Hugging Face's logo

Transformers documentation

Ikhtisar

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.2).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Model ini dipublikasikan di HF papers pada 2025-10-30 dan disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2026-09-04.

Ikhtisar

Kimi Linear adalah arsitektur atensi linear hibrida dari Moonshot AI, yang diperkenalkan dalam Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture.

Di intinya terdapat Kimi Delta Attention (KDA), sebuah penyempurnaan dari Gated DeltaNet yang memberikan setiap kanal kunci gerbang lupa (forget gate) miliknya sendiri, sehingga keadaan rekuren meluruh per kanal, bukan per kepala. KDA digunakan di sebagian besar lapisan; setiap lapisan keempat mempertahankan blok perhatian penuh (full-attention) yang menggunakan kembali Multi-head Latent Attention (MLA) dari DeepSeek-V3, dan blok feed-forward-nya adalah MoE bergaya DeepSeek-V3 dengan satu ahli bersama (shared expert).

Abstrak dari makalah tersebut adalah sebagai berikut:

Kami memperkenalkan Kimi Linear, arsitektur hybrid linear attention yang, untuk pertama kalinya, melampaui performa full attention dalam perbandingan yang adil di berbagai skenario — termasuk regime scaling konteks pendek, konteks panjang, dan reinforcement learning (RL). Inti dari arsitektur ini adalah Kimi Delta Attention (KDA), modul linear attention yang ekspresif dan memperluas Gated DeltaNet dengan mekanisme gating yang lebih granular.

Dua hal yang perlu diketahui saat membaca kode pemodelan:

  • Model ini adalah NoPE. Setiap checkpoint yang dirilis mengatur mla_use_nope=True, sehingga tidak ada rotary embedding yang diterapkan di mana pun: lapisan KDA mengkodekan posisi melalui rekurensinya, dan lapisan full-attention dibiarkan tanpa positional encoding. Slice qk_rope_head_dim masih ada dalam proyeksi, tetapi tidak pernah dirotasi.
  • Pola layer berasal dari checkpoint. linear_attn_config mencantumkan kda_layers / full_attn_layers dengan indeks berbasis 1; config mengubahnya menjadi daftar layer_types standar.

Model ini disumbangkan oleh Remi Ouazan. Kode aslinya dapat ditemukan di sini.

Contoh penggunaan

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))

Lapisan KDA berjalan pada implementasi PyTorch murni secara default. Menginstal kernels (pip install -U kernels) dan meneruskan use_kernels=True di from_pretrained akan membuat lapisan tersebut di-dispatch ke kernel kustom, yang jauh lebih cepat untuk urutan panjang.

Catatan

  • Gunakan padding kiri untuk generasi batched. Lihat Sisi padding.

KimiLinearConfig

kelas transformers.KimiLinearConfig

< >

( 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 = 163840hidden_size: int = 2304intermediate_size: int = 9216moe_intermediate_size: int = 1024num_hidden_layers: int = 27num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int | None = 32n_shared_experts: int = 1output_router_logits: bool = Falserouted_scaling_factor: float = 2.446kv_lora_rank: int = 512q_lora_rank: int | None = Noneqk_rope_head_dim: int = 64v_head_dim: int | None = 128qk_nope_head_dim: int = 128n_group: int = 1topk_group: int | None = 1num_experts_per_tok: int | None = 8norm_topk_prob: bool = Truehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 1048576initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 163839bos_token_id: int | None = 163584eos_token_id: int | list[int] | None = 163586pretraining_tp: int | None = 1tie_word_embeddings: bool = Falseattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int | None = 0.0num_local_experts: int = 256mlp_layer_types: list[str] | None = Nonelayer_types: list[str] | None = Nonelinear_head_dim: int = 128linear_num_heads: int = 32linear_conv_kernel_dim: int = 4 )

