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HRM-Text

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이 모델은 2025-06-26에 HF papers에 게시되었으며, 2026-05-18에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.

HRM-Text

개요

HRM-Text는 Sapient AI 팀의 계층적 추론 모델(HRM, Hierarchical Reasoning Model)의 개선된 자기회귀 언어 모델링 변형입니다. 이것은 계층적 재귀 전방 전달을 사용하는 베이스 모델로, 두 개의 트랜스포머 스택(H는 느리고 추상적인 계획, L는 빠르고 상세한 계산에 사용)이 중첩된 재귀 구조 안에서 재사용됩니다:

for h in range(H_cycles):
    for l in range(L_cycles):
        z_L = L(z_L + z_H)
    z_H = H(z_H + z_L)

아키텍처 특성:

  • PrefixLM attention: instruction 토큰은 양방향으로 attend하고, response 토큰은 인과적으로 attend합니다. config.prefix_lm(기본값 True)로 제어되며, 정형화된 형태는 4D-masks 블로그 / FlexAttention 블로그를 참고하세요.
  • o_proj에 적용되기 전 attention 출력에 적용되는 헤드별 시그모이드 출력 게이트(Qwen3-Next 스타일; Qwen3NextAttention 참조). 단일 융합된 gqkv_proj로 저장된 레거시 체크포인트는 등록된 HRM-Text 체크포인트 변환 매핑에 의해 로드 시 gate_proj / q_proj / k_proj / v_proj로 분리됩니다.
  • 매개변수 없는 RMSNorm — 학습 가능한 scale이 없는 F.rms_norm.
  • L_bp_cycles — HRM의 k-step grad trick입니다. 학습 시 L_cycles의 저수준 반복 중 마지막 L_bp_cycles[i]개만 그래디언트를 전파하며, 이전 반복은 torch.no_grad() 하에서 실행되어 해당 활성화 값이 저장되지 않습니다. 추론 시에는 영향이 없습니다.

사용

HRM-Text-1B는 기본 언어 모델입니다. chat_template이 제공되지 않으며, 이번 릴리스에서는 apply_chat_template가 의도적으로 지원되지 않습니다. 사전 학습에 사용된 프롬프트 형식은 아직 발전 중이며, 안정적인 채팅 템플릿을 갖춘 지시 학습 변형은 별도의 릴리스로 제공될 예정입니다. 기본 모델은 일반 AutoTokenizer + AutoModelForCausalLM.generate(...)를 통해 구동하세요:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sapientinc/HRM-Text-1B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "sapientinc/HRM-Text-1B", device_map="auto",
)

inputs = tokenizer("The quick brown fox", return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=16, do_sample=False)
print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

Attention 백엔드

"sdpa"가 기본값이며, 대부분의 워크로드에 적합한 선택입니다. "flex_attention"도 지원되며 긴 컨텍스트에서 이점을 제공하지만, HRM-Text의 재귀 스택 재사용에서 기대할 수 있는 이점을 상쇄하지 못하는 고정된 BlockMask 구성 비용이 각 forward마다 발생합니다. 공개된 1.2B base checkpoint와 기본값인 H_cycles=2, L_cycles=3 설정에서 단일 H100 기준의 예시 prefill 지연 시간은 다음과 같습니다:

seq_lensdpaflex_attention권장
6441 ms70 mssdpa
25641 ms70 mssdpa
102442 ms69 mssdpa
204885 ms78 msflex (약 1.1배)

작업 부하에 따라 백엔드를 선택하세요:

# Default — short / medium context
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("sapientinc/HRM-Text-1B", device_map="auto")

# Long context (≥ 2K tokens) — FlexAttention's per-block sparsity overtakes SDPA
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "sapientinc/HRM-Text-1B", device_map="auto", attn_implementation="flex_attention",
)

두 백엔드 모두 동등한 logits를 생성합니다(torch 기준을 기준으로 end-to-end top-1 100% 일치 확인). "eager"도 지원되며 동일한 logits를 생성하지만, 최신 하드웨어에서 가장 빠른 옵션인 경우는 드뭅니다. 주요 용도는 output_attentions=True입니다. SDPA / FlexAttention은 헤드별 attention weights를 반환하지 않으므로, 분석이나 시각화를 위해 해당 값이 필요한 패스는 attn_implementation="eager"로 실행해야 합니다.

FlashAttention의 모든 변형 — FA 2/3/4 및 flash_attention_* 네이밍 규칙을 따르지 않을 수 있는 HF Hub 커널 구현 — 은 config.prefix_lm=True(기본값)인 경우 초기화 시 HrmTextModel에 의해 거부됩니다. FA 백엔드는 causal 및 non-causal 마스크만 지원하며 PrefixLM 4-D 오버레이를 표현할 수 없습니다. PrefixLM에는 "sdpa"(기본값) 또는 "flex_attention"를 사용하세요. config.prefix_lm=False로 설정하면 마스크가 순수 causal로 변경되어 FA가 다시 활성화됩니다. FA가 가장 빠른 옵션인 causal 전용 fine-tuning 또는 inference 경로에 유용합니다.

