# Ling 3.0 ## Aperçu Ling 3.0 Flash est un modèle de langage hybride Mixture-of-Experts d'InclusionAI. Son décodeur associe cinq couches Kimi Delta Attention (KDA) à une couche Multi-head Latent Attention (MLA). Les blocs MLA utilisent des embeddings rotatifs entrelacés et une porte de sortie par tête, tandis que les blocs feed-forward combinent des experts routés et des experts partagés. L'architecture native de Transformers est exposée sous la forme de `BailingHybridForCausalLM` et utilise le type de modèle de point de contrôle `bailing_hybrid`. Le support natif signifie que le modèle peut être chargé sans `trust_remote_code=True`. ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "inclusionAI/Ling-3.0-Flash" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", dtype="auto") messages = [{"role": "user", "content": "Introduce the Ling model family."}] inputs = tokenizer.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True ).to(model.device) output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128) print(tokenizer.decode(output[0][inputs.input_ids.shape[1] :], skip_special_tokens=True)) ``` Les couches KDA incluent un repli pur PyTorch. Si `flash-linear-attention` et `causal-conv1d` sont installés, leurs noyaux optimisés sont utilisés automatiquement sur CUDA. L’installation de `kernels` et le passage de `use_kernels=True` à `from_pretrained` peuvent activer les noyaux Hub compatibles lorsqu’ils sont disponibles. ## BailingHybridConfig[[transformers.BailingHybridConfig]] #### transformers.BailingHybridConfig[[transformers.BailingHybridConfig]] ```python transformers.BailingHybridConfig(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 = 157184, hidden_size: int = 2560, intermediate_size: int = 6144, moe_intermediate_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 42, 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 = 2.5, kv_lora_rank: int = 512, qk_rope_head_dim: int = 64, v_head_dim: int = 128, qk_nope_head_dim: int = 128, n_group: int = 8, topk_group: int = 4, num_experts_per_tok: int = 8, first_k_dense_replace: int = 2, norm_topk_prob: bool = True, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 262144, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, pad_token_id: int | None = 156892, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = 156895, pretraining_tp: int | None = 1, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float = 0.0, num_mtp_layers: int = 1, num_local_experts: int = 512, rope_theta: float | int = 6000000.0, head_dim: int = 128, short_conv_kernel_size: int = 4, layer_group_size: int = 6, kda_safe_gate: bool = True, kda_lower_bound: float = -5.0, layer_types: list[str] | None = None, mlp_layer_types: list[str] | None = None, mtp_loss_scaling_factor: float | int = 0.0) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bailing_hybrid/configuration_bailing_hybrid.py#L31) **Paramètres :** vocab_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `157184`) : Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par `input_ids`. hidden_size (`int`, *facultatif*, par défaut `2560`) : Dimension des représentations cachées. intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `6144`) : Dimension des représentations MLP. moe_intermediate_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `768`) : Taille intermédiaire des MLP des experts routés. num_hidden_layers (`int`, *facultatif*, par défaut `42`) : 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 `2.5`) : 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. 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 d'experts utilisés par le routeur à groupes limités. topk_group (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `4`) : 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. first_k_dense_replace (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 2) : Nombre de couches de décodeur initiales qui utilisent un MLP dense au lieu d'experts routés. 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 `262144`) : 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*, valeur par défaut `1e-06`) : 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 `156892`) : Identifiant de jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire. bos_token_id (`int`, *facultatif*) : Identifiant de jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *facultatif*, valeur par défaut `156895`) : 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. rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *facultatif*) : Dictionnaire contenant les paramètres de configuration pour les embeddings RoPE. Le dictionnaire doit contenir une valeur pour `rope_theta` et, le cas échéant, les paramètres utilisés pour le mise à l'échelle si vous souhaitez utiliser RoPE avec des `max_position_embeddings` plus longs. 