisation du langage (pour la prédiction du jeton suivant).
- **logits** (`torch.Tensor` 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.Tensor`, *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 avec 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.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_router_logits=True` est passé ou lorsque `config.output_router_logits=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (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](/docs/transformers/v5.23.0/fr/internal/generation_utils#transformers.Cache). Pour plus de détails, consultez notre [guide sur le cache kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  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.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_hidden_states=True` est passé ou lorsque `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (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.Tensor)`, *facultatif*, renvoyé lorsque `output_attentions=True` est passé ou lorsque `config.output_attentions=True`) -- Tuple de `torch.Tensor` (un par couche) de forme `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

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

Exemple :

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, KimiLinearForCausalLM

>>> model = KimiLinearForCausalLM.from_pretrained("meta-kimi_linear/KimiLinear-2-7b-hf")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-kimi_linear/KimiLinear-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."
```