PrefixLM 학습

지시/응답 경계를 준수하는 supervised fine-tuning을 수행하려면, data collator에서 input_ids와 함께 token_type_ids를 출력해야 합니다. 지시 부분의 위치에는 1, 응답 및 padding에는 0을 할당합니다. 모델은 token_type_ids == 1인 모든 위치를 하나의 양방향 블록의 일부로 취급하며, 나머지는 causal로 유지됩니다:

import torch

def collate_prefixlm(batch, pad_token_id=0, ignore_label_id=-100):
    """`batch[i] = {"instruction_ids": [...], "response_ids": [...]}`."""
    full_ids = [b["instruction_ids"] + b["response_ids"] for b in batch]
    prefix_lens = [len(b["instruction_ids"]) for b in batch]
    max_len = max(len(ids) for ids in full_ids)

    input_ids = torch.full((len(batch), max_len), pad_token_id, dtype=torch.long)
    token_type_ids = torch.zeros_like(input_ids)
    labels = torch.full_like(input_ids, ignore_label_id)
    attention_mask = torch.zeros_like(input_ids)

    for i, (ids, plen) in enumerate(zip(full_ids, prefix_lens)):
        input_ids[i, : len(ids)] = torch.tensor(ids)
        token_type_ids[i, :plen] = 1                      # bidirectional prefix
        labels[i, plen : len(ids)] = input_ids[i, plen : len(ids)]  # loss on response only
        attention_mask[i, : len(ids)] = 1
    return {
        "input_ids": input_ids,
        "token_type_ids": token_type_ids,
        "attention_mask": attention_mask,
        "labels": labels,
    }

수용되는 형태는 HrmTextModel.forward()를 참조하세요.

HrmTextConfig

클래스 transformers.HrmTextConfig

< >

( 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 = 151808hidden_size: int = 1536intermediate_size: int = 4096num_hidden_layers: int = 16num_attention_heads: int = 12hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 2048initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = Nonetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: int | float | None = 0.0mlp_bias: bool = Falsehead_dim: int = 128H_cycles: int = 2L_cycles: int = 3L_bp_cycles: list[int] | None = Noneembedding_scale: float | None = Noneprefix_lm: bool = Truenum_layers_per_stack: int | None = None )

매개변수

  • vocab_size (int, 선택 사항, 기본값 151808) — 모델의 어휘 크기입니다. input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.
  • hidden_size (int, 선택 사항, 기본값 1536) — 숨겨진 표현의 차원입니다.
  • intermediate_size (int, 선택 사항, 기본값 4096) — MLP 표현의 차원입니다.
  • num_hidden_layers (int, 선택 사항, 기본값 16) — Transformer decoder의 hidden layer 수입니다.
  • num_attention_heads (int, 선택 사항, 기본값 12) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.
  • hidden_act (str, 선택 사항, 기본값 silu) — 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어, "gelu", "relu", "silu" 등이 있습니다.
  • max_position_embeddings (int, 선택 사항, 기본값 2048) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.
  • initializer_range (float, 선택 사항, 기본값 0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.
  • rms_norm_eps (float, 선택 사항, 기본값 1e-06) — rms 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). config.is_decoder=True인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다.
  • pad_token_id (int, 선택 사항) — 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다.
  • bos_token_id (int, 선택 사항) — 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], 선택) — 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다.
  • tie_word_embeddings (bool, 선택, 기본값 False) — 모델의 tied_weights_keys 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.
  • rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 선택) — RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 rope_theta 값이 포함되어야 하며, 더 긴 max_position_embeddings로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다.
  • attention_bias (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 자기 주의(self-attention) 시 query, key, value 및 출력 투영 계층에 bias를 사용할지 여부입니다.
  • attention_dropout (Union[int, float], 선택 사항, 기본값 0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.
  • mlp_bias (bool, 선택 사항, 기본값 False) — MLP 레이어의 up_proj, down_proj, gate_proj 레이어에 bias를 사용할지 여부.
  • head_dim (int, 선택 사항, 기본값 128) — Attention head의 차원입니다. None인 경우 hidden_size // num_attention_heads 값이 기본값으로 사용됩니다.
  • H_cycles (int, 선택 사항, 기본값 2) — 고급 사이클의 수입니다.
  • L_cycles (int, 선택 사항, 기본값 3) — H-cycle당 저수준 사이클 수입니다.
  • L_bp_cycles (list[int], 선택 사항, 기본값 [2]) — 학습 시 그래디언트 라우팅 목록입니다. 모델 내부에서 L_cycles 길이까지 왼쪽에 1로 패딩됩니다. 추론 시에는 아무 동작도 수행하지 않습니다.
  • embedding_scale (float, 선택 사항) — 토큰 임베딩 배율입니다. None인 경우 기본값은 1 / initializer_range입니다.
  • prefix_lm (bool, 선택 사항, 기본값 True) — Instruction 토큰은 양방향으로, response 토큰은 인과적으로 attend합니다.
  • num_layers_per_stack (int, 선택 사항) — 각 H / L 스택 내부에 포함된 transformer 블록의 실제 개수입니다. 최초 생성 시 자동으로 설정되며, num_hidden_layers로 전달된 값이 여기에 기억되고 num_hidden_layers는 num_layers_per_stack * H_cycles * (L_cycles + 1)로 다시 작성됩니다. 이를 통해 DynamicCache(config=...)가 재귀적 forward에서 각 고유한 attention 호출당 슬롯을 하나씩 사전 할당합니다. 최초 생성 시 이 값을 직접 설정하지 마세요. 스택별 실제 개수를 num_hidden_layers로 전달하고 __post_init__가 이를 분할하도록 하세요.

