参数

• input_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 词汇表中输入序列 token 的索引。默认情况下会忽略填充。

  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

  什么是 input_ids？

• attention_mask (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力计算的掩码。掩码值选择在 [0, 1] 中：
  • 1 表示未掩码的 token，
  • 0 表示已掩码的 token。

  什么是 attention_mask？

• position_ids (torch.LongTensor，形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 每个输入序列 token 在位置嵌入中的索引。选择范围为 [0, config.n_positions - 1]。

  什么是 position IDs？

• past_key_values (~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键值），可用于加速顺序解码。这通常包括在 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时，模型在先前解码阶段返回的 past_key_values。

  只允许 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。如果未传递 past_key_values，则默认将初始化 DynamicCache。

  模型将输出与输入相同的缓存格式。

  如果使用 past_key_values，则用户应仅输入未处理的 input_ids（其 past key value 状态未传递给此模型的那些），形状为 (batch_size, unprocessed_length)，而不是所有 input_ids（形状为 (batch_size, sequence_length)）。

• inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 可选地，您可以通过直接传递嵌入表示来代替 input_ids。如果您想比模型内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 input_ids 索引转换为相关的向量，这将非常有用。
• cache_position (torch.LongTensor of shape (sequence_length), optional) — 描述序列中输入序列 token 位置的索引。与 position_ids 相反，此张量不受 padding 的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。
• use_cache (bool, optional) — 如果设置为 True，将返回 past_key_values 键值状态，并可用于加速解码（参见 past_key_values）。

一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast 或 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），其中包含各种元素，具体取决于配置（LongcatFlashConfig）和输入。

• last_hidden_state (torch.FloatTensor, 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

  如果使用了 past_key_values，则只输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

• past_key_values (Cache, optional, 当传递 use_cache=True 或当 config.use_cache=True 时返回) — 它是 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。

  Contains pre-computed hidden-states (key and values in the self-attention blocks and optionally if config.is_encoder_decoder=True in the cross-attention blocks) that can be used (see past_key_values input) to speed up sequential decoding.

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

  模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每个层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

  注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

参数

• input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 词汇表中输入序列 token 的索引。默认情况下将忽略 padding。

  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

  输入 ID 是什么？

• attention_mask (torch.Tensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免对 padding token 索引执行 attention 的掩码。掩码值选择在 [0, 1] 中：
  • 1 表示未掩码的 token，
  • 0 表示已掩码的 token。

  Attention mask 是什么？

• position_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 每个输入序列 token 在位置嵌入中的索引。选择范围为 [0, config.n_positions - 1]。

  Position IDs 是什么？

• past_key_values (~cache_utils.Cache, optional) — 可以用于加速顺序解码的预计算隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值）。这通常包括在 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时模型在先前解码阶段返回的 past_key_values。

  只允许 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。如果未传递 past_key_values，将默认初始化 DynamicCache。

  模型将输出与输入相同的缓存格式。

  如果使用 past_key_values，则用户应只输入未处理的 input_ids（那些没有将其 past key value 状态传递给此模型的），形状为 (batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的所有 input_ids。

• inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，在传入 input_ids 时，可以直接传入嵌入表示。如果您想比模型内部的嵌入查找矩阵对 input_ids 索引转换为相关向量的控制更精细，则此选项很有用。
• labels (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在 [0, ..., config.vocab_size] 或 -100 范围内（参见 input_ids 文档字符串）。索引设置为 -100 的 token 被忽略（掩码），损失仅为标签在 [0, ..., config.vocab_size] 范围内的 token 计算。
• use_cache (bool, optional) — 如果设置为 True，将返回 past_key_values 键值状态，并可用于加速解码（参见 past_key_values）。
• cache_position (torch.LongTensor of shape (sequence_length), optional) — 描述序列中输入序列 token 位置的索引。与 position_ids 相反，此张量不受 padding 的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。
• logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], optional, defaults to 0) — 如果是 int，则计算最后 logits_to_keep 个 token 的 logits。如果为 0，则计算所有 input_ids 的 logits（特殊情况）。生成只需要最后一个 token 的 logits，并且只为该 token 计算 logits 可以节省内存，这对于长序列或大词汇量来说非常可观。如果是一个 torch.Tensor，则必须是 1D 的，对应于序列长度维度上要保留的索引。这在使用打包张量格式（批次和序列长度的单个维度）时很有用。

一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 或 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），其中包含各种元素，具体取决于配置（LongcatFlashConfig）和输入。

• loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。

• logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 torch.FloatTensor) — 语言建模头部的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。

• past_key_values (Cache, optional, 当传递 use_cache=True 或当 config.use_cache=True 时返回) — 它是 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。

  包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层；+一个用于每个层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

  模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每个层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

  注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。