Parameter

  • vocab_size (int, opsional, default 163840) — Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh input_ids.
  • hidden_size (int, opsional, default 2304) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • intermediate_size (int, opsional, default 9216) — Dimensi representasi MLP.
  • moe_intermediate_size (int, opsional, default 1024) — Ukuran intermediate dari MLP expert yang di-rutekan.
  • num_hidden_layers (int, opsional, default 27) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
  • num_attention_heads (int, opsional, default 32) — Jumlah attention head untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opsional, default 32) — Ini adalah jumlah key_value heads yang harus digunakan untuk mengimplementasikan Grouped Query Attention. Jika num_key_value_heads=num_attention_heads, model akan menggunakan Multi Head Attention (MHA), jika num_key_value_heads=1 model akan menggunakan Multi Query Attention (MQA), selain itu GQA yang digunakan. Saat mengkonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam group tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat paper ini. Jika tidak ditentukan, akan default ke num_attention_heads.
  • n_shared_experts (int, opsional, defaultnya 1) — Jumlah expert yang dibagikan.
  • output_router_logits (bool, opsional, default False) — Apakah logits router harus dikembalikan oleh model. Mengaktifkan ini juga akan memungkinkan model untuk mengoutput loss tambahan, termasuk load balancing loss dan router z-loss.
  • routed_scaling_factor (float, opsional, defaultnya 2.446) — Faktor penskalaan untuk pakar yang di-rutekan.
  • kv_lora_rank (int, opsional, default 512) — Rank dari matriks LoRA untuk proyeksi key dan value.
  • q_lora_rank (int, opsional) — Rank dari matriks LoRA untuk proyeksi query.
  • qk_rope_head_dim (int, opsional, default 64) — Dimensi dari head query/key yang menggunakan rotary position embeddings.
  • v_head_dim (int, opsional, default 128) — Dimensi dari kepala nilai.
  • qk_nope_head_dim (int, opsional, default 128) — Dimensi dari head query/key yang tidak menggunakan rotary position embeddings.
  • n_group (int, opsional, default 8) — Jumlah grup untuk pakar yang dirutekan.
  • topk_group (int, opsional, default 1) — Jumlah grup yang dipilih untuk setiap token (untuk setiap token, memastikan pakar yang dipilih hanya berada di dalam topk_group grup).
  • num_experts_per_tok (int, opsional, default 8) — Jumlah expert yang akan menerima setiap token. Ini adalah nilai top-k untuk routing pemilihan token.
  • norm_topk_prob (bool, opsional, default True) — Apakah akan menormalisasi bobot dari para ahli yang dirutekan.
  • hidden_act (str, opsional, defaultnya silu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • max_position_embeddings (int, opsional, default 1048576) — Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • rms_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-05) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.
  • use_cache (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika config.is_decoder=True atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.
  • pad_token_id (int, opsional, default 163839) — ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.
  • bos_token_id (int, opsional, default 163584) — ID token yang digunakan untuk penanda awal stream dalam kosakata.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opsional, default 163586) — ID token yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.
  • pretraining_tp (int, opsional, default 1) — Fitur eksperimental. Rank tensor parallelism yang digunakan selama pretraining. Silakan lihat dokumen ini untuk memahaminya lebih lanjut. Nilai ini diperlukan untuk memastikan reproduktibilitas hasil pretraining secara persis. Silakan lihat isu ini.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default False) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.
  • attention_bias (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.
  • attention_dropout (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • num_local_experts (int, opsional, default 256) — Jumlah ahli lokal di setiap perangkat. num_experts harus dapat dibagi habis oleh num_local_experts.
  • mlp_layer_types (list[str], opsional) — Daftar tipe layer untuk layer MLP atau MoE. Defaultnya None.
  • layer_types (list[str], opsional) — Daftar yang secara eksplisit memetakan setiap indeks layer dengan tipe layernya. Jika tidak disediakan, daftar ini akan dibuat secara otomatis berdasarkan nilai config.
  • linear_head_dim (int, opsional) — Dimensi setiap head pada lapisan linear attention. Defaultnya adalah 128.
  • linear_num_heads (int, opsional) — Jumlah head untuk lapisan linear attention. Defaultnya adalah 32.
  • linear_conv_kernel_dim (int, opsional, default 4) — Ukuran kernel untuk konvolusi pendek yang diterapkan pada query, key, dan value di lapisan linear attention.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari KimiLinearModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Kimi Linear sesuai dengan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

KimiLinearModel

kelas transformers.KimiLinearModel

< >

( config: KimiLinearConfig )

Parameter

  • config (KimiLinearConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Kimi Linear polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).

Mengembalikan

MoeModelOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

MoeModelOutputWithPast atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (KimiLinearConfig) dan input.

Metode forward dari KimiLinearModel menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika config.is_encoder_decoder=True di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan ketika output_router_probs=True dan config.add_router_probs=True diteruskan atau ketika config.output_router_probs=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logit router mentah (setelah softmax) yang dihitung oleh router MoE; istilah-istilah ini digunakan untuk menghitung auxiliary loss pada model Mixture of Experts.

KimiLinearForCausalLM

kelas transformers.KimiLinearForCausalLM

< >

( config: KimiLinearConfig )

Parameter

  • config (KimiLinearConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Kimi Linear untuk pemodelan bahasa kausal.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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 = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opsional) — Hidden-states yang sudah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan (masked language modeling). Indeks harus berada dalam [0, ..., config.vocab_size] atau -100 (lihat docstring input_ids). Token dengan indeks yang disetel ke -100 diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opsional, default 0) — Jika berupa int, hitung logits untuk logits_to_keep token terakhir. Jika 0, hitung logits untuk semua input_ids (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa torch.Tensor, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

Mengembalikan

MoeCausalLMOutputWithPast atau tuple(torch.Tensor)

MoeCausalLMOutputWithPast atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (KimiLinearConfig) dan input.

Metode forward dari KimiLinearForCausalLM menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • aux_loss (torch.Tensor, opsional, dikembalikan ketika output_router_logits=True dilewatkan atau ketika config.output_router_logits=True, dan model melatih router-nya dengan loss penyeimbangan beban) — Loss bantu penyeimbangan beban untuk modul sparse. Model yang menyeimbangkan pakar mereka dengan bias router sebagai gantinya (DeepSeek-V3 dan arsitektur yang diturunkan darinya) mengembalikan None di sini sambil tetap mengembalikan router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan ketika output_router_logits=True diteruskan atau ketika config.output_router_logits=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap lapisan sparse) dengan bentuk (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logit router mentah yang dihitung oleh router MoE. Logit ini dapat digunakan untuk menghitung kerugian penyeimbangan beban (load-balancing loss) atau untuk memeriksa bagaimana token didistribusikan ke para ahli (experts).

  • past_key_values (Cache, opsional, dikembalikan saat use_cache=True dilewatkan atau saat config.use_cache=True) — Ini adalah instance Cache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> 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."
Update on GitHub

←jina_embeddings_v3 Kolibri1→