이것은 HrmTextModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Hrm Text 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 초기화하면 sapientinc/HRM-Text-1B와 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

HrmTextModel

클래스 transformers.HrmTextModel

< >

( config: HrmTextConfig )

매개변수

  • config (HrmTextConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

Text Text Model은 특정 헤드가 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 Hrm입니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

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 = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.

    AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    입력 ID란 무엇인가요?

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • position_ids (torch.LongTensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위 [0, config.n_positions - 1].

    포지션 ID란 무엇인가요?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • token_type_ids (torch.LongTensor, shape (batch, seq_len), 선택 사항) — 위치별 양방향/인과성 표시자. token_type_ids == 1인 토큰은 하나의 양방향 블록을 형성하며, 나머지 모든 위치는 인과적입니다.
  • inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).

반환값

BaseModelOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)

torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPast (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(HrmTextConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

HrmTextModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • last_hidden_state (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

    past_key_values가 사용되면, (batch_size, 1, hidden_size) 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.

  • past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

    순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

HrmTextForCausalLM

클래스 transformers.HrmTextForCausalLM

< >

( config: HrmTextConfig )

매개변수

  • config (HrmTextConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

Hrm Text Model은 인과 언어 모델링을 위한 모델입니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

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 = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = 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'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.

    AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.

    입력 ID란 무엇인가요?

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • position_ids (torch.LongTensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위 [0, config.n_positions - 1].

    포지션 ID란 무엇인가요?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • token_type_ids (torch.LongTensor, shape (batch, seq_len), 선택 사항) — 위치별 양방향/인과성 표시자. token_type_ids == 1인 토큰은 하나의 양방향 블록을 형성하며, 나머지 모든 위치는 인과적입니다.
  • inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
  • labels (torch.LongTensor 형태가 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — causal language modeling loss를 계산하기 위한 라벨. 인덱스는 [-100, 0, ..., config.vocab_size] (참조 input_ids 문서 문자열). 인덱스가 -100 으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, loss는 라벨이 [0, ..., config.vocab_size].

    레이블은 내부적으로 시프트되어 labels[..., 1:]가 logits[..., :-1, :]를 예측하는 데 사용됩니다. input_ids와 일치하는 시프트되지 않은 레이블을 전달하세요(즉, labels = input_ids). 전달하기 전에 레이블을 직접 시프트하지 마세요.

    레이블이 이미 시프트된 경우(예: 시퀀스 병렬성 사용 시), shift_labels 키워드 인수로 전달하면 그대로 사용됩니다. 손실이 계산되려면 labels도 여전히 전달되어야 합니다.

  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], 선택 사항, 기본값 0) — int인 경우, 마지막 logits_to_keep 토큰에 대한 logits를 계산합니다. 0인 경우, 모든 input_ids에 대한 logits를 계산합니다(특수한 경우). 생성에는 마지막 토큰의 logits만 필요하며, 해당 토큰에 대해서만 계산하면 메모리를 절약할 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스나 큰 어휘 크기의 경우 상당한 이점을 제공합니다. torch.Tensor인 경우, 시퀀스 길이 차원에서 유지할 인덱스에 해당하는 1차원 텐서여야 합니다. 이는 패킹된 텐서 형식(배치와 시퀀스 길이를 단일 차원으로 사용하는 경우)을 사용할 때 유용합니다.

반환값

CausalLMOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)

torch.Tensor의 튜플 또는 CausalLMOutputWithPast (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(HrmTextConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

HrmTextForCausalLM의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • loss (torch.Tensor, shape (1,), 선택 사항, labels이 제공될 때 반환됨) — 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).

  • logits (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).

  • past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

    순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

예:

Update on GitHub

←HerBERT HunYuanDenseV1→