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 (`float`, *facultatif*, valeur par défaut `0.0`) : Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention. num_mtp_layers (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 1) : Nombre de modules Multi-Token Prediction (MTP) disponibles à ajouter après le modèle transformer de base. Lorsque la valeur est `0`, le modèle se comporte comme un décodeur standard. Lorsque la valeur est `>0`, chaque module supplémentaire peut prédire un jeton futur supplémentaire au moment de l'inférence (décodage spéculatif via `generate(..., use_mtp=True)`). num_local_experts (`int`, *facultatif*, par défaut `512`) : Nombre d'experts locaux sur chaque appareil. `num_experts` doit être divisible par `num_local_experts`. rope_theta (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 6000000.0) : Période de base des embeddings de position rotatifs utilisés par les couches MLA. head_dim (`int`, *facultatif*, valeur par défaut `128`) : La dimension des têtes d'attention. Si None, la valeur par défaut est hidden_size // num_attention_heads short_conv_kernel_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 4) : Taille du noyau des convolutions depthwise courtes dans les couches KDA. layer_group_size (`int`, *facultatif*, valeur par défaut : 6) : Nombre de couches dans chaque groupe d'attention hybride. La dernière couche de chaque groupe utilise la MLA complète, tandis que les autres couches utilisent la KDA. kda_safe_gate (`bool`, *facultatif*, valeur par défaut `True`) : Indique s'il faut utiliser la porte d'oubli KDA bornée. kda_lower_bound (`float`, *facultatif*, valeur par défaut : -5.0) : Limite inférieure de la porte d'oubli KDA dans l'espace logarithmique. 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. mlp_layer_types (`list[str]`, *facultatif*) : Types de MLP par couche. Déduit de `first_k_dense_replace` lorsqu'il est omis. mtp_loss_scaling_factor (`float`, *facultatif*, valeur par défaut 0.0) : Facteur d'échelle utilisé pour la perte auxiliaire de prédiction multi-tokens pendant le pré-entraînement. Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un BailingHybridModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Bailing Hybrid 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 [inclusionAI/Ling-3.0-Flash](https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-Flash) Les objets de configuration héritent de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/fr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) pour plus d’informations. ## BailingHybridModel[[transformers.BailingHybridModel]] #### transformers.BailingHybridModel[[transformers.BailingHybridModel]] ```python transformers.BailingHybridModel(config: BailingHybridConfig) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bailing_hybrid/modeling_bailing_hybrid.py#L932) **Paramètres :** config ([BailingHybridConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridConfig)) : 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/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Le modèle hybride Bailing brut, qui produit des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet. Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/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.BailingHybridModel.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: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bailing_hybrid/modeling_bailing_hybrid.py#L945) **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/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/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/main/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/main/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 ([BailingHybridConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridConfig)) et les entrées. La méthode forward du modèle [BailingHybridModel](/docs/transformers/main/fr/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridModel) 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/main/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. ## BailingHybridForCausalLM[[transformers.BailingHybridForCausalLM]] #### transformers.BailingHybridForCausalLM[[transformers.BailingHybridForCausalLM]] ```python transformers.BailingHybridForCausalLM(config: BailingHybridConfig) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bailing_hybrid/modeling_bailing_hybrid.py#L1010) **Paramètres :** config ([BailingHybridConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridConfig)) : 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/main/fr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) pour charger les poids du modèle. Le modèle hybride Bailing pour la modélisation causale de langage. Ce modèle hérite de [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/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.BailingHybridForCausalLM.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: *) ``` [Source](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/bailing_hybrid/modeling_bailing_hybrid.py#L1025) **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/main/fr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Consultez [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/fr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) et [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/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/main/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/main/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 masquée. Les indices doivent être compris dans `[0, ..., config.vocab_size]` ou égaux à -100 (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 comprise dans `[0, ..., config.vocab_size]`. 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 ([BailingHybridConfig](/docs/transformers/main/fr/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridConfig)) et les entrées. La méthode forward de [BailingHybridForCausalLM](/docs/transformers/main/fr/model_doc/bailing_hybrid#transformers.BailingHybridForCausalLM) 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/main/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, BailingHybridForCausalLM >>> model = BailingHybridForCausalLM.from_pretrained("meta-bailing_hybrid/BailingHybrid-2-7b-hf") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-bailing_hybrid/BailingHybrid-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." ```